13 of the smartest Artificial Intelligence companies according to MIT

來源：量子位作者：李杉/李林

圖片來自「123rf.com.cn」

有多少高管認為，人工智慧可以幫他們的公司開闢新業務呢?調查統計的數字是—— 75%。

看好 AI，認為這項技術能給自己公司，帶來競爭優勢的就更多了，85% 的高管都這麼想。

但是，只有 20% 的公司在產品、服務、流程裡，用了一些人工智慧，全面佈署 AI 的，只有 5%。

這些資料，來自《麻省理工學院斯隆管理評論》和波士頓諮詢公司今天聯合釋出的一份研究報告。

他們對來自 112 個國家、21 個行業的 3000 多名企業高管、管理人員和分析師發進行了調查，還深入採訪了 30 多位技術專家。

這就是 AI 在全球企業中應用狀況的縮影：一邊熱情地看好這項技術的潛力，一邊遲遲不動手，甚至連制訂了 AI 策略的公司都不是很多。

報告顯示，不到 40% 的公司制訂了人工智慧策略，就連員工規模超 10 萬人的大公司，也只有一半這麼做，要知道，這類公司是最有可能制訂人工智慧策略的。

「在多數公司，野心與執行之間都有很大的落差。」波士頓諮詢公司高階合夥人，兼該報告聯合作者 Philipp Gerbert 這樣評價這種現象。

當然，這樣一份報告，並不是完全為了嘲諷全球公司眼高手低，小編下面就把這份報告的乾貨完整奉上。

期望

企業對人工智慧的看法，通常是這樣的：現在它的影響還有限，但在5年內會發展成一個重量級要素。

從報告的資料來看，只有約 15% 的受訪者認為，人工智慧目前對其組織的產品和流程產生了重大影響，但約有 60% 左右的受訪者預計，這些影響將在五年內發生。

具體到產品方面，認為人工智慧對自己公司有巨大影響的有14%，預計這些影響在五年內將會發生的佔 63%。

在各行業之中，技術/傳媒/通訊從業者認為，AI 在五年內將對自己公司產品有很大影響的人最多。

在流程方面，認為人工智慧對自己公司，有巨大影響的有15%，預計這些影響在五年內將會發生的佔 59%。消費型行業，是其中最積極的一個。

大多數公司都預計，人工智慧將對 IT、營運/製造、供應鏈管理和面向客戶的活動(例如銷售、市場行銷、客服等)產生可觀的影響。

超過 80% 的公司把人工智慧視作一項策略機會，約有 40% 認為人工智慧存在策略風險。只有很少(13%)認為人工智慧既不是機會，也不是風險。

大部分公司對人工智慧的地位如此看重，那麼，他們究竟認為 AI 可以給自己帶來什麼呢?

(企業期望 AI 給他們帶來競爭優勢、新業務)

(同時也擔心新公司和現有的競爭對手會運用 AI 超越自己)

84%的公司認為，AI 能帶來競爭優勢，或者幫他們維持現有的優勢；75% 的公司認為 AI 能幫他們開拓新業務。

但同時，也有 75% 的公司認為，會有運用 AI 技術的新公司進入他們所在的市場；69% 的公司認為他們的現有競爭對手，會運用 AI 技術。

是什麼因素驅動著企業去用 AI 呢？ 63% 的公司認為，是出自削減成本的壓力，61% 的公司認為，會有供應商提供 AI 驅動的產品和服務，59% 認為客戶會要求他們提供 AI 驅動的產品。

現狀

但是，人工智慧技術目前在企業中的應用情況，和高企的期望值並不搭嘎，有超過半數的企業，都完全沒有用上 AI。

(人工智慧在企業中的應用情況)

報告顯示，有 22% 的企業還完全沒有應用 AI，也不打算去用；32% 的企業目前沒有應用 AI，但計劃將來用；23% 的企業有一個或者多個 AI 試點專案；18% 的企業在部分產品和流程中應用了 AI；5% 企業的產品和流程中大量應用了 AI。

