在不久的将来，当企业领导走进会议室，他们的人工智能助手已经准备好了预测未来发卖趋势的剖析报告，并供应了基于大数据的计策建议。
而在生产线上，机器人正在与人类工人无缝协同，确保产品的高效、精确和持续生产。
仓库的自动化物流系统，也在根据即将到来的订单对库存进行动态调度。

在《未来简史》一书中，作者尤瓦尔·赫拉利预言，“数据主义”（Dataism）将是人类历史的下一个落脚点。
在“数据基座”变得日益坚实确当下，一个普遍的不雅观点正在形成：在一个以数据、算力和算法为核心的时期，传统企业将逐渐淡出，被数字化企业和聪慧型企业所取代。
简而言之，人工智能技能正在成为推动企业提高的关键动力。

不过，在我不雅观察到的商业运营的实际场景中，许多企业仍旧沉浸于传统的运营思维，更方向于把资金流向购买地皮、扩建厂房或者升级机器设备这些能看得见、摸得着的固定资产。
他们相信，这样的投入能为公司带来直接的收益。
例如，一个家具制造厂可能会花费数百万购买新的木材处理设备，以提高生产效率。

与此同时，当谈及投资诸如企业ERP管理系统、自动化物流系统、客户关系管理（CRM）、供应链管理（SCM）以及远程数据备份这样的关键信息技能和管理系统时，他们却显得犹豫未定，乃至回避。
至于整合人工智能来帮忙公司决策，更是被放到了次要位置。

在《华为数字化转型之道》一书中，华为从认知、理念、实践方法等多个维度分享了它的转型进程。
作为范例的非数字原生企业，华为最初是环绕物理天下建立的，缺少以软件和数字平台为核心的数字天下架构。
但他们迅速意识到：企业本日的成功不是未来提高的可靠引导。
面对数字化转型的必要性，华为反思：“为什么在电商平台上购买一支几元钱的铅笔可以做到全流程可视，而企业之间上千万元的交易履行状态却要客户通过邮件、电话来反复跟催？”基于此，华为武断地走上了数字化转型的道路。

反不雅观一些仍旧沉浸于传统商业模式的企业，虽然他们在短期内可能会看到稳定的增长，但从长远来看，他们将面临更多的市场变革和寻衅。
如果他们不积极引入前辈的管理系统和人工智能技能，无论是在数据采集、资源分配还是市场反应速率上，都很可能步履蹒跚，掉队于那些敢于创新的竞争者。

人工智能技能的进步，已开始改变企业的核心运营办法和代价创造。
既然人工智能的遍及已经成为一个不争的事实。
作为企业，有一个亟待解答的问题摆在面前：如何应对这场技能变革并立于不败之地？如何避免被更早采纳并深度运用人工智能的竞争对手所超越或替代？毕竟，在这个日益数字化的时期，任何滞后于技能的企业都可能被更前辈、更快速的竞争对手所超越。

相较于纠结和担忧宏不雅观经济的风云变幻，企业更应关注如何借助人工智能技能，优化企业的运营，为企业带来颠覆性的竞争上风。
当今时期，纯挚的事情岗位被人工智能所取代并不是真正的威胁，真正的危急是企业结束不前，而那些大量采取人工智能技能的对手则飞速提高，逐渐霸占市场上风。

真正须要企业当心的是：当你沉浸在传统的运营模式中，那些已经积极利用人工智能技能并取得巨大业务增长的竞争对手正在秘密地颠覆全体市场格局。
在这样的趋势下，每一家企业都该当认识到，不是你主导并驾驭这波技能浪潮，便是你会被这波浪潮淹没。

那么，企业如何来积极应对，调度计策，深挖并运用人工智能技能，将其变为企业未来的竞争上风呢？从我的角度看，企业须要开展以下八个方面的全面储备：

1.数据储备：在数字化时期，数据不仅是资产，更是财富。
对付任何企业，持续地网络、整理和剖析数据是至关主要的。
像阿里巴巴和亚马逊这样的巨子，正是由于对弘大的用户数据进行深入剖析，才能供应更为个性化的做事和产品。
企业应建立完全的数据网络、管理和剖析体系，确保数据的完全性、准确性和及时性。
数据除了能够帮助企业更好地理解用户，还为人工智能模型供应了演习材料，增强其预测和剖析的准确性。

