高飛 高雅

國(guó)家的興衰，企業(yè)的成敗，說(shuō)到底莫過(guò)于“管理”二字。

以史為鑒，我們不妨先把時(shí)間倒回到1500年前?！肮?587年，在中國(guó)為明萬(wàn)歷十五年，論干支則為丁亥，屬豬。當(dāng)日四海升平，全年并無(wú)大事可敘”，黃仁宇在《萬(wàn)歷十五年》開篇中說(shuō)，“這實(shí)在是平平淡淡的一年”。但就在同年，“1587年，在西歐歷史上為西班牙艦隊(duì)全部出動(dòng)征英的前一年”，草蛇伏線，灰延千里，之后的世界格局的走向，東西方勢(shì)力的消漲，300年后中國(guó)封建王朝的土崩瓦解，全在于這些平淡日子里的“末端小節(jié)”當(dāng)中。

穿越時(shí)光，讓我們把視線停留在其中某個(gè)平淡日子的“末端小節(jié)”上。明朝中葉的一天，皇帝又收到數(shù)件來(lái)自各地的奏折，文字像往常一樣冗長(zhǎng)無(wú)比，按黃仁宇的話說(shuō)“又是用儒家傳統(tǒng)的觀念和語(yǔ)言來(lái)加以表達(dá)，很不容易弄清其中的問(wèn)題主次和真正含義”，于是和平常一樣，名為秉筆太監(jiān)的宦官，作為皇帝的私人秘書，開始整理奏折關(guān)鍵詞和摘要，供皇帝閱讀，然后再交內(nèi)閣大學(xué)士們批答。最后這些政令通過(guò)層層體系，回到奏折的來(lái)源地。這層層公文流轉(zhuǎn)的過(guò)程，處于核心決策層的皇帝知道了一件事的大致印象，這還是運(yùn)氣好的時(shí)候，因?yàn)楹芸赡茉诹硗庖惶?，他連大致印象都沒不掌握，只是看到了來(lái)自秉筆太監(jiān)的一時(shí)好惡的評(píng)價(jià)，但這依然不是最糟糕的，因?yàn)槿绻俏褐屹t“在位”，皇帝大概連看奏折的機(jī)會(huì)都沒有。但是無(wú)論有沒有印象，下發(fā)出去的批示卻是實(shí)打?qū)嵉摹胺钐斐羞\(yùn)皇帝詔曰”。

黃仁宇對(duì)這種情況總結(jié)說(shuō)，這些王朝的“傳統(tǒng)的官僚政治表面管轄廣泛，實(shí)際掌握不深，其行政效率靠由上至下加壓力，并非循照經(jīng)濟(jì)原則，所以只能鋪擺場(chǎng)面，對(duì)數(shù)目字無(wú)法精密核算”。而如此龐大的疆域，如果不用數(shù)目字的方式去管理，帝國(guó)的走向最后難免會(huì)流于失控。

數(shù)目字管理到數(shù)據(jù)管理：伴隨AI帶來(lái)的“透明組織”

對(duì)于黃仁宇的數(shù)目字管理，后來(lái)有兩種理解，一種是字面意義的“數(shù)字化管理”之意，通過(guò)數(shù)字統(tǒng)計(jì)來(lái)制定決策，作家王小波稱之為“統(tǒng)計(jì)數(shù)字”管理。從事黃仁宇作品編輯多年的徐衛(wèi)東的看法則更深入，“數(shù)目化的英文是‘mathematical management，所以數(shù)目化管理更準(zhǔn)確的說(shuō)法應(yīng)該是‘精確化管理——各種有形無(wú)形的社會(huì)資源可以公平地加加減減，也就是說(shuō)，整個(gè)社會(huì)資源均可如實(shí)計(jì)算，整合進(jìn)一個(gè)記錄系統(tǒng)進(jìn)行自由流動(dòng)和交換”。

