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隨處都是我的辦公室

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2020年11月號

人,是人工智慧的祕密武器

The Secret to AI Is People
娜達.山德斯 Nada R. Sanders , 約翰.伍德 John D. Wood
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  • "人,是人工智慧的祕密武器"

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人工智慧不只是隨插即用的科技,當今許多龍頭企業,都善用人工智慧,以發揮員工的最佳才能,運用科技打造以人為本的組織文化。領導人該如何掌握這份媲美人類智慧的科技,同時又不失去只有人類才能創造的創意與創新,維持競爭優勢?

為數眾多的企業領導人仍然認為,人工智慧(AI)只是另一種「隨插即用」(plug and play)的漸進式科技投資而已。實際上,若想要透過人工智慧獲得競爭優勢,就必須進行在目前這個時代居於領先地位的公司所進行的組織變革,這些公司包括Google、海爾(Haier)、蘋果(Apple)、捷步(Zappos)和西門子(Siemens)等。這些公司不只擁有更好的科技,也改造本身的經營方式,以便透過機器的力量來強化公司的人力資源。

這些公司是如何辦到的?為了尋找答案,我們進行為期五年的多階段研究,首先針對資深經理和高階主管進行問卷調查,然後訪談和調查許多產業,以找出建置運用這些科技的策略和障礙,此外,我們也深入研究了五個領先的組織。我們獲得的重大結論,違反了一般的直覺想法。在人工智慧時代競爭,關鍵不在於「技術驅動」本身,而在於用新的組織結構來運用科技,好讓員工創造最佳成果。我們了解到,要讓這件事成功運作,祕訣在於商業模式本身,商業模式要能讓機器和人類整合起來,彼此互補。機器負責執行重複性和自動化的任務,一定會更為精確和快速。可是,創意、關懷、直覺、調適和創新,這些獨特的人類技能對成功日益重要。這些人類技能無法「外包給機器人」(botsourced),我們用這個詞來說明:傳統上由人類執行的商業流程,被委由自動化流程如機器人或演算法來執行。

建構「四I模式」

我們根據這些研究,發展出一個四層次的架構,向組織領導人展現可以如何運用超越人類的智慧,來打造以人為中心的組織。這四個層次並不是「步驟」,因為步驟隱含的意思是一種依序推動的進展方式。這四個層次包括:意向(intentionality)、整合(integration)、實施(implementation)和指標(indication),稱為「四I模式」;這四個層次必須全部疊加在一起,否則使用人工智慧就無法產生可持續的競爭優勢。這套模式的運作方式如下。

與公司目的保持一致

四I模式的第一層是「目的意向」,這超越了單純追求獲利。具備意向的組織,知道自己為什麼對世界很重要,而不僅只是對股東很重要。運用人工智慧的意向,有一個很好的例子就是西門子。西門子已經改變,從股東獲利最大化的發電和輸電公司,演變發展成為電氣化、自動化和數位化解決方案的領導供應商,使用由人工智慧和物聯網(IoT)驅動的能源效率良好且節約資源的技術,為社會服務。這種文化轉變,朝向以人為中心的更崇高目的發展,這不僅影響到公司的行銷和產品設計,也影響了公司的策略決定,正如史考特.安東尼(Scott D. Anthony)、阿拉斯戴爾.卓特(Alasdair Trotter)和艾文.史瓦茲(Evan I. Schwartz)為《哈佛商業評論》所寫文章指出的,「(西門子)撤出其核心的石油和天然氣業務,將資金重新用於公司的數位工業事業單位,以及智慧型基礎設施事業,這些業務聚焦在能源效率、可再生能源儲存、分散式電源和電動車輛移動。」雖然財務績效和股東價值仍然一直都會很重要,但其實在人工智慧的時代,創造以人為本、技術推動的組織,才能促進財務績效。

為達成這個目標,西門子正在推出一種硬體和軟體的組合,在它的「全方位整合自動化」(Totally Integrated Automation, TIA)架構中,促成運用人工智慧,這種方法讓西門子的使命與它的人工智慧策略維持一致方向。TIA架構把人工智慧當成橋梁,讓企業總部向外連結到工業用戶和最終使用者。西門子專有的MindSphere是一個雲端的物聯網作業平台,可連接西門子由工業用戶操作的控制器,以及現場設備產品。MindSphere的神經處理器模組,讓人類使用者得以運用西門子的內部人工智慧功能,同時也讓人類使用者傳授自身經驗,以訓練那些機器。西門子工廠自動化專家康姆.嘉文(Colm Gavin)表示:「透過人工智慧,我們能夠訓練、辨識和調整,讓機器更有彈性。因為,我們想要的是由十部機器包裝十種不同類型的產品,還是要有一種工具,這種工具能處理不同的包裝和不同的尺寸,並自動調整為新的形式?」具有TIA架構、更有智慧的機器,會善用人工智慧來提升公司的意向,同時為它的最終使用者提高彈性、品質、效率和成本效益。

