工業(yè)4.0的創(chuàng)新浪潮已為制造業(yè)帶來廣泛而深入的變革，制造業(yè)在適應(yīng)和接受技術(shù)顛覆方面表現(xiàn)出色。相形之下，服務(wù)業(yè)對技術(shù)革命的適應(yīng)能力要弱得多。許多企業(yè)仍苦于數(shù)碼化轉(zhuǎn)型，更遑論將造成更大顛覆的人工智能(AI)革命。

據(jù)報導(dǎo)，服務(wù)經(jīng)濟(jì)并未就處理AI做好準(zhǔn)備，而這將成為存亡威脅。顧問公司Conversable創(chuàng)辦人兼執(zhí)行長Ben Lamm特別就服務(wù)業(yè)成功采用AI提出建議框架。Lamm表示，即使底層技術(shù)堆疊不同，大多數(shù)公司在采用AI上面臨相同問題。以下四個設(shè)計原則是成功采用AI的基本框架：

一、文化轉(zhuǎn)型：AI將迫使員工停止將IT視為其工作的工具，而是將其視為與其共同工作的工具。員工需要一種內(nèi)在的轉(zhuǎn)變體驗，好激勵他們擁抱未來的工作。

準(zhǔn)備AI文化的最佳方式是將AI融入員工的生活中。小型、獨立的試點項目是獲得組織認(rèn)知和AI能力的低風(fēng)險方式。無論是行動App中的一項小功能，還是連接員工和記錄系統(tǒng)的語音智能功能，這些試點項目都能為AI的到來奠定基礎(chǔ)。

二、實際視覺定義：若未使用過AI，就幾乎不可能勾勒出AI革命的企業(yè)愿景。因此，大多數(shù)執(zhí)行長都非常了解AI如何影響經(jīng)濟(jì)，但不知道AI會如何影響其關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程。透過一系列的試點項目，企業(yè)可開始制定實用、高精度的愿景，以了解如何在業(yè)務(wù)中部署此技術(shù)。

三、數(shù)據(jù)治理：大多數(shù)企業(yè)了解大數(shù)據(jù)，但沒有任何政策來管理數(shù)據(jù)的使用。而AI需要數(shù)據(jù)才能運行，由于歐盟個人資料保護(hù)規(guī)范(GDPR)即將上路，企業(yè)高層對數(shù)據(jù)治理持保守態(tài)度無可厚非。但必須體認(rèn)的是，治理是為了防范AI的風(fēng)險和不利用AI的風(fēng)險。什么都不做才是對業(yè)務(wù)最具破壞性的選擇。

四、廣泛推出：最終，企業(yè)會發(fā)現(xiàn)AI極大地改變了商業(yè)模式，某些單位將以比其它單位更高的速度和精度運行。由AI授權(quán)的部門必須與傳統(tǒng)軟件驅(qū)動的部門合作，屆時將出現(xiàn)瓶頸。在此階段，企業(yè)須開始積極地在整個企業(yè)中推廣AI，并根據(jù)同個AI堆疊標(biāo)準(zhǔn)化，開始拉大與競爭企業(yè)的差距。

事實上，AI重點不在AI技術(shù)本身，而涉及商業(yè)文化、政策、戰(zhàn)略和愿景。在服務(wù)經(jīng)濟(jì)中，產(chǎn)生的價值是人類合作、溝通和創(chuàng)造力的結(jié)果，因此企業(yè)需對AI擁有人類視角。將這些技術(shù)視為工具、能像辦公用品一樣采購的領(lǐng)導(dǎo)者，將帶領(lǐng)其企業(yè)在市場中陷入危險的弱勢地位。