但是無(wú)論哪種理解，只要涉及計(jì)算和決策，都需要一個(gè)共同基礎(chǔ)——可以準(zhǔn)確衡量?jī)r(jià)值、能夠反映客觀現(xiàn)實(shí)的“數(shù)目字”。而這個(gè)基礎(chǔ)，對(duì)于一個(gè)國(guó)家管理是必要的，對(duì)于一個(gè)組織管理是必要的，對(duì)于一個(gè)運(yùn)行在萬(wàn)物互聯(lián)的現(xiàn)代社會(huì)的現(xiàn)代企業(yè)管理，更是需要的。黃仁宇說(shuō)，“凡事用數(shù)目字管理的社會(huì)，已不是道德問(wèn)題，而為一種技術(shù)問(wèn)題”。而就在新的科技革命和產(chǎn)業(yè)革命方興未艾的今天，“技術(shù)”可能將不再是一個(gè)問(wèn)題，這讓數(shù)目字管理的可行性產(chǎn)生飛躍。在人類歷史上，管理者也會(huì)第一次發(fā)現(xiàn)，自己的企業(yè)會(huì)變成一個(gè)接近于自己完全可見的“透明組織”，企業(yè)的每一個(gè)動(dòng)態(tài)都可以呈現(xiàn)在管理者眼中。而推動(dòng)“透明組織”形成的技術(shù)，就是井噴式爆發(fā)的大數(shù)據(jù)，和由大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能。

美國(guó)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)顯示，互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)每年將增長(zhǎng)50%，每?jī)赡攴环?，世界?0%的數(shù)據(jù)是過(guò)去的幾年才產(chǎn)生的。更激進(jìn)的預(yù)測(cè)是——人類社會(huì)從現(xiàn)在開始每一年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，都將超過(guò)之前所有年份產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的總和。早在1980年，著名未來(lái)學(xué)家阿爾文·托夫勒便在《第三次浪潮》一書中，將大數(shù)據(jù)定義為“第三次浪潮的華彩樂章”。這些數(shù)據(jù)并非只是人們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上發(fā)布的文字、圖片和視頻，還有全世界的工業(yè)設(shè)備、交通工具、儀器儀表、監(jiān)控裝置上的傳感器所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，而測(cè)量的對(duì)象，也不僅包括各種設(shè)備、物體、空間的位置、溫度、濕度，也包括一個(gè)企業(yè)組織中的核心管理對(duì)象——人自身的一舉一動(dòng)的觀察。

通過(guò)無(wú)線通訊，大數(shù)據(jù)讓現(xiàn)代企業(yè)的管理者不會(huì)像明朝皇帝一樣，需要一個(gè)漫長(zhǎng)的信息傳遞反射弧，才能了解來(lái)自組織末端的情況，而是可以幾乎實(shí)時(shí)的得到組織的不同地理位置、職能單元和分支機(jī)構(gòu)反饋的數(shù)據(jù)。孫子兵法曰：“知己知彼，百戰(zhàn)不殆”，“知己”和“知彼”在兵法中，被放到了同等重要的位置，而這些數(shù)據(jù)就是知己的關(guān)鍵。

但是僅僅有看似可以反射企業(yè)全貌的數(shù)據(jù)，并不能自然得到一個(gè)“透明組織”，有兩座大山矗立在管理者和這些數(shù)據(jù)之間，這就是 “理解和效率”，大部分由“01”代碼組成的數(shù)據(jù)是不能被人類直接理解的，人類看不懂機(jī)器的記錄；而另外一部分可視化的數(shù)據(jù)，我們又沒有足夠的時(shí)間去處理，一個(gè)攝像頭一天內(nèi)拍攝的畫面，也需要一個(gè)人一天的時(shí)間來(lái)回顧。正如同明朝皇帝面對(duì)無(wú)數(shù)奏折就出現(xiàn)的文字信息過(guò)載，面對(duì)浩瀚無(wú)邊的數(shù)據(jù)，人類更會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)認(rèn)知過(guò)載。這就是大數(shù)據(jù)之外的另外一個(gè)能力—— “人工智能”。人類面對(duì)浩瀚的數(shù)據(jù)有多么無(wú)力，人工智能面對(duì)無(wú)邊的數(shù)據(jù)就有多么饑餓。

人工智能并不是一個(gè)新事物，從60年前達(dá)特茅斯會(huì)議產(chǎn)生這個(gè)概念開始，人工智能已經(jīng)經(jīng)歷過(guò)三次低谷巔峰，現(xiàn)在我們看到的已經(jīng)是第四次人工智能浪潮。這次人工智能浪潮的支撐力量來(lái)自三方面：AI算法的演進(jìn)、計(jì)算能力的提升和數(shù)據(jù)資源的井噴，數(shù)據(jù)則是一個(gè)關(guān)鍵因素。就像人類總結(jié)經(jīng)驗(yàn)是依靠學(xué)習(xí)和復(fù)習(xí)一樣，人工智能正是利用海量的數(shù)據(jù)，總結(jié)和發(fā)現(xiàn)只有人類才能發(fā)現(xiàn)，甚至人類也無(wú)法感知與認(rèn)知的事物、因素和規(guī)律。由于機(jī)器的學(xué)習(xí)是依靠統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，因此，數(shù)據(jù)量越大，機(jī)器的學(xué)習(xí)能力就越強(qiáng)，得出的結(jié)論就越準(zhǔn)確。

