机器可以自动化策略开发吗？ 最简洁的答案是不。 然而，人工智能和高级分析工具已经可以在战略家工作的许多方面带来巨大价值。 尤瓦尔·阿茨蒙（Yuval Atsmon）是麦肯锡新战略创新中心的高级合伙人，该中心负责研究新技术如何增强永恒的战略原则。 在“战略室内部”播客的这一集中，他解释了人工智能如何正在改变战略以及即将发生的事情。 这是经过编辑的讨论记录。 有关重要战略问题的更多对话，请在您喜欢的播客平台上关注该系列。
Joanna Pachner：人工智能在战略背景下意味着什么？
Yuval Atsmon：当人们谈论人工智能时，他们包括与分析、自动化和数据分析有关的一切。 20 世纪 60 年代人工智能研究的先驱马文·明斯基 (Marvin Minsky) 将人工智能视为一个“手提箱词”——一个可以装任何你想要的东西的术语——而且情况似乎仍然如此。 我们对此感到满意，因为我们认为公司应该使用更传统分析的所有功能，同时提高策略的自动化程度，以释放管理层或分析师的时间，并逐渐引入可以增强人类思维的工具。
Joanna Pachner：人工智能已被许多业务功能所接受，但战略似乎在很大程度上不受其魅力的影响。 你认为这是为什么？
Yuval Atsmon：关于有限采用，你是对的。 在我们关于人工智能使用的调查中，只有 7% 的受访者表示他们将其用于战略甚至财务规划，而在营销、供应链和服务运营等领域，这一比例为 25% 或 30%。 采用滞后的原因之一是战略是最具综合性的概念实践之一。 当高管们考虑战略自动化时，许多人都看得太远了——人工智能能力将代替业务领导者决定什么是正确的战略。 他们错过了在战略构建中使用人工智能的机会，从而显着改善结果。
我喜欢用虚拟助手来类比。 我们中的许多人都使用 Alexa 或 Siri，但很少有人使用这些工具除了听写短信或关灯之外做其他事情。 我们对该技术在更复杂的应用程序中理解上下文的能力感到不满意。 战略中的人工智能也类似：人工智能很难知道高管所知道的一切，但它可以帮助高管完成某些任务。
Joanna Pachner：人工智能如今可以帮助战略家执行哪些任务？
Yuval Atsmon：我们谈论人工智能发展的六个阶段。 最早的是简单分析，我们称之为描述性智能。 公司使用仪表板进行竞争分析或研究自动更新的业务不同部分的绩效。 有些具有用于细化和测试的交互功能。
第二个层次是诊断智能，即回顾业务并了解绩效根本原因和驱动因素的能力。 之后的水平是预测智能：能够根据过去的势头以及市场中挑选的信号来预测未来的某些场景或选项以及事物的价值。 诊断和预测都是人工智能如今可以极大改进的领域。 这些工具可以增强高管的分析能力，并成为您发展能力的领域。 例如，在诊断智能方面，您可以将您的投资组合组织成多个部分，以详细了解绩效的来源，并以比分析师更连续的方式进行。 您可以在一小时内尝试 20 种不同的方法，而不是部署 100 名分析师来解决问题。
预测人工智能更加困难，也更具风险。 高管们不应该完全依赖预测人工智能，但它提供了另一种系统的观点。 由于战略决策具有重大影响，因此一个关键的考虑因素是透明地使用人工智能，以理解它为什么做出某种预测以及它根据哪些信息做出什么推断。 然后您可以评估您是否相信该预测。 您甚至可以使用人工智能来跟踪该预测的假设的演变。
这些是今天可用的级别。 接下来的三个级别需要时间来发展。 有一些早期的例子，人工智能建议高管考虑采取哪些行动，这些行动将根据分析创造价值。 从那里开始，你可以将某些决策权委托给人工智能，并进行约束和监督。 最终，人工智能将在无需人类交互的情况下进行完全自主的分析和决策。
Joanna Pachner：什么样的企业或行业可以从采用目前复杂程度的人工智能中获得最大利益？
Yuval Atsmon：每个企业可能都有机会比现在更多地使用人工智能。 首先要考虑的是数据的可用性。 您是否有可以系统化组织的绩效数据？ 拥有深入到业务线、SKU、库存和原材料的投资组合数据的公司有最大的机会使用机器来获得人类无法获得的精细洞察。