2.技能储备：仅拥有大量数据并不能为企业带来多大好处，除非它们有足够的技能来解析这些数据并洞察商业代价。
例如，爱奇艺、腾讯***、优酷等都在通过深度学习算法，为用户供应个性化的不雅观影建议，从而提高用户生动度。
现今，各种前辈的算法和技能如深度学习、神经网络已在多个领域得到运用。
企业必须不断地学习和更新技能，并与外部技能供应商、研究机构建立紧密的互助关系，确保始终处于技能前沿。

3.人才储备：技能和数据的增长，意味着企业须要有能力驾驭它们的人才。
培养和吸引人工智能领域的专业技能人才至关主要。
以百度、阿里、腾讯、京东（BATJ）为代表的大型技能公司都投资于高水平人才，以确保他们始终处于行业的前沿。
而对付中小型企业，可能没有足够的资源来吸引这些顶级人才，但他们可以与高校、研究机构建立互助关系，为员工供应持续的学习和培训机会。
此外，跨部门培训和交叉技能的提高也可以帮助企业在快速变革的环境中保持灵巧性。

4.算力储备：高质量数据和前辈算法都须要强大的打算能力作为支持。
例如，大型金融机构利用繁芜算法来实时评估信贷风险，这须要巨大的算力。
因此，企业须要预见未来的打算需求，并提提高行软硬件的投资和更新。
此外，通过与云做事供应商建立互助，企业也可以得到可扩展的弹性打算资源，来确保数据处理速率和效率。

5.安全方法储备：随着数据和人工智能技能在企业中的广泛运用，安全威胁也相应增加。
例如，最近的大型数据透露事宜已经对许多公司造成了严重的财务和荣誉丢失。
为此，企业应确保数据的安全性和隐私性，投入资源开拓和采取前辈安全技能，防止数据透露和外部攻击。
同时，还须要培训员工意识到潜在的安全威胁，采纳预防方法。

6.伦理与合规储备：随着人工智能技能的深度融入，如何确保企业在利用这些技能时遵照伦理和法律规定变得至关主要。
例如，人工智能系统在为用户供应贷款建议时，必须确保其决策是公正、无偏见的。
企业须要建立完善的伦理辅导原则，跟踪最新的法律哀求，定期培训员工，确保其操作合法合规，确保企业活动始终在法律和道德许可的范围内进行。

7.文化与组织变革储备：随着人工智能技能的引入和运用，企业事情办法、组织构造乃至企业文化都可能须要调度。
首先，企业须要培养一个鼓励考试测验、容忍失落败的创新文化。
对付一些传统企业，这可能意味着必须战胜固有的抗拒变革的态度。
例如，谷歌公司就曾经鼓励员工花费20%的韶光在个人项目上，带来了诸如Gmail等创新产品。
其次，企业组织构造可能变得更扁平，以鼓励跨部门互助和快速决策。
例如，数据科学家、IT团队、营销部门该当更紧密地互助，确保数据和技能在全体组织中的流动和运用。

8.生态系统与互助伙伴储备：在这个高度互联的天下中，单一企业很难覆盖所有技能领域。
成功的企业越来越依赖于一个强大的外部生态系统，以补充其技能和资源的空缺。
企业应与其他同行、供应商、学术机构等建立紧密的互助关系，快速地获取创新资源和市场机会。

我们正站在这个时期的十字路口，每个企业都面临着一个决定性的选择：是跟随技能的步伐，全力拥抱这一变革；还是选择守旧、等待，直至被淘汰？想象一下：一个充分利用上述八个储备策略的企业，将若何颠覆传统，首立异的市场格局，给用户带来前所未有的体验。
购物、娱乐、出行、医疗，每一个领域都有可能由于深度运用人工智能而焕然一新。

当上述统统化为现实，那些仍坚守传统，不愿意拥抱变革的企业，将逐渐被边缘化，被更为敏锐、勇于创新的对手超越。
正如法国前数字部长塞德里克·奥（Cedric O）所言：“如果你的竞争对手有了电，你可不想只剩下一盏灯。
”

（作者胡逸为大数据事情者）