有了全視角觀察組織的大數(shù)據(jù)，有了可以把數(shù)據(jù)翻譯為信息結(jié)論的人工智能，人將是可能被讀懂的，“透明組織”的可能性就出現(xiàn)了。

組織的核心是人，要實(shí)現(xiàn)管理者所替代的“透明組織”，就要實(shí)現(xiàn)“人”的透明性。但是人天生偏偏是不透明的，在小說(shuō)三體中，人心的不可參透性，成為地球人反擊三體人的秘密武器。心理學(xué)家榮格則把人類的意識(shí)分為自我、本我和超我。其中只有自我是能被直接感知的，本我和超我都隱藏在外在表現(xiàn)的水面之下。如果說(shuō)對(duì)于小企業(yè)還可以依靠管理者的觀察，對(duì)于大型組織的管理者，可能只能依靠每年一次的“360度環(huán)評(píng)”才得以管中窺豹。但是，有了全視角觀察組織的大數(shù)據(jù)，有了可以把這些數(shù)據(jù)翻譯為信息結(jié)論的人工智能，雙劍合璧，人將是可能被讀懂的，“透明組織”的可能性就出現(xiàn)了。

在一個(gè)案例中，一個(gè)企業(yè)在員工上下班打卡中，使用了人臉識(shí)別。但是這個(gè)人臉識(shí)別系統(tǒng)不止能用于對(duì)員工本人的確認(rèn)。在AI的幫助下，它的額外功能是能夠?qū)θ祟惖膸资N微表情進(jìn)行識(shí)別。經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的統(tǒng)計(jì)，這個(gè)AI系統(tǒng)就可以根據(jù)員工上下班時(shí)的心情變化，得知員工整體和個(gè)體的心理狀態(tài)。從而在員工還沒有對(duì)工作狀況進(jìn)行任何反饋的情況下，讓管理者提前預(yù)知員工狀態(tài)。更有甚者，系統(tǒng)可以根據(jù)員工的網(wǎng)絡(luò)痕跡（輸入和輸出信息），分析員工的工作狀態(tài)、強(qiáng)度和效果。企業(yè)對(duì)人的管理，不再是臨時(shí)性收到信息、階段性評(píng)估程度，周期性給予反饋，而是可以幾乎做到實(shí)時(shí)得知員工狀態(tài)，實(shí)時(shí)進(jìn)行管理決策。這其中一定涉及相當(dāng)程度的隱私問(wèn)題，但是毫無(wú)疑問(wèn)，這對(duì)于人力資源管理來(lái)說(shuō)，毫無(wú)疑問(wèn)是一場(chǎng)變革，企業(yè)管理者也很難抵御讓企業(yè)，尤其企業(yè)中的人，在自己眼前更加透明的誘惑。

如果把企業(yè)管理的外延從員工擴(kuò)大到顧客，進(jìn)行客戶關(guān)系管理，AI一樣正在將市場(chǎng)變得更加透明。根據(jù)至頂網(wǎng)的一篇分析報(bào)道，流媒體音樂巨頭Spotify的整個(gè)業(yè)務(wù)都是基于數(shù)據(jù)的，人工智能保存了更多的客戶數(shù)據(jù)，并通過(guò)分析數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)各種趨勢(shì)，預(yù)測(cè)每個(gè)客戶喜歡什么樣的音樂，每位Spotify用戶都會(huì)獲得一個(gè)個(gè)性化的“每周發(fā)現(xiàn)”播放列表，這是使用人工智能數(shù)據(jù)為用戶挑選音樂的典型。這項(xiàng)服務(wù)因其對(duì)客戶心情和音樂品味的準(zhǔn)確把握而備受好評(píng)。在Spotify面前，客戶在音樂喜好的一舉一動(dòng)都是透明的。多米諾骨牌一定會(huì)一張張地倒下去，更多透明的組織，更多透明的市場(chǎng)必將慢慢浮現(xiàn)出來(lái)。

