人工智能的影响仍未显现

“人工智能无处不在，唯独没有体现在即将公布的宏观经济数据中。”

Apollo首席经济学家Torsten Slok这句一针见血的话似乎表明，尽管当前人工智能热潮声势浩大，却仍未带来实际影响。因此，索洛生产率悖论似乎也适用于人工智能。

《财富》这篇文章也支持这一观点，文章指出：

“美国国家经济研究局本月发表的一项研究发现，在来自美国、英国、德国和澳大利亚的企业中，参与各类商业前景调查的6,000名首席执行官、首席财务官及其他高管里，绝大多数人认为人工智能对其运营影响甚微”（……）研究指出，近90%的企业表示，在过去三年里，人工智能对就业或生产率没有产生任何影响。”

我们仍身处炒作热潮之中

值得注意的是，尽管人工智能的使用率有所上升，人们对这项技术实用性的信心却骤降了18%，这表明人们依然不信任它。

就我个人而言，这说明如果我们参照Gartner炒作周期图（图1），人工智能还没有进入生产力成熟期。我们仍处于“期望膨胀的顶峰”，接下来还要经历“幻灭低谷”和“启蒙爬坡期”，最终才能到达生产力成熟期。
 

图1——Gartner炒作周期（来源：维基百科）

互联网发展初期也曾出现各种不切实际的过高预期：.COM公司的市值一路飙升，而其“互联网相关”营收却迟迟没有显现。如今，你也能看到同样的情况发生在人工智能公司身上。

有传言称，一些涉足人工智能的公司试图通过收购，或付钱让客户购买自己的人工智能技术，来人为抬高产品需求。这说明这轮炒作周期中有些地方不太对劲：人工智能相关成果被蓄意夸大，以维持资金流入。

但高管们年复一年地关注营收，却始终看不到承诺兑现，难免会开始感到厌倦。届时，现实可能会带来沉重打击，人工智能泡沫也可能破裂。

人工智能泡沫破裂之后，我们是否会从废墟中进入启蒙爬坡期，理性地分辨哪些只是炒作，哪些真正有潜力创造价值？只有到了那时，人工智能才能创造真实、切实的价值，并进入“生产力成熟期”。

做出不理性的决策，比不盲目跟风人工智能更糟

判断一轮炒作周期是否形成，可以看看那些对某个话题并不熟悉的人是否也在大谈特谈。放眼四周，各种各样的人都在谈人工智能。如今，人工智能就是那个热门话题。如果你在商业推介中不提人工智能，就仿佛跟不上时代潮流。但如果你经验足够丰富、对这一领域有所了解，就会知道人工智能的发展已有数十年历史。尽管近几十年来出现了许多科学突破，人工智能并非解决所有商业问题的万能方案。

炒作周期的问题在于，它们可能导致容易受影响的决策者做出不理性的决定。你已经看到许多公司解雇员工，结果却发现还得把他们请回来；也有公司在投入资金后才发现，95%的人工智能试点项目都以失败告终。

对大多数组织而言，现在全面押注人工智能和生成式人工智能还（尚）不合适。这意味着资本支出、采用成本以及不明确的生产率收益。

不过，也有一些人工智能应用表现出色并创造了价值，例如软件开发（尽管如果流程管理不够谨慎，可能会带来技术债务风险和维护成本），金融服务中的欺诈检测、文档处理、健康诊断、路线优化等。因此，撇开种种炒作，人工智能确实蕴含价值。

明智地采用人工智能

在当前阶段，除非你从事人工智能前沿研究，否则应以可靠的数据和审慎判断为依据来进行投资。

我们始终建议客户：“没有扎实的商业论证和明确的投资回报预期，就不要投资人工智能。”要建立扎实的商业论证，首先需要了解绩效、风险、可行性、成本以及与业务的契合度。为此，你应先分析最有前景的应用场景，构建原型，测试技术成熟度、市场反应和内部影响——收集这些信息，才能形成扎实的商业论证，而不是盲目追逐热潮。这样，你就能依据真实数据做出理性决策，并提升决策质量。

在Mourinho Solutions，我们可以在这一过程中为你提供支持。我们与你携手，拨开炒作迷雾，发掘人工智能的真正价值，为你的业务和战略量身打造最佳方案，并确保每一分钱的投资都能为你的业务和运营带来最高回报。我们助你做出高质量决策，让业务蓬勃发展。