董事會須即刻採取行動
6 Ways AI Could Disrupt Your Business 人工智慧很有可能顛覆我們現有的經濟。公司的董事會當然必須審慎加以因應。一個比較好的做法是，董事會透過仔細研究各種可能情境，來預測未來並制定適當的策略。 大衛．艾德曼 David Edelman 威維克．夏瑪 Vivek Sharma 人工智慧（AI）是一種顛覆力量，有可能推倒我們經濟行之已久的許多層面。我們認為，董事會若要最有成效地討論AI，可以仔細研究各種可能情境來了解AI如何影響自家公司。AI的發展速度太快，無法採用傳統方法委託策略團隊或顧問公司，提供可靠的趨勢數據來討論。相反地，如果你使用一系列可能情境，有結構地討論AI如何影響公司文化和重塑業務，就能更清楚看到未來的可能性，並制定適當計畫來預測未來的方向，甚至還能加以形塑。 我們制定了幾個最有用的可能情境，從預測極端的營運變化、預測新的競爭策略方式，一直到預測可能會將公司消滅的生存威脅。為了維持精簡，我們分成6個可能情境，點出所有董事會都必須考慮的6個問題。然後，董事會應該針對最會影響自家商業模式的可能情境採取行動。 讓我們先從3個可能情境開始，談談AI如何讓企業的營運發生重大變化： 情境1從精細度獲益
當我們（或我們的競爭對手）管理每一個會影響「息稅折舊攤銷前利潤」 （EBITDA）的變數，導致複雜性增加時，會出現哪些機會或威脅？
▲Shutterstock.com
重塑伙伴生態系統
在AI的世界中，我們的伙伴生態系統、協作本質以及權力平衡會出現什麼變化？ 企業已經變得依賴數位與科技供應商，導致它在評估風險時必須優先考慮並監測這些合作關係。然而，這還只是開始而已，因為AI徹底改變了企業的伙伴生態系統。不可避免一定會出現高風險的關係，包括供應商、通路伙伴、協助提供客戶體驗的合作廠商。從董事會的角度來看，這不僅帶來需要管理的新風險，還創造機會可以鎖定獨家交易、建立規模，或是做出差異化。董事會需要策略性思考，並對賽局理論（game theory）有良好理解，才能建構一種生態系統，它的權力平衡可以發揮賦權的作用。 生態系統變化最極端的例子之一是汽車產業。OEM廠商已經在管理3大重要轉變：從化石燃料到電動車、從長租／擁有到短租，以及從真人駕駛到自動駕駛。這些轉變都會帶來新的伙伴關係，採取全新的合作方法。而AI正在加速這種變化。 透過自動駕駛，車廠正與科技公司合作，將AI的能力整合到它們的車輛中。AI軟體（通常由外部供應商提供）使得OEM廠商能夠進行預測性維護、庫存管理和需求預測。隨著連網車輛產出大量數據，車廠正與數據分析公司和雲端服務供應商合作，改善（有時是即時改善）車輛的性能、安全和顧客體驗。這些能力有許多將成為OEM品牌的差異化基礎，甚至有可能更甚於其他影響車輛性能的傳統因素，因此，究竟是誰在為誰創造品牌價值？ 而隨著電動車的數量激增，車廠需要龐大的基礎設施。OEM廠商完全依賴與公用事業公司、充電基礎設施供應商，以及能源公司的伙伴關係來發展充電網。因此AI就被利用來最佳化充電站的位置，並提高充電效率。 情境3迅速增加的風險和廣泛的監管制度
有愈來愈多的AI風險被揭露出來，降低這些風險的要求與成本因此迅速增加，我們是否有辦法跟上這種速度？ 一家員工福利公司的董事會發現，由於新的AI風險不斷浮現，如果要控制這些風險，成本勢必會很高。董事會想了解，公司是否需要明白，自己獲得的經濟優勢總是需要某種正式的風險抵銷措施，也就是運用新的投資來降低風險。執行「覆蓋式組織」（overlay organization）、科技投資和指南管理，就和AI加入公司營運一樣，都是一種轉型。新的AI能力和風險管理對於公司的成功都非常重要。不過，由於管理階層最初只專注於新工具帶來的優勢，董事會不得不提出異議，以確保公司已經規畫並撥出預算來抵銷以下5個關鍵風險： •針對數據隱私和安全，公司加強網路保護，實施新的數據存取準則（公司必須管理這些數據，因此也會同時產生成本），投資軟體和數據庫管理，以促進公司遵循數據隱私法規（例如GDPR、CCPA），並建立新的流程來確保數據儲存和傳輸的安全。 •針對招募、貸款和規則執行等領域的偏見和不公平風險，公司建立定期的偏見稽查機制，投資更廣大的綜合數據來源以提高代表性，並使用公平意識演算法（fairness-aware algorithms）來執行新的測試。 •針對透明性和可解釋性，公司投資成本較高、且具備稽查能力的模型，持續利用員工來評估該模型的輸出結果，並限制AI可以應用的領域。 •針對法規遵循，公司增加法務和法遵人員，他們專注於AI，並評估供應商提供的工具究竟適合與否。 •針對降低對AI供應商和人才的依賴風險，公司確保在主要能力方面至少與兩家供應商維持合作關係。此外，公司推出AI訓練計畫，投入更多資金引進技術人才，並開始與頂尖研究機構合作。 大多數董事會很快就能理解並採用上述3個可能營運情境。但它們絕不能就此止步，而是要自我挑戰，運用下列2個可能策略情境來開啟新的競爭方式： 情境4
