有关AI的热潮，仍在迅猛演进。
距离ChatGPT横空出世近一年半，各行各业都在被冲刷着想象力，从影视、销售、农业、到软件研发甚至银行业等等，无不感受到这股巨浪迎面的威压。
一次新的工业革命正在发生，一种“不拥抱即出局”的焦虑正在传导，面对AI，企业究竟该怎么看、怎么办？
4月19日，在正和岛问道塾“问道沙龙”活动中，钉钉总裁叶军以《向AI要增长，未来组织的变革之路》为主题，和诸多企业家分享了他在AI变革和应用方面的思考，从趋势判断到行动建议，回应了众多企业家所关切的问题。
在叶军看来，这次跟人工智能有关的产业革命，主导者一定是各行各业的企业家，而各个传统领域丰富的经验沉淀就是这次产业革命的主体。
以下为本次分享精编，在这个充满不确定性与变革的当下，供所有关切者细细品味。
作 者：于启章
来 源：正和岛（ID：zhenghedao）
叫醒我们的，从梦想变成了AI
昨天听到一句玩笑话，说“以前每天叫醒我们的是梦想，现在变成了AI”，很高兴今天能围绕这个大家关心的主题一起做些交流。
首先我们要意识到，人工智能本身并不是一个非常新的事物，在这两年之前就已经热过很多轮了。
有一本书叫《无尽的前沿》，是二战后一位教授写给罗斯福总统的信，其中提了4点建议，落地后对美国乃至今天整个社会的科技发展都起到极为深远的作用，那里面就已经提到了人工智能的发展。
这之后自然语言的出现，计算机技术的发展，计算机体系革命的变化，机器学习的兴起，再到分辨式智能的大规模应用，人工智能一路演进，随着2022年12月ChatGPT3.5的发布，让全社会关注到了OpenAI，好像人工智能又拉开了一个全新的序幕。
现在，距离ChatGPT3.5生成式预训练模型的发布又过去一年半了，这股热潮仍在继续。
任何一项技术都是长期发展的过程，相应的赛道也是如此。
比如很多人觉得电动汽车是一个新东西，但其实它出现得比内燃机汽车还早，也是经历一个曲折漫长的发展过程，涉及到各式各样的技术演变才有了今天成熟的产品，整个社会对电动汽车的接受度进而产生了巨大的变化。
很少有技术出现第一天就被大众所接受甚至全社会流行的，一定存在一个迭代的周期，并且有一些关键因素对普及起到关键作用。
红杉中国的一份调查数据显示，75%的人或企业在愿意采用和大规模推广一项新技术时，都需要一个前提条件，那就是这个东西足够降本增效，这是一个非常朴素的第一性原理。
很多企业都在创业过程中模糊了这一点，习惯“拿着榔头找钉子”，不先说解决什么问题，总想着把榔头表述得漂亮一点，对客户解决企业经营成本、效率问题的核心诉求没有感知。
举个例子，企业中员工的无数个决策构成了整家企业的决策效率，员工决策效率高、决策成本低，企业创新就会源源不断。
同时，技术本身的成本降低也是普及的关键要素，我们今天的人工智能成本还是太高，需要不断去降低机器的运算、算力成本。电动汽车也是一个非常典型的案例，每英里的能源成本下降会让技术普及发生变革，打穿很多障碍。
因此有一句话很符合产业技术的发展规律，也适用于现在的各行各业，叫做“我们总是低估技术的长期价值，高估技术的短期价值”。
很多企业犯过同样的错误，每项新技术出来就问明年可以赚钱吗？赚多少钱？如果每个老板都只盯着这个问题，会让很多管理动作和员工的行为变形，大家都不会思考长期价值了。可是最终的成功都来源于长期主义，只关心短期技术很容易被人超越，因为这样做门槛很低，可复制性强，容易被取代。
因此，企业家在新技术面前要不断兼顾短期和长期效益，面对投资有没有结果，该投多少等问题，企业家面临非常大的挑战。这时候企业大多可以分成三类：
第一种是守成者，它们的传统业务已经有大量收入，也不能轻易动，导致错过了一些早期高速增长的周期，这是传统业务的束缚导致的。
第二种是创新者，属于传统赛道中的挑战者角色，通过推出新产品去变革老产品，颠覆自己原来的赛道。微软是一个典型案例，某种程度来讲它也错过了移动化，但现在拿下了云计算和AI。
这一点从微软公司的市值增长就能看出来，比尔盖茨时期增长很好，之后一段时间几乎没什么变化，萨提亚时期又直线上升了。现在微软还投了OpenAI，对于新技术的投资也是在颠覆自己。所以创新者企业非常可贵，它一定要改变自己。
