人工智能的冬天要来了？

美国经历了该国历史上持续时间最长的牛市，十多年来，市场、初创企业和企业创新与扩张蓬勃发展。但是现在我们似乎已经进入了初冬，市场受到了新冠肺炎疫情的影响，包括美国和欧洲的汽车、零售和科技公司在内的大公司纷纷宣布大规模裁员。

甚至在新冠肺炎疫情相关的影响出现之前，我与公司及其顾问的谈话就显示，更多的公司在谈论的是重组和削减资本支出，而不是扩张。一些经济学家已经将2020年经济衰退的可能性提高到50%或更高。现在说经济衰退还为时过早，当然，我希望这种经济紧缩只是短暂的。然而，对于任何一家公司来说，做好应对即将出现的经济乌云的准备显然都是明智的。

这就引出了在经济低迷时期人工智能（AI）项目的命运。我没有预料会出现一个“人工智能寒冬”——人工智能初创企业和创新的大幅减少——来应对一个经济寒冬。人工智能是过去十年最重要的新技术，它是数据和分析兴起后的延伸，这种趋势持续的时间甚至更长。数据的量以及通过分析和人工智能来理解数据的需求将继续增长。不过，我确实预计未来几年人工智能的关注点将发生变化，而且我已经开始看到这种变化的结果了。

人工智能重心的转移

迄今为止，许多公司的人工智能的主要关注点都是创新和探索。——几乎到了一个错误的地步。公司想要了解这项技术以及它是否适合他们的战略和流程，所以他们启动了许多试验和概念验证。相对而言，很少有这样的产品可以成为人工智能的生产部署，这意味着它们没有带来显著的经济价值。就人工智能的目标而言，在我帮助分析的一项大型公司调查中，许多受访者报告了创新导向的目标，如“增强现有产品”（44%，最常见的回答）、“让自由工作者更有创造力”（31%）、创建新产品（27%）、学习和应用稀缺知识（27%）和“追求新市场（24%）。

然而，经济状况的变化可能会降低人工智能投资的增长水平，并改变它们的重点。2020年1月，NewVantage Partners对美国大型企业进行的一项调查发现，与2019年的调查相比，这项调查出现了重大变化。当被问及投资人工智能和大数据的步伐是否在加快时，在2019年有92%的人回答“是”，但在2020年只有52%的人回答“是”。

就目标而言，似乎内部和外部业务改进将比以创新为导向的项目更受关注。劳动自动化可能会增加，并成为人们关注的焦点。在2017年和2018年的“认知状态（State of Cognitive）”调查中，“通过自动化减少员工人数”是排名最低的目标，分别为22%和24%。我咨询过或研究过的公司几乎总是说，他们计划把自动化解放出来的员工重新安排到其他任务和工作中去。据我所知，迄今为止，因人工智能和自动化技术而失去的工作机会的例子并不多。

但即便是在2018年的调查中，受访者也一致认为，“为了削减成本，我的公司希望利用认知/人工智能来更多的实现工作自动化。”到目前为止，这种情绪只在匿名调查和秘密交谈中得到关注，但在以紧缩为特征的经济环境中，这种情绪可能会变得更加突出。然而，这对领导者来说是一个具有挑战性的问题：为了成功地实现自动化解决方案，他们经常需要一线工作人员的合作和任务知识。但是，如果员工怀疑他们自己的工作正面临风险，那么他们的工作热情和合作意识肯定也会受到影响。这类担忧很可能出现在涉及机器人过程自动化（RPA）等面向自动化技术的大型项目中。

科技致能再造（Technology-Enabled Reengineering）的回归？

上世纪90年代初，企业面临着经济衰退和来自全球竞争对手的挑战，尤其是在日本。当时我发表了一篇文章，后来又出版了一本书，认为企业需要利用信息技术重新设计端到端业务流程（例如“订单到现金”或“采购到付款”），并以彻底改进为目标。其他作家（我很自豪地说）稍晚一点也提出了类似的观点，业务流程再造运动成为90年代前5年的特征。那个时期的创新技术是企业资源计划（ERP）系统，后来是互联网。

我在本世纪20年代初就看到了类似的情况。经济充满挑战，来自国外（尤其是中国）的竞争正在迅速增长，而且有新技术可以驱动新的经营方式。如今，促成变革的主要技术是AI，包括RPA和其他自动化技术，以及揭示工作如何完成的过程挖掘。

重要的是，公司不要重蹈上一代再造项目的覆辙。他们不应该用重组这个词，也不应该用人工智能来描述没有流程重新设计和技术支持的裁员。没有经过仔细考虑的裁员通常会导致有技能的人离开公司，效率几乎没有提高，而当经济好转时，这个工作岗位还是会需要人才。

人工智能驱动的生产力的要求

我希望人工智能不会成为大量失业的驱动因素：在很大程度上，它是增强人类能力的工具，而不是取代人类能力的工具。但无论是人工智能还是其他最新技术，都没有为提高工业化国家的国家级生产力做出太大的贡献。随着这些国家的人口增长趋于平稳，如果不将人工智能能力转化为更多的产出，就很难保障经济更好的发展。部分生产率的提高可能来自任务和工作的自动化，以及员工人数的减少，尽管这需要仔细的分析和大量的时间才能做好。

换言之，等到经济全面衰退时才开始考虑如何利用人工智能降低成本和提高生产率，是一个糟糕的主意。真正的价值只会来自人工智能的生产部署，以及与流程和现有系统的集成。企业现在需要开始着手开发能够创造经济价值的人工智能应用程序，并由此引导出人类和机器协调工作的新方法。