人際關(guān)系到人機(jī)關(guān)系：知識(shí)的第二生產(chǎn)者

企業(yè)管理的終極目的，是著眼于能讓企業(yè)獲利的競(jìng)爭(zhēng)力。有了人工智能的幫助，很多原來(lái)需要人力才能完成的工作，將很大程度上可以通過(guò)機(jī)器的自動(dòng)化動(dòng)作來(lái)完成，這無(wú)疑將創(chuàng)造巨大的競(jìng)爭(zhēng)力和商業(yè)價(jià)值。根據(jù)麥肯錫全球研究所的分析，利用大數(shù)據(jù)、人工智能在各行各業(yè)能產(chǎn)生顯著的財(cái)務(wù)價(jià)值。美國(guó)健康護(hù)理產(chǎn)業(yè)利用大數(shù)據(jù)每年產(chǎn)出3，000億美元，年勞動(dòng)生產(chǎn)率提高0.7%；歐洲公共管理每年價(jià)值2，500億歐元，年勞動(dòng)生產(chǎn)率提高0.5%；全球個(gè)人定位數(shù)據(jù)服務(wù)提供商收益1，000多億美元，為終端用戶提供高達(dá)7，000億美元的價(jià)值；美國(guó)零售業(yè)凈收益可增長(zhǎng)6%，年勞動(dòng)生產(chǎn)率提高0.5-1%；制造業(yè)可節(jié)省50%的產(chǎn)品開發(fā)和裝配成本，營(yíng)運(yùn)資本下降7%。

但是效率的提升，只是人工智能對(duì)企業(yè)幫助的半壁江山，人工智能還能幫企業(yè)做的更多，那就是知識(shí)創(chuàng)造。在管理學(xué)大師德魯克眼中，競(jìng)爭(zhēng)力的來(lái)源是知識(shí)。他判斷，知識(shí)會(huì)成為社會(huì)的關(guān)鍵資源，知識(shí)工作者將成為主要的勞動(dòng)力。在他的后期重要著作《下一個(gè)社會(huì)的管理》中，對(duì)知識(shí)的重要性做了集中性闡述：

現(xiàn)在，價(jià)值由“生產(chǎn)力”與“創(chuàng)新”來(lái)創(chuàng)造，二者都將知識(shí)運(yùn)用于工作之上。在這種知識(shí)社會(huì)中，其主導(dǎo)力量一定是“知識(shí)工作者”，正如資本家知道如何將資本用于生產(chǎn)一樣，他們是懂得如何將知識(shí)用于生產(chǎn)的管理人、專業(yè)人士和雇員。知識(shí)是今天唯一有意義的資源。傳統(tǒng)的生產(chǎn)要素，如土地（自然資源）、勞動(dòng)力和資本，雖然至今仍未消失，但它們已經(jīng)處于次要地位了。現(xiàn)在，只要有了知識(shí)，土地、勞動(dòng)力與資本就會(huì)紛至沓來(lái)。

自人類誕生以來(lái)，知識(shí)創(chuàng)造和技術(shù)創(chuàng)新的主體都是人，我們學(xué)會(huì)了鉆木取火，區(qū)別于動(dòng)物、甚至原始人的“食草木之食，鳥獸之肉，飲其血，茹其毛?！?/p>

但是進(jìn)入21世紀(jì)，現(xiàn)在知識(shí)創(chuàng)造者的主體除了人之外，增加了“大數(shù)據(jù)與人工智能”?？萍疾坎块L(zhǎng)王志剛在2018年的科協(xié)年會(huì)上說(shuō)，“科技創(chuàng)新的范式正在發(fā)生變化，過(guò)去我們講實(shí)驗(yàn)科學(xué)、理論分析、計(jì)算機(jī)模擬，今天還有一個(gè)大數(shù)據(jù)研究。”王部長(zhǎng)所講的大數(shù)據(jù)研究，就是圖靈獎(jiǎng)獲得者吉姆·格雷（Jim Gray）所提出的科學(xué)研究的“第四范式”。吉姆·格雷（Jim Gray）是一名航海運(yùn)動(dòng)愛好者，2007年1月28日，他駕駛帆船在茫茫大海中失聯(lián)了，就是17天前的1月11日，在加州山景城召開的NRC-CSTB（National Research CouncilComputer Science and Telecommunications Board）大會(huì)上，他發(fā)表了留給世人的最后一次演講“科學(xué)方法的革命”，提出將科學(xué)研究分為四類范式，依次為實(shí)驗(yàn)歸納，模型推演，仿真模擬和數(shù)據(jù)密集型科學(xué)發(fā)現(xiàn)（DataIntensive Scientific Discovery）。其中，最后的“數(shù)據(jù)密集型”，也就是現(xiàn)在我們所稱的“科學(xué)大數(shù)據(jù)”。