第三种是采纳者，这些企业可能拿不出巨大的资金去做新技术的创新，但是愿意学习和使用新技术，往往会接受现有的技术服务，在原有赛道尽自己地去变革，也能让传统赛道变得和以往不一样。
对于很多企业家来说，我认为大家可以坚持用不一样的眼光看待今天的业务，这个时代缺的是挑战者和变革者，是企业家对于新技术的态度带动着各行各业走向不同的方向。
今天，人工智能时代的到来本质上已经成为了现实，大家不用担心这个东西只活两天或者明天就不在了，我们认为一项技术超三个月时间还有非常大的关注度，应该义无反顾地投入进去，这个就是社会的主流技术。
当下我们正面临着第四次产业革命，我们国家现在大力投入人工智能+，支持大模型创业，都是在这条赛道上抢占核心竞争力。未来，我们国家半导体的独特创新体系、一些新的通讯体系都是我们的特色，加上我们的制造业根基，足以让我们在第四次产业革命中找到自己独特的价值和机会点。
未来，这些革命会对很多行业带来切实的变化，因为组织、分工、市场关系一定被影响，这就是生产力对生产关系的绝对性变革。
AI必然带来三大变革
那么，哪些变革必然发生呢？阿里研究院的安筱鹏老师总结的几点非常好。
第一，人机交互革命必然产生。
其实现在已经在发生了。最早人机交互只有键盘，方式就是打字，后来苹果做的图形用户界面带来了一次人机交互革命，我们现在计算机程序开发都是开发图形界面，也带来了鼠标的推广，让鼠标后来成为标配。
而从去年开始，自然语言界面已经越来越多成为交互的常态，因为语言交互是人类最擅长的交互模式。
我们和很多创业者在交流，未来所有的创新，可能第一时间要从交互界面上把原有的产品全部变革一遍。无论是冰箱、洗衣机、微波炉还是扫地机，只要把交互界面改掉就是一个新产品，就是一次变革，这个就是LUI（语言交互界面）带来的机会。
但是LUI背后要用到大模型，用到大量行业数据积累，所以LUI变革后还会跟GUI（图形交互界面）并存，有一些场景用GUI有的用LUI，这会发生巨大的变化。
最近一家游戏公司就把游戏里面的NPC人物用LUI重构了，会让玩家觉得里面的角色是真人，每次产出不一样的内容。所以人机交互是一个非常大的机会点，各位企业家都应该考虑下你们的产品、你们的公司是不是应该与大模型的能力结合，让产品能够差异化竞争，从而取得定价权。
第二，计算范式革命必然发生。
我相信在座每个企业家的企业都在用云计算，这句话10年前说没把握，现在是可以这么讲的，因为这个革命已经完成了。
云计算革命就是将全社会CPU资源进行共享和价值最大化，过去10年间得到了发展很迅速。大家也可能注意到，云计算的价格在下降，这背后是一个信号，提示我们一个时代已经过去了——靠CPU赚钱、高毛利的时代已经过去了，后面会走向GPU时代。
那么CPU和GPU的区别是什么？给大家简单打个比方：
CPU好像是计算能力特别强的博士生，不管多难的题很快就可以算出来。GPU可以理解为小学生，但这里有一万个小学生，二者解决的问题不一样的。
假设我们要同时计算一万道个位数加法题，博士生再聪明，一万道算过去也得花点时间，但是小学生一人一道，可能几秒钟就全算出来了。
因此GPU擅长做图形化处理，一幅图片由无数个点构成，每个点有色差、颜色、温度等多维信息，GPU就比CPU更擅长做这种处理。未来这个世界的计算范式会发生巨大的变革，从CPU主导计算逐步迁移到GPU主导计算。
第三，认知协作革命。
在过去的20年，人和互联网的协作迸发出巨大的力量，只要擅长使用互联网控制设备获取信息，你就可以比别人更快一步。而未来的协作应该是人和智能体的合作，你擅长和它沟通表达就可以取得更高的生产力，更多的创新。
同样一个机器人智能体，你用和我用不一样，因为我更擅长和它沟通，更懂得使用它，好比家里有一个很强大的洗衣机，但有些人只会开机、关机、用快速模式，没办法精细化使用，也不能发挥产品的最大价值。
接下来，AI驱动的技术变革势必会给所有企业带来全方位的影响，不是某一个行业的影响，是所有行业的影响，不亚于当年的工业革命、互联网革命。
所有行业，都要关注三个转向
人工智能具体作用到企业中，首先会带来三个类型的变化。
第一个是企业组织管理的变化。
最早企业管理靠“亲情”，像我是绍兴人，见过老家很多工厂都是用自己家里人，上上下下都是亲戚。
