美國經(jīng)歷了該國歷史上持續(xù)時間最長的牛市，十多年來，市場、初創(chuàng)企業(yè)和企業(yè)創(chuàng)新與擴張蓬勃發(fā)展。但是現(xiàn)在我們似乎已經(jīng)進入了初冬，市場受到了新冠肺炎疫情的影響，包括美國和歐洲的汽車、零售和科技公司在內(nèi)的大公司紛紛宣布大規(guī)模裁員。

甚至在新冠肺炎疫情相關(guān)的影響出現(xiàn)之前，我與公司及其顧問的談話就顯示，更多的公司在談?wù)摰氖侵亟M和削減資本支出，而不是擴張。一些經(jīng)濟學(xué)家已經(jīng)將2020年經(jīng)濟衰退的可能性提高到50%或更高。現(xiàn)在說經(jīng)濟衰退還為時過早，當(dāng)然，我希望這種經(jīng)濟緊縮只是短暫的。然而，對于任何一家公司來說，做好應(yīng)對即將出現(xiàn)的經(jīng)濟烏云的準(zhǔn)備顯然都是明智的。

這就引出了在經(jīng)濟低迷時期人工智能（AI）項目的命運。我沒有預(yù)料會出現(xiàn)一個“人工智能寒冬”——人工智能初創(chuàng)企業(yè)和創(chuàng)新的大幅減少——來應(yīng)對一個經(jīng)濟寒冬。人工智能是過去十年最重要的新技術(shù)，它是數(shù)據(jù)和分析興起后的延伸，這種趨勢持續(xù)的時間甚至更長。數(shù)據(jù)的量以及通過分析和人工智能來理解數(shù)據(jù)的需求將繼續(xù)增長。不過，我確實預(yù)計未來幾年人工智能的關(guān)注點將發(fā)生變化，而且我已經(jīng)開始看到這種變化的結(jié)果了。

人工智能重心的轉(zhuǎn)移

迄今為止，許多公司的人工智能的主要關(guān)注點都是創(chuàng)新和探索?！獛缀醯搅艘粋€錯誤的地步。公司想要了解這項技術(shù)以及它是否適合他們的戰(zhàn)略和流程，所以他們啟動了許多試驗和概念驗證。相對而言，很少有這樣的產(chǎn)品可以成為人工智能的生產(chǎn)部署，這意味著它們沒有帶來顯著的經(jīng)濟價值。就人工智能的目標(biāo)而言，在我?guī)椭治龅囊豁棿笮凸菊{(diào)查中，許多受訪者報告了創(chuàng)新導(dǎo)向的目標(biāo)，如“增強現(xiàn)有產(chǎn)品”（44%，最常見的回答）、“讓自由工作者更有創(chuàng)造力”（31%）、創(chuàng)建新產(chǎn)品（27%）、學(xué)習(xí)和應(yīng)用稀缺知識（27%）和“追求新市場（24%）。

然而，經(jīng)濟狀況的變化可能會降低人工智能投資的增長水平，并改變它們的重點。2020年1月，NewVantage Partners對美國大型企業(yè)進行的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，與2019年的調(diào)查相比，這項調(diào)查出現(xiàn)了重大變化。當(dāng)被問及投資人工智能和大數(shù)據(jù)的步伐是否在加快時，在2019年有92%的人回答“是”，但在2020年只有52%的人回答“是”。

就目標(biāo)而言，似乎內(nèi)部和外部業(yè)務(wù)改進將比以創(chuàng)新為導(dǎo)向的項目更受關(guān)注。勞動自動化可能會增加，并成為人們關(guān)注的焦點。在2017年和2018年的“認知狀態(tài)（State of Cognitive）”調(diào)查中，“通過自動化減少員工人數(shù)”是排名最低的目標(biāo)，分別為22%和24%。我咨詢過或研究過的公司幾乎總是說，他們計劃把自動化解放出來的員工重新安排到其他任務(wù)和工作中去。據(jù)我所知，迄今為止，因人工智能和自動化技術(shù)而失去的工作機會的例子并不多。

