當預測變得便宜:AI如何重新塑造商業策略

更新於 發佈於 閱讀時間約 0 分鐘

 剛看了一篇非常有趣的老文章“The (Surprisingly) Simple Economics of Artificial Intelligence”,講的是人工智慧如何改變商業策略。文章提到人工智慧使「預測」變得非常便宜,就像電燈泡使「光」變得便宜一樣。當「預測」變便宜時,企業就會廣泛地使用預測。

預測是利用我們已有的資料(數據)來生成我們尚未擁有的資訊。隨著預測技術的發展,我們可以將更多的問題轉化為預測問題,從而創造價值。例如,自動駕駛技術就是將駕駛轉化為一個預測問題:人類在這種狀況時會怎麼做?透過大量的數據和學習,AI可以越來越好地預測人類的行為。

「預測」和它的「互補品」(例如感測器)價值會同時提升。就像咖啡價格的降低會增加糖和奶油的價值一樣,預測成本的降低也會增加相關技術的價值。例如,隨著預測技術的發展,車輛周圍環境數據的收集技術變得更有價值。

最後,文章提到了AI如何影響商業策略。文章用亞馬遜作例子。如果亞馬遜的人工智慧系統可以準確預測用戶想買什麼產品,亞馬遜就可以直接先發貨給用戶,然後讓用戶退貨不要的產品。這樣的商業模式叫「先發貨後購物」,跟現在的「先購物後發貨」不同。這種模式需要建立退貨系統,也會提高預測的價值。

我們可以這篇給予的洞察觀點,應用在自己的行業中,例如,我在大學服務,AI讓教學、服務、研究的成本可能降低許多:

  1. 教學:AI可以使個性化教學變得更為便宜。透過AI,我們可以根據每個學生的學習進度和風格提供個性化的教學內容和進度。這將使得教師的時間更有價值,因為他們可以專注於解決學生的具體問題,而不是花時間在一般性的教學上。此外,AI也可以使教學資源(如教科書、線上課程等)的製作和分發變得更便宜。
  2. 研究:AI可以使數據分析和模型建立變得更便宜。透過AI,研究人員可以快速地處理大量數據,並建立複雜的模型來預測和解釋現象。這將使得研究人員的時間更有價值,因為他們可以專注於解釋結果和提出新的研究問題,而不是花時間在數據清理和模型建立上。此外,AI也可以使研究設備(如實驗室儀器、電腦硬體等)的使用變得更有效率。
  3. 服務:AI可以使學生服務(如諮詢、輔導等)變得更便宜。透過AI,我們可以提供24/7的服務,並根據學生的需求提供個性化的建議。這將使得服務人員的時間更有價值,因為他們可以專注於解決學生的具體問題,而不是花時間在一般性的服務上。此外,AI也可以使服務設施(如諮詢室、活動場地等)的使用變得更有效率。

在這些情況下,AI的應用都會增加相關互補品的價值。例如,教師的專業知識、研究人員的創新思維、服務人員的人際交往能力等都會因為AI的應用而變得更有價值。

又以我從事的策略諮詢工作為例,AI可以做到的事:

  1. 市場分析:AI可以使市場分析變得更為便宜。透過AI,我們可以快速地處理大量的市場數據,並建立模型來預測市場趨勢。這將使得策略師的時間更有價值,因為他們可以專注於解釋結果和制定策略,而不是花時間在數據清理和模型建立上。
  2. 風險評估:AI可以使風險評估變得更為便宜。透過AI,我們可以快速地評估各種策略的風險,並預測可能的風險事件。這將使得風險管理師的時間更有價值,因為他們可以專注於風險控制和風險規避,而不是花時間在風險評估上。
  3. 決策制定:AI可以使決策制定變得更為便宜。透過AI,我們可以模擬各種策略的結果,並預測最佳的決策。這將使得決策者的時間更有價值,因為他們可以專注於制定和實施決策,而不是花時間在決策模擬上。

在這些情況下,AI的應用都會增加相關互補品的價值。例如,策略師的專業知識、風險管理師的風險控制能力、決策者的領導能力等都會因為AI的應用而變得更有價值。此外,AI也可以使其他的資源,如市場數據、風險數據、決策數據等,變得更有價值。

這一篇文章說企業主可以想像將預測的「音量旋鈕」轉到最大,看看這樣會如何改變商業模式。我覺得這個比喻很貼切!AI確實正在改變商業運作的方式。企業主必須思考人工智慧如何影響自己的業務,並及早佈署,才能避免善用AI的變革者帶來的巨大衝擊。

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