徹底的成本轉型
AI對成本結構的改變是否大到對你的商業模式和訂價方式構成壓力？你是否會走向軟體經濟，固定成本提高，但變動成本卻大幅度降低？ 律師、會計師、顧問、廣告公司、傳播、公共事務和遊說這類專業服務公司的董事會，長期以來都依賴一群金字塔頂端的高薪領導人（或合夥人），他們主要負責銷售，而執行案件的基層人才則負責支援他們。但是這類案子常常涉及廣泛的研究、分析或產出，而這些層面愈來愈交由AI來支援。未來如果要得到類似的產出，需要的勞動力將會大幅減少。 哈佛商學院和波士頓顧問公司（BCG）最近進行一項研究，測試顧問使用AI工具時的生產力。結果「發現，相較於沒有使用AI的員工，使用GPT-4的員工，完成的任務平均多了12.2％，速度也快了25.1％。此外，40％的實驗組產出了品質更好的成果。」同樣地，英國教育部的未來技能單位（Unit for Future Skills）有一項分析發現，管理顧問會是受到新AI應用影響最大的職業。 這些公司的經濟基礎是把基層員工算進客戶的帳單，而成長則依賴學徒制，透過執行案件來學會箇中訣竅。對於這些公司來說，未來的模型可能會大幅減少金字塔底部的基礎。這些公司所執行的案件，有一部分可能由客戶自己使用AI工具來完成。經驗豐富的高階建議仍然具有價值，但服務公司將會面臨幾項挑戰：如何培養高階人才、如何為案子訂價，甚至是提供什麼案件。 AI徹底改變了企業的伙伴生態系統。從董事會的角度來看，這不僅帶來需要管理的新風險，還創造機會可以做出差異化。 許多顧問公司和機構都競相打造自家的AI工具，而且以往在執行客戶案件時所建立的獨家知識庫，也會被它們拿來教導這些工具；同時，這些組織也在發展新的營運模式，聚焦於策略、詢問和詮釋，而不是產出的工作。不過，目前它們尚處於早期階段；未來，不論是服務的需求或是人才的管理，都會受到相當大的顛覆。 情境5重新定義價值主張
AI是否會重新定義你為客戶提供價值的方式？ AI將會挑戰董事會，要求他們質疑自家公司的核心假設：存在理由、目標顧客、產品、定位、訂價和支援活動。 在AI時代，醫療系統的價值主張正在迅速轉變，從被動治療和支付疾病費用，轉變成主動確保健康。過去，醫療服務會涉及病患就醫的過程，通常需要病患約診、前往醫療機構，有時還得在候診室長時間等待。就醫主要局限於開診時間和實體地點。 透過AI而出現的各種能力，可以預先滿足醫療需求，然後將更多必要的醫療留在某人家中。AI虛擬健康助理，可以透過網路平台和行動應用程式取得，全天候不間斷回答健康相關詢問，提供醫療資訊，並提供初步的症狀評估。 透過物聯網裝置和穿戴式感測器進行遠端監測，與AI演算法整合在一起，便能持續遠端監測病患。AI可以偵測異常情況，即時提醒醫療機構，進而減少頻繁親臨現場檢查的需要。個人化的提示會建議下一步行動，或如何運用病患數據管理慢性病症，包括遠端監測和電子病歷（EHR）。 最後，無可否認地，最可怕的情況是可能會出現生存風險的情境： 情境6過時淘汰
AI是否有可能讓你的核心產品和服務過時淘汰？ 柯達（Kodak）的照片業務，還有傳真機製造商，都不得不承認，在智慧型手機成為主流後，它們其實就立即失去機會。電子產品零售商Radio Shack很快就面臨一種處境：它銷售的所有產品幾乎都可以在iPhone上取得。報業原本在印刷紙上將廣告和新聞報導結合起來的做法已被撕毀，至今報業仍苦於應付後續的影響。 例如，離岸的IT公司就面臨了這個問題。自然語言處理（NLP）使開發人員能夠用自然語言描述功能，系統再將它轉換為程式碼，讓非專家更容易編寫程式碼。AI工具和整合開發環境（IDE）提供智慧型程式碼自動完成、建議和修正。它們可以預測開發人員接下來可能會寫什麼，提供建議來完成程式碼的一行或一個區塊。AI可以生成更有效率的測試案例、自動偵測錯誤，以及執行預測分析來找出潛在問題，因而對軟體測試產生重大的影響。其他AI工具可以主動掃描程式碼的安全漏洞，有助於解決開發期間（而不是部署之後）潛在的安全問題。 在AI時代，醫療系統的價值主張正在迅速轉變，從被動治療和支付疾病費用，轉變成主動確保健康。 軟體開發人員的角色將會轉向更策略性、創造性和複雜的問題解決活動，例如了解使用者需求、設計系統架構，以及開發創新的解決方案。在客戶層面，策略和規畫團隊可以在更小的內部IT團隊協助下，完成遠遠更多的工作。不過，對於離岸的IT公司來說，這卻構成了生存威脅，因為它們的經濟模式仰賴出售技術勞工的時間來執行生產導向的工作。它們的董事會未來將面臨艱難的決定：是要分拆以勞動力為基礎的業務，專注於開發高附加價值的獨家AI工具，還是要隨著行業縮小而進行整併。無論如何，都需要做出決定。
▲Shutterstock.com