企業對人工智慧的理解，也存在巨大差異。

例如，16% 的受訪者強烈同意，他們的組織明白開發人工智慧產品和服務的成本，同時，完全不瞭解這些花費的企業，幾乎也佔了同樣的比例(17%)。

類似地，19% 的受訪者強烈同意，自己的組織理解訓練人工智慧演算法所需的資料，同時，完全不瞭解這些知識的企業也有 16%。

根據對人工智慧的理解和佈署情況，這份報告把企業分成四類：

先鋒(19%)：這些組織理解人工智慧，而且已經佈署。他們在把人工智慧整合到自家產品，和內部流程的過程中，處於領先地位。

研究者(32%)：這些組織理解人工智慧，但除了試點階段外尚未佈署這項技術。他們希望先觀察再行動。

實驗者(13%)：這些組織正在試點或採納人工智慧，但卻並未深入理解。他們邊做邊學。

消極者(36%)：這些組織沒有採用人工智慧，對這項技術的理解也很少。

對於 AI 在技術、商業、人力、產業層面的意義，這四類企業的理解情況也不盡相同。

總的來說，企業對 AI 改變商業價值創造方式，這一點理解得最好，對 AI 演算法訓練的流程、開發基於 AI 的產品或服務所需的成本最不瞭解。

限制因素

文章一開頭我們就提到，公司紛紛看好人工智慧技術潛力的同時，真正應用在自己業務中的並不算多。

「野心和執行」之間為何會出現如此巨大的落差？

這份報告得出的結論是，這在很大程度上是一個商業問題，而不是由於技術限制，多種新趨勢爭奪投資優先順序、缺乏清晰的商業案例，是 AI 在企業中應用受阻的重要因素。

(人工智慧技術應用的主要限制因素)

在調查中，MIT 和波士頓諮詢公司，讓受訪者選出將 AI 應用於自己公司時，遇到的三個最大限制因素，上圖顯示了7種限制因素對先鋒、研究者、實驗者、消極者這四類角色的影響情況。

這七種因素從左到右分別是：

1、透過吸引、收購、內部培養等方式，找到合適的人工智慧人才。受這一因素影響最大的，是先鋒們，而消極者可能還根本沒有考慮這個問題。

2、公司內部投資優先順序的競爭。各類公司受這一因素的影響都很大。

3、擔心 AI 的應用可能帶來安全問題。除了先鋒們之外，所有公司對這一因素考慮得都很少。

4、文化上的阻力。各類公司受這一因素的影響差不多，都在 30% 左右。

5、在通用技術(比如分析、資料、IT)上能力有限。近 50% 的消極者、40% 左右的研究者和實驗者、以及 20% 多的先鋒表示他們收到這一因素的限制。

6、缺乏領導層的支援。55% 左右的消極者說，他們受到這一因素的影響。從調查結果來看，這個因素的影響力和人工智慧在企業中的應用負相關。

7、AI 應用沒有明確的商業案例。近70%的消極者說他們受到這一因素的影響。

企業在對新技術進行投資時，通常會面臨這樣一個選擇：自己招人開發，還是購買服務?

在人工智慧這項技術上，對 AI 的理解和應用，都比較好的先鋒企業們，會更傾向於在工作培養內部的開發人才，或者從其他機構、高校招募人才。對 AI 理解和經驗有限的公司，會更傾向於透過外包來解決。

「每一類企業在進一步採用人工智慧方面，都面臨自己的挑戰。」《麻省理工斯隆管理評論》執行主編兼該報告聯合作者 David Kiron 說，「先鋒已經克服了與理解有關的問題，他們最大的障礙，是掌握各種實踐機會來開發和獲取必備人才，並解決投資中相互矛盾的重點。

消極者還不知道人工智慧可以為自己做什麼。他們還沒有找到可靠的商業案例。領導力或許還沒有就位。很多都沒有意識到獲取和部署人工智慧人才所面臨的困難。」

這份報告還包含了對 AI 的理解，和應用程度各不相同的企業，在管理、領導力、策略、保護使用者隱私方面表現如何。

報告作者 Gerbert 說，先鋒公司和落後者之間，在各方面都有著巨大的差距：「我們還發現今天的領導者——已經理解且採用人工智慧的公司——與落後者之間的巨大差距。領導者不僅比落後者，更加深入地理解生產人工智慧所需的要素，而且更有可能為人工智慧專案，提供配套的高階領導力支援，同時擁有一個成熟的商業案例。」

報告顯示，對 AI 的理解和應用程度最好的公司，在其他方面也同樣更好。

特別是在資料隱私方面，73% 的先鋒企業認為自己有很好的資料管理措施，而只有 34% 的實驗者、30% 的消極者認為自己在這方面做得很好。

管理層面臨的挑戰

要在企業中用好AI，除了技術、人才培養上的問題外，管理層也需要提高自身水平。這份報告指出，管理層需要：

1、對 AI 建立基本的理解；

2、加深自己對如何圍繞 AI 來管理公司業務的認識；

3、對自己公司所處行業的競爭格局，建立更廣闊的認識。

4、管理層瞭解AI、建立策略的情況，也和企業瞭解、應用 AI 的情況一樣：野心很大，執行很差。