其战略依赖于有限数据的一些重大决策的公司从人工智能中获得的收益会更少。 同样，那些面临大量波动性和易受外部事件影响的公司所获得的收益将低于拥有受控和系统化投资组合的公司，尽管他们可以部署人工智能来更好地预测这些外部事件并确定他们可以控制什么和不能控制什么。
第三，决策的速度很重要。 大多数公司每三到五年制定一次战略，然后成为年度预算。 如果你以这种方式思考战略，那么除了可能加速战略输入的分析之外，人工智能的作用相对有限。 然而，一些公司定期重新审视他们根据对世界的假设做出的重大决策，这些假设可能已经发生变化，从而影响了计划的预计投资回报率。 这种转变将影响您如何部署人才和管理时间、如何花钱和集中销售工作，而人工智能在指导这些方面可能很有价值。 当你可以在接近部署资源时做出决策时，人工智能的价值就更大了，因为人工智能可以发出信号，表明你之前的假设与你制定计划时相比已经发生了变化。
Joanna Pachner：您能提供一些公司利用人工智能来应对特定战略挑战的例子吗？
Yuval Atsmon：人工智能最具创新性的一些用户是人工智能和数字原生公司，这并非巧合。 其中一些公司已经看到了人工智能的巨大好处，并增加了人工智能在其他业务领域的使用。 一家移动出行公司根据其在市场上观察到的定价模式调整其财务规划。 其业务对需求的灵活性相对较高，但对供给的灵活性较差，因此当定价动态趋势影响盈利能力或需求上升时，该公司使用人工智能不断发出信号。 这使得公司能够快速做出反应以创造更多产能，因为其盈利能力对保持需求和供应平衡高度敏感。
Joanna Pachner：考虑到当今事物变化的速度如此之快，人工智能似乎不是更像是一种战术工具而不是战略工具，可以为战略的孤立要素提供对时间敏感的输入？
Yuval Atsmon：有趣的是，你区分了战略和战术。 当然，每个决策都可以分解为更小的决策，而如今人工智能可以在战略中经济实惠地使用的地方是作为战略的构建模块。 这可能感觉是战术性的，但它可以产生巨大的影响。 例如，世界领先的投资公司之一已开始使用人工智能来扫描某些模式，而不是直接扫描个别公司。 人工智能寻找消费者的移动使用情况，表明一家公司的技术正在迅速流行，从而使该公司有机会先于其他公司投资该公司。 这为他们创造了重要的战略优势，尽管该工具本身可能相对具有战术性。
乔安娜·帕赫纳：麦肯锡写了很多关于认知偏见和社会动态可能扭曲决策的文章。 人工智能可以帮助应对这些挑战吗？
Yuval Atsmon：当我们与高管谈论在战略制定中使用人工智能时，我们得到的第一反应是，“这些都是非常重大的决定； 如果人工智能弄错了怎么办？” 第一个答案是，人类也会犯很多错误。 [阿莫斯]特沃斯基、[丹尼尔]卡尼曼和其他人已经证明，其中一些错误是系统性的、可观察的和可预测的。 人工智能能做的第一件事就是发现可能引起偏见的情况。 例如，假设人工智能正在聆听战略会议，其中首席执行官提出了一些建议，每个人都说“同意”，没有进行辩论和讨论。 人工智能可以告诉房间里的人，“我们这里可能有向日葵偏见”，这可能会引发更多对话，并提醒首席执行官，鼓励一些魔鬼的倡导符合他们自己的利益。
我们还经常看到确认偏差，即人们将分析重点放在证明他们已经想做的事情是否明智上，而不是寻找基于事实的现实。 让人工智能执行默认分析而不是为了让老板满意是有用的，然后团队可以尝试理解为什么这与管理假设不同，从而引发更丰富的辩论。
就社会动态而言，代理问题可能会造成利益冲突。 每个业务部门 [BU] 领导者都认为他们的 BU 应该获得最多的资源并提供最大的价值，或者至少他们认为他们应该倡导自己的业务。 人工智能提供了一种基于系统数据的中立方式来管理这些辩论。 它对于拥有决策权的高管也很有用，因为我们都知道，短期压力以及制定季度和年度数据的需要会导致人们在 12 月 31 日做出与 1 月 1 日或 10 月 1 日不同的决策。 就像尤利西斯和塞壬的故事一样，你可以使用人工智能提醒你三个月前你想要一些不同的东西。 首席执行官仍然做出决定； 人工智能可以提供额外的推动力。
