可持续创新的铁三角：数据、人工智能 (AI) 与人类创造力

在营销界有一句著名的谚语：“卖的不是牛排——卖的是牛排的嘶嘶声！” 这句话是由 Elmer Wheeler 在 20 世纪 30 年代中期创造，其重点是要将客户的注意力转移到产品的独特性上——那最令人惊叹的因素。最近人工智能 (AI) 中得到了相当多的“嘶嘶声”，尽管这项技术已经存在多年，领导者们正在更仔细地审视这令人惊叹背后的“为什么”。

解锁价值

麦肯锡 (McKinsey) 最近的一项全球研究显示，55% 的公司报告说他们的组织已经采用了 AI，主要是在产品开发或服务运营能力方面。对许多人来说，AI 已经成为推动各行各业转型的引擎，提供曾经难以想象的预测洞察、自动化和决策能力。然而，麦肯锡在他们对这种采用的见解中提供了一个有趣的警告：

“一个一致的发现是，高绩效者对于成功所需的 AI 采取了广泛的视角。他们专注于价值方面，然后重新布局他们的组织以捕获那个价值。他们正在评估和测试通过消费现有 AI 服务所启用的效率和速度，然后发展能力以创造竞争优势——例如，通过调整模型并训练它们使用自己的专有数据。”

价值的这一概念是一种关键的心态转变。将数据和 AI 重新定义为等待人类智慧释放其真正潜力的工具。人类要素，以创造力和同情心为特征，是区分我们和机器的本质，并增加了情感因素。以 Airbnb 为例，它在从初创公司到行业巨头的旅程中，通过专注于人类对连接的渴望而脱颖而出。他们利用数据来了解旅行者的偏好，但将其与以人为驱动的体验相结合，创造了与用户深深共鸣的独特融合感受。

和谐的协同作用

对于一些领导者来说，对可能发生的事情的光明灿烂的未来使他们对公司的成功取决于其人员而不仅仅是其产品和流程的现实视而不见。意思是，真正的远见者总是将人类置于其商业战略的中心，将技术视为一种使能者而不是解决方案。当我们在数据、AI 和人类创造力之间实现协同作用时，真正的魔法就会展现出来——这是可持续创新的新三脚凳。

可持续创新并不意味着你必须设法一直保持不断有创新的想法，而是一个持续改进的过程。跨行业和领域的沟通是这个过程的重要组成部分，通过分享见解和最佳实践，我们可以创造出对每个人都有益的解决方案。由 Microsoft、Adobe 和 SAP 领导的开放数据倡议体现了这种协作精神，使公司能够从其数据中获得更多价值，并促进更互联的数据景观。

以下是人类的创造力为可持续创新增值的其他一些方式：

1. 弹性和适应性

根据埃森哲 (Accenture) 的说法，90% 的商业领袖正在将 AI 应用于处理运营弹性的各个方面，包括使用该技术预测市场变化、优化供应链和微调商业战略。除了这些前瞻性能力之外，AI 还通过帮助在诸如网络攻击、软件故障或极端天气等事件期间维持运营来改善当前的业务弹性。

然而，弹性和适应性之间存在差异，甚至 AI 也无法预测未来（至少目前还不行）。虽然它擅长基于“已知已知”和“已知未知”建模场景，但 AI 缺乏响应“未知未知”的数据输入，这些随机复杂情况需要人类的想象力来解决。通过将 AI 的力量与人类解释结果洞察力和以独特方式应用它们的能力相结合，组织将能够更好地应对未来的任何挑战。
2. 环境管理

数据和 AI 为减少有害排放和缩小公司的碳足迹提供了变革性的机会。世界各地的大公司已经在分析能源消费模式和改善资源分配方面取得了显著进展。例如，谷歌已优化了其用水方式，雀巢正在将二氧化碳转化为绿色产品，沃尔玛正在帮助减少食物浪费——所有这些都通过数据和 AI 实现。

然而，《纽约时报》指出，到 2027 年，AI 服务器每年可能会使用 85-134 太瓦时 (TWh) 的电力——与阿根廷、荷兰和瑞典每年的用电量相似。因此，尽管 AI 有能力优化能源使用，但实现这一目标所需的能源可能会抵消任何积极影响。这就是人类介入的地方，主要来自节制的心态。加利福尼亚州州长加文·纽森 (Gavin Newsom) 刚刚签署了两项重大气候披露法律，这将要求私营公司每年报告其碳排放和能源使用情况，为未来更多监管设定了基调。这是一个关键的例子，说明如果创新要在长期内可持续，人类必须继续参与其中。
3. 负责任的创新

在我们导航数据和 AI 的景观时，不仅要寻求增长，还要以尊重个人、社会和我们共享的地球的方式这样做。联合国教科文组织 (UNESCO)，制定了有史以来第一个全球 AI 伦理标准的开发者，指出 AI 带来的快速变化可能会加强偏见、威胁人权，并对已经边缘化的群体造成进一步的伤害。我们对抗这些威胁的最佳防线是我们自己的人类同情心，确保我们始终努力将目的置于利润之上。

人类帮助培育负责任的 AI 创新的其他一些方式包括：

雇用多样化的领导者和主题专家来帮助识别数据中的无意识偏见
监控生成式 AI 内容以确认其不含任何冒犯性材料或有害指导
验证数据来源以确保 AI 正在从可信输入中学习
从上到下制定明确的指导方针和治理，关于保护敏感客户信息的共同责任
提升我们的劳动力以弥合数字鸿沟，并保护他们免受大规模自动化取代/置换

未来是一个变动的目标

在许多方面，创新是逐渐发生的，然后一下子就来了——发布、演示、更新、更快、更好。很容易被“嘶嘶声”分心。但作为领导者，我们必须记住，我们有责任屏蔽噪音，专注于实质。未来的真正挑战不在于我们获取正确技术的能力，而在于我们如何将这项技术与定义我们为人类的永恒品质相结合。正是在这种平衡中，我们将开辟通往可持续创新的道路——一条丰富我们的行业、赋予权力并为子孙后代留下积极遗产的道路。