古希臘學(xué)者阿基米德在發(fā)現(xiàn)浮力問(wèn)題計(jì)算方式的時(shí)候，喊了一聲“尤里卡”（希臘語(yǔ)：有辦法了），人類以往的知識(shí)創(chuàng)造就在一個(gè)個(gè)“尤里卡時(shí)刻”中出現(xiàn)了，愛迪生發(fā)明電燈泡，神農(nóng)氏嘗百草，除了科學(xué)家和探索者的研究積累，還充滿了“尤里卡時(shí)刻”的直覺和靈感。不過(guò)機(jī)器智能創(chuàng)造知識(shí)的過(guò)程沒有“尤里卡”靈感，但是他們依靠365天、24小時(shí)不休息地吃進(jìn)數(shù)據(jù)，用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，心理學(xué)的理論，用他們自己的方式來(lái)創(chuàng)造知識(shí)。機(jī)器創(chuàng)造知識(shí)，已經(jīng)不是預(yù)言，而是已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)。

2016年3月，Google旗下DeepMind的AlphaGo程序和李世石進(jìn)行了人機(jī)圍棋大戰(zhàn)，最終以4：1取勝（當(dāng)然，之后AlphaGo又戰(zhàn)勝了世界圍棋第一人柯潔）。DeepMind的創(chuàng)始人，也是AlphaGo之父AlphaGo（阿爾法狗）之父Demis Hassabis在英國(guó)劍橋大學(xué)演講中回顧了人機(jī)對(duì)戰(zhàn)的第二局的第37步：

在過(guò)去的3000多年里，人們認(rèn)為在第三根線上落子和第四根線上落子有著相同的重要性。但是在這場(chǎng)游戲中，大家看到在這第37步中，阿爾法狗落子在了第五條線，進(jìn)軍棋局的中部區(qū)域。與第四根線相比，這根線離中部區(qū)域更近。這可能意味著，在幾千年里，人們低估了棋局中部區(qū)域的重要性。

Demis Hassabis的說(shuō)法，代表著機(jī)器智能，發(fā)現(xiàn)了人類從來(lái)沒有發(fā)現(xiàn)的知識(shí)，盡管圍棋程序本身是由人類創(chuàng)造的。人工智能，正在成為企業(yè)知識(shí)的第二生產(chǎn)者?；诘谒姆妒剑l(shuí)掌握更多的數(shù)據(jù)，誰(shuí)就會(huì)在機(jī)器創(chuàng)造知識(shí)的過(guò)程中掌握先機(jī)。同以往企業(yè)的管理更多只是對(duì)內(nèi)部資源的管理不同，有了物聯(lián)網(wǎng)的萬(wàn)物互聯(lián)，有了大數(shù)據(jù)對(duì)于客戶行為的實(shí)時(shí)追蹤，有了云計(jì)算的平臺(tái)資源共享，未來(lái)企業(yè)能夠管理的對(duì)象外延發(fā)生了巨大的變化。企業(yè)的產(chǎn)品、服務(wù)、顧客和合作伙伴，都成為企業(yè)能夠管理的目標(biāo)對(duì)象。而數(shù)據(jù)就在企業(yè)生態(tài)的不同角色之間流轉(zhuǎn)，突破了企業(yè)內(nèi)外部邊界。對(duì)于企業(yè)而言，只掌握和分析內(nèi)部數(shù)據(jù)，是不完整不充分的，對(duì)知識(shí)創(chuàng)造也是不利的。正因如此，全球互聯(lián)網(wǎng)公司都在積極地通過(guò)收購(gòu)、合并、合作，建立自己的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)，擴(kuò)展自己的聯(lián)盟，這些合作背后的一個(gè)原因固然是流量的獲取和客戶的鎖定，但是另外一個(gè)重要原因就是數(shù)據(jù)資源的獲得和共享。