相反地,意向與人工智慧之間關係的一個負面例子,就是臉書(Facebook)近來面對的一些問題。臉書的使命是「賦予人們力量,讓他們能夠建立社群、讓世界更緊密」,這聽起來很崇高。然而,臉書最近使用人工智慧的方式,引起了廣告客戶和民權團體的關切。這家社群媒體巨頭難以讓本身的使命,與它使用人工智慧的方式維持一致方向,似乎反而產生了反效果:推動臉書內容「訊息」的演算法,優先傳播的是煽動、誤導和分裂社會的內容。臉書對人工智慧的使用,似乎促使社會分裂,這違背了它作為社群媒體公司的企業目的,而且對財務造成影響。臉書的演算法促進了錯誤資訊、暴力和煽動性的內容,因此主要的廣告客戶目前都在切斷與臉書的關係,這對臉書帶來重大打擊,因為臉書98%的營收來自廣告收入。全球一些最大的品牌,包括可口可樂(Coca-Cola)和聯合利華(Unilever),都抽掉在臉書的廣告,因為後者推播了違背它們品牌價值觀的內容,導致臉書市值一天下跌了8.3%,相當於560億美元。

建構敏捷扁平的組織

四I模式的第二層是「整合」,也就是整合全公司的人力資源和人工智慧資源。若要在科技時代處於領導地位,企業必須從各單位壁壘分明的結構,轉變為由彈性的團隊所建立的組織結構,以水平方式和垂直方式整合員工,從創造產品到策略性決策都如此進行。正如我們訪談的某位高階主管說明的,在進行人工智慧的轉變之前,員工必須深入了解某個狹窄的領域。如今,人工智慧可以產出深入分析的內容。目前需要的是員工綜合整理資訊的能力,這表示要能跨職能協作,以及在跨職能團隊中工作。為了促進創新和順應力,組織必須從僵化的階層結構,轉為彈性、敏捷和比較扁平的結構。Google、海爾和捷步的組織結構或許各不相同,但共同之處是扁平化和流動性。我們建議的組織結構比較像是遊樂場,可以讓聰明而有才華的員工,創造出以顧客為中心的產品。員工在以問題為核心而成立的跨職能團隊中,擔任流動性的角色,而非固定的個別角色和職責。在問題出現時,這些團隊會很自然地組成,然後在工作完成時解散,並按照需要而重新分配人力資源。

這情況的另一面(這可能很容易被忘記),就是人類和人工智慧的團隊,也應該以整合的方式組織在一起。這能讓人類超越本身平凡的認知限制,但不至於不合理地依賴機器人,去執行需要高度關注和技能的人類任務。一個例子來自醫療領域,人工智慧具有很大的潛力,不是取代醫師主導的照護,而是補充不足之處。《自然》期刊(Nature)最近的一項研究發現,「臨床決策如果獲得以人工智慧為基礎的優質支持,就可以提升診斷的準確度,優於單獨使用人工智慧或只靠醫師的診斷。」這表示只要人工智慧能適當整合到人類決策的情境之中,涉及高度利害關係與高度技能的人類決策,就可以因人工智慧而受益。

讓員工理解人工智慧

四I模式的第三層是「實施」。實施需要人才參與、容忍風險,並且激勵進行跨職能的協調。我們訪談的某家大型製藥公司高階主管表示:「你必須讓員工相信這項科技。」我們在訪談的另一家公司看到了這一點,我們發現,雖然那家公司擁有整合的人工智慧,但主管還是會修改演算法的輸出值,以符合他們自己的期望。那家公司的其他人,則只是遵循舊的決策程序,完全忽視演算法提供的數據。因此,人類的行為對於實施人工智慧非常重要。

人工智慧不只是既有科技的最新漸進式改善,想要有效運用這項科技,需要公司所有部門的領導與協調。

績效最佳的公司,花大量時間與員工溝通,並教育他們,好讓人才能夠理解,機器如何讓他們的工作變得更輕鬆,而不是過時無用。為了建立對人工智慧的信任,領導人必須坦白溝通他們的願景,說明目標、所需的改變、計畫會如何推行,以及實施的時程。除了溝通之外,領導人還可以安排員工參訪其他曾進行類似轉型的公司,以預防員工對人工智慧產生恐懼,並為員工提供一個榜樣,讓他們親眼看到企業如何運用這項技術。

