chanong 近日，麦肯锡中国区主席倪以理在接受媒体采访时表示，未来公司与公司间的差距将在于对科技的使用，尤其是AI技术。要赶上科技进步的步伐，企业需要从三个层级进行思考。另外，倪以理提到，对于外资企业来说，中国仍然是一个重要的市场，当前企业应加强精细化经营，提升经营的科技化、专业化水平。而对于中国企业，想要“走出去”，最重要的是要有从“供应全球”到“跨国企业”思维的转变，要对当地有贡献，成为当地社会生活的一部分。对于企业来讲，企业已经可以触达到技术，硬件条件也有所具备，但是公司并不知道如何去运用，试问有多少公司真正知道AI对于他们来讲有什么用？现在很多公司拥有各式各样的数据，但真正把公司里面的数据能应用起来的并不多。所以
要想办法让企业能尽快把（技术的）应用场景和应用关系做起来不然，科技发展得很快，会有很多企业将大幅落后。
AI面临三大挑战目前的局面是，在利润方面具有显著优势的行业，或者具有大量与流程相关的数据的行业将最先应用AI。组织必须能够对通过AI预测、自然语言处理（NLP）和机器学习节省的成本和实现的收入进行量化。如果你能细化这些成果，通过一个解决方案构建多个项目，你就有足够的动力全面落地AI了。尽管拥有显而易见的优势，但AI依然面临一些挑战，减缓AI落地的三大主要因素。早期案例。许多早期的试验案例主要围绕零售和消费应用，企业应用发展一直比较缓慢。这些案例具有局限性，覆盖面较窄，通常只适用于一家公司、一种产品或小众领域。人们很难从与自己的市场完全不相关的案例中学习经验。缺少最佳做法。AI全面落地的另一个障碍是目前缺乏明确的最佳做法。早期采用AI的组织在记录AI的落地工作时通常只进行简要概述，出于保护专利概念的目的故意模糊其辞。在实施AI方面，企业没有可以借鉴的详细操作经验，需要自行研究。未知的财务影响。对AI的财务影响知之甚少是又一个尚未解决的问题。截至目前，成功应用通常集中在技术领域，而且是由IT团队主导的，而不是需要解决特定的市场问题或达成量化目标的业务经理。这种以技术为中心的方法有其自身的价值，但也有局限性，例如缺乏支持企业用例或投资回报率（ROI）的数据。所以，企业如果要推进AI技术应用，需要收集可用于提出大规模实施建议和获得利益相关者，尤其是财务部门支持的量化数据。
要赶上科技进步的步伐，企业需要从哪三个方面进行思考呢？首先，很多企业都有丰富的数据，但真正思考把这些数据整理好，做好标签，把数据变成企业很好的资产，这需要一个过程，我认为这些企业还没有这样的一个DNA。其次，AI从数据中找寻关系，搭建模型，变成一个应用场景。但如何将最初的raw data（原始数据）和random data（随机数据）变成应用场景，就需要企业及员工去思考、研究这个事情。最后，ChatGPT所代表的GenAI（生成式AI）不但能从数据中找到逻辑，还可以在这上面继续学习，去帮助替代我们现在所做的工作，这是更深层次的层级，而真正去想这方面事情的企业就更少了。
如何在AI时代找到自己的定位和价值？AI不是一种威胁，而是一种机遇。虽然它可能会取代一些传统的工作岗位，但同时也会创造出许多新的就业机会。因此，我们需要不断学习和新技能，以适应这个快速变化的世界。同时，我们也应该充分利用AI的优势，提高工作效率和生活质量。
关注AI发展趋势，以便把握方向。通过关注和研究AI领域的最新研究成果和技术动态，我们可以了解到哪些领域将会受到AI的影响，从而提前做好准备。此外，我们还应该关注政策和社会舆论对AI的态度，以便了解社会对我们面临的挑战的看法和支持程度。
加强跨学科的合作和交流。AI的发展涉及多个领域，如计算机科学、数学、心理学等。只有通过跨学科的交流和合作，我们才能更全面地理解和利用AI的力量。同时，我们还需要加强与企业和政府的合作，共同推动AI技术的发展和应用。总之，在面对AI时代的挑战时，我们需要保持积极的心态，不断学习和成长。只有这样，我们才能在这个充满机遇和挑战的新时代中，找到属于我们的位置，实现自己的价值。