對(duì)于大企業(yè)而言，只有自己的生態(tài)足夠大，才能保證無(wú)論數(shù)據(jù)流動(dòng)到哪，企業(yè)都可以追蹤和使用。另一方面，對(duì)于中小企業(yè)，也只有加入一個(gè)大生態(tài)，才能得到以自己的技術(shù)實(shí)力難以獲得的創(chuàng)新資源。第四范式之下，麥特卡夫定律將起更大的作用，數(shù)據(jù)越多，知識(shí)創(chuàng)造能力越強(qiáng)，贏者通吃效應(yīng)讓產(chǎn)業(yè)顛覆者的出現(xiàn)更加艱難。無(wú)論國(guó)內(nèi)國(guó)外，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，在科技互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，已經(jīng)很久沒有新的騰訊、Google和Facebook出現(xiàn)的苗頭了。

當(dāng)知識(shí)不只由人類創(chuàng)造，決策不止是由人類做出，未來(lái)組織的內(nèi)部關(guān)系也會(huì)發(fā)生變化。如果說(shuō)AI時(shí)代之前的企業(yè)管理只有一種關(guān)系，即基于人與人之間的Human-TeamWork——人際關(guān)系，未來(lái)將新增一個(gè)將機(jī)器智能包含在內(nèi)的Human-Machine-Relationship——人機(jī)關(guān)系，以及基于生態(tài)合作的EnterpriseEcosystem-Network。基于這三種關(guān)系，未來(lái)公司的核心能力也將發(fā)生變化，它們來(lái)自三方面，簡(jiǎn)稱：R-E-D，分別代表著信任力（Reliance from human）、生態(tài)力（Ecosystem ability）和技術(shù)力（Deploy of technology）。

贏得“信任力”：企業(yè)只有獲得員工的信任，獲得顧客的信任，才能得到她們的數(shù)據(jù)。歐洲議會(huì)投票通過(guò)的《一般數(shù)據(jù)保護(hù)法案》（General Data Protection Regulation（GDPR））體現(xiàn)了對(duì)消費(fèi)者隱私的保護(hù)，這更凸顯了數(shù)據(jù)的可貴性和信任力的重要性。

構(gòu)建“生態(tài)力” ：未來(lái)數(shù)據(jù)的流通是沒有邊界的，它不僅在企業(yè)內(nèi)部流通 ，也在企業(yè)外部流通，流動(dòng)于企業(yè)的上下游，也就是企業(yè)的生態(tài)鏈之間。對(duì)于大企業(yè)，如何構(gòu)建吸引中小企業(yè)的生態(tài)，對(duì)于小企業(yè)，如何選擇有利于自己的生態(tài)，是重要的管理和戰(zhàn)略決策問(wèn)題。

發(fā)展“技術(shù)力”：當(dāng)龐大的數(shù)據(jù)流動(dòng)到、創(chuàng)造于企業(yè)手中，通過(guò)何種技術(shù)部署，才能讓數(shù)據(jù)變?yōu)樽詣?dòng)化的流程，從而降低成本，變?yōu)閯?chuàng)造性的知識(shí)推動(dòng)創(chuàng)新，將是企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力之一。

未來(lái)，我們會(huì)看到越來(lái)越多的行業(yè)加上智能、智慧和科技等前綴、后綴——智能+制造、智慧+交通、智慧+城市、金融+科技……機(jī)器智能，終將改變?nèi)祟惿鐣?huì)中的每一個(gè)企業(yè)，每一個(gè)行業(yè)，和組織中的每一個(gè)人的生產(chǎn)方式、工作方式和生活方式。企業(yè)管理的對(duì)象，將第一次由人類，擴(kuò)展到包含在機(jī)器智能的第三方。

當(dāng)機(jī)器智能可以充當(dāng)管理助手、戰(zhàn)略軍師和研發(fā)專家，當(dāng)企業(yè)內(nèi)部由單純的人際關(guān)系，走向人機(jī)互動(dòng)，毫無(wú)疑問(wèn)機(jī)器智能已經(jīng)成為組織內(nèi)部的新物種。在《連線雜志》的一次專訪中，剛剛離開我們的霍金教授就未雨綢繆，人工智能可能取代人類，變成一種新的生命形態(tài)，新物種。盡管霍金對(duì)人工智能的看法一項(xiàng)偏于負(fù)面，但是機(jī)器程序和組織交互的程度和廣度正在毫無(wú)疑問(wèn)地加深和擴(kuò)大。一次跨物種的管理革命正在到來(lái)。