我們在研究當中觀察到許多解決方法。試辦專案小範圍地推行技術,讓員工在採用技術的過程中,建立某種程度的主動承擔責任的態度。在做出最終採用的決定之前,讓員工有機會調整改進那項技術,這可讓過渡過程更加順利。金融服務公司第一資本(Capital One)甚至創立一個內部訓練機構,稱為「第一資本大學」(Capital One University),提供專業訓練課程,促進整個組織文化更廣泛理解分析法。

改KPI為OKR

這個模式的第四層是「指標」或績效衡量。企業終究必須衡量成功和進展,而居領導地位的公司,都已經從傳統的生產力衡量指標,轉為採用「理想衡量指標」(aspirational metric)。使用恰當的指標,可以推動改善,並協助企業聚焦在它們認為重要的事務上。激勵創新和創意的理想指標,會鼓勵員工發揮那些獨特的人類特質。這方面的心得教訓是,要謹慎處理你所衡量的指標。監測錯誤的績效指標,很容易會導致眾所周知的「本末倒置」現象。人類很聰明,如果激勵措施與聰明設計的績效指標未能配合一致,人類員工就會採取偷懶、耍小聰明和憤世嫉俗的駭客行徑,以便利用系統的漏洞,出現某個衡量指標的表現最大化的表象,但實際上並未達成主管在設置那個指標時,真正希望獲得的成果。

大多數公司使用「關鍵績效指標」(Key Performance Indicator, KPI),但我們在研究中觀察到,成功的公司更常使用「目標與關鍵指標」(Objectives and Key Indicators, OKR)。我們了解到,KPI本身並不涵蓋人工智慧時代所需要的策略性目標和遠大的目標,而且KPI無法激勵員工達成超越目標的績效。OKR的目標,則是透過具體、可衡量的詳細規範,在可能即將出現失敗之處,精確定義如何達成遠大的目標。OKR顯示目標達成的進度,藉以鼓勵達成有創意、新奇和理想的績效,即使並未達成目標本身。眾所周知,Google在1999年開始使用OKR;有些人甚至認為,這個改變是Google成功的一項關鍵要素。在Google,OKR有助於提高透明度。每個員工都知道公司的目標、每個人正在做什麼、過去大家成果如何、目前公司前進的軌跡,以及大家如何到達想去的目的地。

在超越AI的基礎上

我們的研究顯示,人工智慧不只是既有科技的最新漸進式改善,但是,想要有效運用這項科技,需要公司所有部門的領導與協調。若要透過策略性採用人工智慧,來釋放組織人力資源的全部潛力,就必須重新審視公司的組織結構,以及公司如何衡量達成公司使命的進展。這些議題是公司身分認同的核心議題,而在這些方面的修改,充滿了不安全和風險;不過,這是在人工智慧時代競爭所需面對的風險。若要創造由超越人類的智慧所管理、以人為中心的企業,就必須分層處理意向、整合、實施和指標。要做到這一點,需要各層級的人才都具備系統思考的能力,了解自己執行的工作,如何與組織中其他人的工作相互契合,自己的工作如何滿足顧客的需求,以及自己的工作如何影響公司的策略和財務狀況。遵循四I模式,企業就能發揮勝過人類的智慧,而不會喪失人類的友善關懷接觸。

我們驚訝地發現,目前很少組織能夠運用這個祕訣。可是,少數能做到的公司,目前的進展令我們感到鼓舞。我們希望,透過這個模式,更多企業可以創造條件來實現勝過人類的智慧與績效,在人工智慧的時代創造可持續的競爭優勢。

(蘇偉信譯自2020年8月24日HBR.org數位版文章)



娜達.山德斯 Nada R. Sanders

美國東北大學達莫爾麥金商學院(D'Amore McKim School of Business at Northeastern University)傑出教授,也是決策科學研究所(Decision Sciences Institute)研究員。她與人合著《人機:人類、機器和企業的未來》(The Humachine: Humankind, Machines, and the Future of Enterprise)。


約翰.伍德 John D. Wood

Green Klein & Wood律師事務所合夥人,為商業房地產所有人提供諮詢建議。他與人合著《人機:人類、機器和企業的未來》。


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