乔安娜·帕赫纳（Joanna Pachner）：就像斯波克就在你身边，他冷静且纯粹分析。
尤瓦尔·阿茨蒙（Yuval Atsmon）：对于《星际迷航》粉丝来说，这个比喻还不错。
Joanna Pachner：您最喜欢人工智能在战略中的应用吗？
尤瓦尔·阿茨蒙（Yuval Atsmon）：我在资源分配方面做了很多工作，挑战之一（我们称之为曲棍球棒现象）是，高管们总是对将要发生的事情过于乐观。 他们知道资源分配将不可避免地取决于你对未来的看法，而不一定取决于过去的表现。 人工智能可以从默认动量情况开始提供客观的绩效预测：根据过去发生的一切和有关未来的一些指标，如果我们什么都不做，绩效预测是多少？ 这是在我们说“但我将雇用这些人并开发这种新产品并改进我的营销”之前——每个高管都认为这些事情将帮助他们相对于过去实现超额交付。 人工智能可以以冷酷的、类似斯波克的方式计算中性动量情况，可以改变资源分配讨论的动态。 这是当今可用的预测情报的一种形式，虽然它并不意味着是确定的，但它为更好的决策提供了基础。
Joanna Pachner：您是否认为获得技术人才是在战略中采用人工智能的障碍之一，尤其是在大公司？
Yuval Atsmon：我会做出区分。 如果你指的是机器学习和数据科学人才或构建数字工具的软件工程师，他们绝对不容易得到。 然而，公司可以越来越多地使用提供人工智能工具的平台，并且对个别公司的要求更少。 此外，这一战略领域令人兴奋——它是前沿的，因此可能比制造工作更容易获得技术人才。
具有讽刺意味的是，更大的挑战是寻找战略家或具有商业专业知识的人来为这项工作做出贡献。 如果没有了解客户体验和您想要实现的目标的人员的参与，您将无法使用人工智能解决策略问题。 那些最了解情况的人，比如高级管理人员，没有时间担任人工智能团队的产品经理。 一个更大的限制是，在某些情况下，你要求人们参与一项可能会降低他们的工作重要性的举措。 将人工智能融入现有工作中可能有很多机会，但这是公司需要反思的事情。 最好的方法可能是创建一个数字工厂，由不同的团队在高级利益相关者的监督下测试和构建人工智能应用程序。
Joanna Pachner：您认为这种对工作保障以及人工智能将战略自动化的潜力的担忧是否现实？
尤瓦尔·阿茨蒙（Yuval Atsmon）：人工智能是否会取代人类判断并让人类失业，这是一个我将留给其他专家的重大问题。
相关问题是短期自动化。 由于其复杂性，战略将是较晚受到自动化影响的领域之一，但我们在许多其他领域也看到了它。 然而，两百多年来的趋势是自动化创造了新的就业机会，尽管这些就业机会需要不同的技能。 但这并不能消除一些人对机器暴露他们的错误或比他们做得更好的恐惧。
乔安娜·帕赫纳：我们最近发表了一篇关于动荡时代的战略勇气的文章，其中讨论了需要培养的三种类型的优势业务领导者。 其中之一是洞察力的优势。 您认为人工智能在提供专有洞察优势方面可以发挥作用吗？
尤瓦尔·阿茨蒙（Yuval Atsmon）：大多数战略家面临的挑战之一是我们所处的世界极其复杂——未知数的数量和信息超载。 在某种程度上，人工智能似乎会带来另一层复杂性。 事实上，它可以是一把锋利的刀，可以消除一些混乱。 要问的问题是，人工智能能否通过更轻松地为我提供更敏锐、更及时的见解来简化我的生活？
乔安娜·帕赫纳：您长期以来一直从事战略工作。 是什么激发了您探索战略与新技术交叉点的兴趣？
Yuval Atsmon：我一直对看似可能的边界的事物感兴趣。 科幻小说作家阿瑟·C·克拉克的第二定律是，要发现可能性的极限，你必须冒险超越它们，进入不可能的领域，我发现这在这个领域特别有吸引力。
战略中的人工智能还处于非常初级的阶段，但对公司和行业来说可能非常重要。 对于高层管理人员来说，战略决策是影响业务的最大方式，除了建立高层团队之外，令人惊讶的是，如今在这一过程中很少利用技术。 可以想象，竞争优势将越来越取决于拥有懂得如何很好应用人工智能的高管。 在某些领域，比如投资，这种情况已经发生，而且回报的差异可能是惊人的。 我发现帮助公司参与这一变革非常令人兴奋。