但即便是在2018年的調(diào)查中，受訪者也一致認為，“為了削減成本，我的公司希望利用認知/人工智能來更多的實現(xiàn)工作自動化?！钡侥壳盀橹梗@種情緒只在匿名調(diào)查和秘密交談中得到關(guān)注，但在以緊縮為特征的經(jīng)濟環(huán)境中，這種情緒可能會變得更加突出。然而，這對領(lǐng)導(dǎo)者來說是一個具有挑戰(zhàn)性的問題：為了成功地實現(xiàn)自動化解決方案，他們經(jīng)常需要一線工作人員的合作和任務(wù)知識。但是，如果員工懷疑他們自己的工作正面臨風(fēng)險，那么他們的工作熱情和合作意識肯定也會受到影響。這類擔(dān)憂很可能出現(xiàn)在涉及機器人過程自動化（RPA）等面向自動化技術(shù)的大型項目中。

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

上世紀90年代初，企業(yè)面臨著經(jīng)濟衰退和來自全球競爭對手的挑戰(zhàn)，尤其是在日本。當(dāng)時我發(fā)表了一篇文章，后來又出版了一本書，認為企業(yè)需要利用信息技術(shù)重新設(shè)計端到端業(yè)務(wù)流程（例如“訂單到現(xiàn)金”或“采購到付款”），并以徹底改進為目標(biāo)。其他作家（我很自豪地說）稍晚一點也提出了類似的觀點，業(yè)務(wù)流程再造運動成為90年代前5年的特征。那個時期的創(chuàng)新技術(shù)是企業(yè)資源計劃（ERP）系統(tǒng)，后來是互聯(lián)網(wǎng)。

我在本世紀20年代初就看到了類似的情況。經(jīng)濟充滿挑戰(zhàn)，來自國外（尤其是中國）的競爭正在迅速增長，而且有新技術(shù)可以驅(qū)動新的經(jīng)營方式。如今，促成變革的主要技術(shù)是AI，包括RPA和其他自動化技術(shù)，以及揭示工作如何完成的過程挖掘。

重要的是，公司不要重蹈上一代再造項目的覆轍。他們不應(yīng)該用重組這個詞，也不應(yīng)該用人工智能來描述沒有流程重新設(shè)計和技術(shù)支持的裁員。沒有經(jīng)過仔細考慮的裁員通常會導(dǎo)致有技能的人離開公司，效率幾乎沒有提高，而當(dāng)經(jīng)濟好轉(zhuǎn)時，這個工作崗位還是會需要人才。

人工智能驅(qū)動的生產(chǎn)力的要求

我希望人工智能不會成為大量失業(yè)的驅(qū)動因素：在很大程度上，它是增強人類能力的工具，而不是取代人類能力的工具。但無論是人工智能還是其他最新技術(shù)，都沒有為提高工業(yè)化國家的國家級生產(chǎn)力做出太大的貢獻。隨著這些國家的人口增長趨于平穩(wěn)，如果不將人工智能能力轉(zhuǎn)化為更多的產(chǎn)出，就很難保障經(jīng)濟更好的發(fā)展。部分生產(chǎn)率的提高可能來自任務(wù)和工作的自動化，以及員工人數(shù)的減少，盡管這需要仔細的分析和大量的時間才能做好。

換言之，等到經(jīng)濟全面衰退時才開始考慮如何利用人工智能降低成本和提高生產(chǎn)率，是一個糟糕的主意。真正的價值只會來自人工智能的生產(chǎn)部署，以及與流程和現(xiàn)有系統(tǒng)的集成。企業(yè)現(xiàn)在需要開始著手開發(fā)能夠創(chuàng)造經(jīng)濟價值的人工智能應(yīng)用程序，并由此引導(dǎo)出人類和機器協(xié)調(diào)工作的新方法。