在 AI 時代， 您和您所有的競爭對手都同病相憐， 但它們已經不再是主要問題了
如果您是一家企業或機構的 CEO， 承擔著為股東創造價值的重任， 已經預感到 AI 時代將發生重大變化， 但對機器學習、深度學習、圖像識別這些名詞還不太清楚， 那麼您至少應該瞭解本文提到的 5 件事情。
Shelly Palmer 是戰略諮詢公司 The Palmer Group 的 CEO， 他對 AI 時代企業轉型或產業升級所面臨的陣痛有較為深入的瞭解。 在他的博客中， 高屋建瓴地指出了 5 點企業 CEO 應特別注意的事項——
機器學習、AI、認知計算、自然語言理解、圖像識別、模式識別……這些近年來流行起來的詞彙定義籠統，
如果您是一家企業或機構的領袖， 承擔著為股東創造價值的重任， 但對這些詞彙還沒有太深入的認識， 那麼您至少應該知道以下五件事：
1.各個部門正在聯手製造一場資料混亂的災難
如果您的公司還沒有嚴格的、執行良好的資料管理辦法， 那麼公司內不同的部門之間將面臨一場資料混亂的災難， 您最終還是要想辦法處理。 每個部門又有許多個專案。 每個部門都在開發 app， 創造用來提高效率、減少成本的系統。 B2B 的app、B2C 的app、添加到各個資料集的 API……各個部門都希望創造讓您引以為傲的業績。 這也就意味著， 您公司的內部系統在收集資料，
2.無法被協同使用的資料， 不能發揮最大價值
也許在您的公司， 從不同地方收集來的資料已經被存儲到了專門構建的、目標明確的系統中， 但如果缺乏資料的共同使用辦法， 您的公司仍然無法發揮所擁有資料的最大價值。 想做到這一點， 首先要能保證各部門能夠輕鬆使用這些資料（easy to access）。 您同時需要一套全面的隱私權原則和安全協議， 以及一套良好定義協作發展策略， 以發揮您企業資料的最大價值。
3.AI 時代需要管理者團隊具有想像力
您一定聽過這樣一句名言：預測未來的最好辦法就是創造它。 創造未來其實可能比你想像得要容易。 在某次高峰論壇上， 面對著來自 IBM Watson 和其他一些智慧醫療企業的高管（還包括一名腫瘤科專家）， 我問了一個問題：如果有一個系統， 收集了人類使用馬桶後廢水和某些排泄物的樣本， 送到一個訓練用來檢測腫瘤的 AI 系統中， 會發生什麼？由此引發的討論頗有建設性， 15分鐘內， 在座的專家想出了不下十種新的生意， 而且真的有可能拯救生命， 或至少能提高下一代洗手間的使用價值。 對於一個15分鐘的思維實驗來說， 這結果可不算壞。 您也應該在您的團隊中嘗試一下。
4.從財務角度理解創新
引入能夠對未來趨勢做出預測的某一領域的專家、供應商或合作夥伴固然很好， 但您仍然需要從財務角度對創新進行管理。 您的團隊時間有限， 他們的本職工作是創造收益。 您真的期待在未來一段時間見不到回報的情況下， 他們真能拿出 10% 的時間來嘗試創新嗎？除非您真的把創新作為企業的首要戰略，
5.所有競爭對手都同命相憐， 它們甚至不再是主要問題了
好消息是， 面對 AI 對產業的改變， 您的大多數競爭對手和您狀況類似。 壞消息是， 競爭對手不再是最大的問題了。 那些挑戰您行業地位的初創企業也不再是最大問題了。 最大的問題是， 機器學習系統能夠解釋呈爆炸式增長的資料， 並提供應對策略， 這一發展趨勢愈演愈烈， 您是否能適應？這， 是您應該全力應付的焦點問題。