后来有了现代企业管理制度，我们开始有了人才判断，意识到人才对组织发展的巨大作用。
但是评判人的标准又成了难事，很多地方现在还在靠吃饭喝酒建立信任关系。
有了AI之后，人才评价的体系会发生巨大变化，因为AI可以通过足够多的数据积累，选择出企业中最懂业务、最接近业务的人，通过足够扁平和透明的管理机制，让这些人释放生产力，这就是技术带来的变化机会，也是组织管理的变革机会。
第二个是业务创新的变化。
我们现在很多业务的个性化需求太多了，各行各业都是，因为任何行业只做通用不做个性化，价值就比较浅。
但过往的困境是，个性化意味着要投入很多人力，并且业务内容会更加繁琐和麻烦，有了AI和智能化之后，企业可以借助新技术快速掌握到外部的变化，快速处理非常小的个性化需求，极大提升竞争力。
我们刚才提到的LUI就是这个特点，以前做软件开发，从改系统到发布是很麻烦的，今天有了大模型，这个过程就被极大缩短了，因为大模型兼容大量定制化输入，可以翻译为计算机能够理解的输入，让业务创新速度响应变快。
第三个是协作效率的变化。
AI对工作流可以进行完全重构。比如我们企业内部最烦的一件事就是审批，甚至随着企业不断发展，原来3步的流程能发展到30步。本来流程的建立是为了让企业变得更加高效，但随着大企业病的出现，这个初衷很可能就被模糊了。
有了AI之后，我们有希望做到审批反转，让提出审批需求的人自己做决策，承担所有责任，以智能化的方式或者人工的方式提供一些建议。这代表着给业务中的员工授权，让他们不仅仅是执行者，这一定会给企业协作带来巨大的变化。它既可以降低成本又可以提高效率。
所以，AI未来不一定取代领导者，但一定会让不太懂AI的领导者受影响。
除此以外，AI大模型的出现有望打通企业内部的数据墙，这也非常关键。
只要有部门、岗位存在，就一定会建立部门墙和数据墙，每个企业部门的总经理都希望建立自己的地盘和领地，甚至不断扩大，这是人性。
AI的出现就是为了解决这个数据墙，同时AI可能终结现在信息化社会造成的大量碎片化系统和数据碎片的问题。
此前有一段时间我们非常欢迎数据碎片，比如以算法推荐代表的短视频产品出来的时候，我们都认同那是大趋势，但随着碎片化信息大到一定程度的时候，我们其实非常渴望又能有系统性、体系化的东西再度建立起来，AI就是基于现有的碎片信息重构体系化的重要武器。
企业拥抱AI是持续性、系统性的工程，去年国内推动AI在各行各业应用的时候确实很多人抵抗，甚至觉得又在搞时髦、蹭热点、造风口。但技术风口非常多，到了现在我们已经可以做出清晰的判断。
至于企业以何种方式拥抱AI，需要根据企业自身的状况来判断。对于绝大多数企业而言，我推荐使用外部成熟厂商的产品，不要自己搞这么多研发，因为不是每家公司都有很强的CIO、CTO。
但如果你有很强的CIO、CTO，可以考虑和外部厂商共建，甚至训练自己的私有模型成为你的产品，未来甚至可以通过浓缩数据精华沉淀行业模型，开拓出新的业务曲线。
目前，我们钉钉上的很多客户都在拥抱AI，他们用AI进行企业流程和内部管理甚至是技术系统的变革，走出转型的重要一步。
结语：超级个体，涌现
我认为这次跟人工智能有关的产业革命，主导者一定是各行各业的企业家，而各个传统领域丰富的经验沉淀就是这次产业革命的主体，因为接下来大量的工作会由机器学习完成，你只需要有所积累，然后睡一觉第二天工作就做完了。
在这个预判下，我们认为人类和AI的协作也会呈现3种模式：
第一种就是过去40年比较常见的，个别一些任务用AI直接提供建议或者呈现专家建议；
第二种模式就是从2022年底开始出现的，让AI帮我们生成式解决一些问题；
第三种模式就来到了智能体阶段，AI会解决大部分的问题，人类只需要适当参与。
所以我们相信，AI技术的发展不仅会给我们的组织产生巨大的变化，也会造成大量超级个体的涌现。大家甚至会发现，之前开家公司几百、上千人，未来几个人就可以承载这些工作量。
我之前了解到北京有一个律所已经在这方面有所应用，一个群里面只有一个真人，其他都是数字人，很多工作反而变得十分便捷。
当AI已经势不可挡，未来对于人类，对于个体能力而言，重要的只有学习、学习、还是学习。
排版 | 沈望望
编辑 | 星辰主编 | 孙允广
