导读：这两年机器人、无人机、无人车越来越频繁的出现在各大科技或大众媒体中，在以后我们的企业管理会不会趋于“无人化”？，当我们把数据都放到云端的时候，所有的数据可以由一个超级数据处理中帮我们去分析决策，我们员工（包括真人和机器人）直接执行就可以了，执行的结果再次回传到数据中心进行再决策。
一、人工智能时代的来临
我们现在一说到人工智能，就会马上想到《终结者》里面的机器人，会想到围棋领域的新秀AlphaGo，还有微软的可以和人聊天的“小冰”。人工智能从来都不是一个新的概念，但人工智能成为现实中的应用却是最近十几年的事情。实际上，人工智能真正能做的远不止这些，我们现在的人工智能技术主要的是运行在云端或者经过训练运行在终端设备的一些程序代码，他们对各种输入的数据,包括文字、图像、视频、音频、各种来自传感器和网络采集到的数据自动进行分析，并可以自动决定下一步怎么行动，比如自动驾驶的汽车；或者给出一些最优的判断，比如人脸的识别系统。人工智能不仅仅是靠着写好的程式进行工作，而且也非常大的依赖于其“学习”能力，通过自动学习，学会新的技能，以应对新出现的问题。
由于深度学习技术的发展，过去难以突破的很多问题，都可以通过大量的数据和训练而得到解决。人工智能的推进也就不再需要通过“超级算法”才能实现。
互联网的出现产生了巨量的数据，人工智能则使数据之间发生了更多的联系，以前看似不相关的事情，内部的关系逐渐被挖掘出来，由此出现了各种各样的推介系统，最简单的就是各种各样的智能推介系统，比如购买了ObjectC语言的图书的人，通常也都会对iOS开发类的书感兴趣。
人工智能在我们现实生活中的普及程度，其实已经远远超过我们真实感知到的程度，现在它们更多的是默默的在给我们的生活和工作提供支持，比如当我们在告诉手机给推荐一个餐馆的时候，运行于云端的系统，已经对个人的习惯和口味进行了分析，并且参照其他的人选择，按照对你的吸引力的高低给出了排序。或者一个约会引擎会根据和你条件相似的人的选择给你推荐可能最适合你的人。
随着人工智能技术的进一步发展，人们的工作和生活都将会充斥着人工智能技术，也许有一天，人们对人工智能的依赖，就如现在对电力的依赖一样。人工智能也会在人类的各个方面发挥重大的作用。
随着AlphaGo引领的人工智能热潮兴起，越来越多的企业家将提升运营效率的希望寄托于人工智能这样的先进技术。同时，人们也越来越疑惑与大众距离遥远的人工智能如何帮助企业提升效率。人工智能专家戴文渊表示，人工智能之所以能够为企业的业绩增长带来突破，是因为人工智能可以在海量数据中挖掘真实的个体用户需求，并为每一个用户量身打造符合需求的产品及服务，从而提高用户响应率、增强用户体验、拉升用户黏性、扩展收入方式等。这不同于以往的“圈地”换取流量及入口，而是使用户与企业的互动由被动变为主动，运营效率大大提升。
精准定位用户、快速作出响应、灵活应对需求是人工智能技术应用的三大法宝。首先，在营销的效率提升方面，人工智能可以做到精准推荐个性化商品或服务、降低资源错配率。例如亚马逊和淘宝的智能商品推荐体系、让用户更轻易地找到符合心中所想的产品；今日头条的个性化阅读推荐，让用户在尺寸有限的手机屏幕里，获得更希望看到的新闻实事。其次，信息更新速度的加快，也对企业决策的快速响应提出了更高要求。在瞬息万变的环境中快速识别任何稍纵即逝的机会、并完成实时决策应对，是人工智能提升运营效率的重要一环。最后，当下用户的需求和行为在不断变化，从日新月异的环境中不断自学习，及时自修正策略并形成闭环，以适应外部的持续变化才能尽可能获得最大的收益，保持竞争优势。
未来人工智能技术将像互联网一样，渗透到每一个场景、每一台设备和每一种服务里。金融、互联网、电信、传媒、制造等行业的企业已经纷纷布局人工智能。以第四范式为例，其基于金融行业的产品营销、差异化定价、风险控制等解决方案，让银行客户可以从海量数据中精准定位客户，识别风险，给予客户专属的个性化产品，并挖掘客户的潜在需求，让整个生产、消费环节效率提升，让企业在投入最少人力、财力的成本下获得最大收益。
二、人工智能平台下的企业管理
企业管理是对企业的生产经营活动进行计划、组织、指挥、协调和控制等一系列职能的总称。随着信息化的发展，产生了ＥＲＰ、ＣＲＭ等一系列的软件系统来帮助收集数据，制定和实施生产经营活动，协调和控制生成经营过程。随着网络技术的发展，这些系统也已经逐渐融合而成为更大的系统。
前在很多的专业领域都已经出现了基于云的企业服务体系，过去需要花费很大的成本部署的管理信息系统，现在只需要缴纳少量的服务费，获取一个账号就可以实现。而且这些云服务因为有大量的企业数据为基础，也就自然而然形成了对行业的数据统计和分析，这是过去单独构建企业管理信息系统所无法实现的。
在过去，人们认为人工智能在企业管理中的应用主要是提供决策分析，比如对项目进行沙盘推演等；提供知识库和专家系统的服务。随着技术的发展，人工智能在企业管理中的应用已经远远超过了这些。如果说过去是一个以信息为平台的企业管理，那么未来，会是一个以人工智能为平台的企业管理。
由于外部环境的变化加快，所以之前封闭运行的信息系统已经无法适应环境的变化，而需要持续动态升级企业的信息系统，使之和所处的环境匹配，对现在的企业来说是一个非常大的挑战，而人工智能和自动学习是解决这个问题的关键所在。
那么现实的智能平台的企业管理系统会对企业的管理造成什么的影响呢？
企业管理的关键就是决策和执行，与之相关的会有人力资源、行政管理、市场调研等支持部门。
首先，从执行的角度来看，生产和经营过程的智能化的过程，就是一个减少人为的干预，对生产需求自动分析并且自动完成生产计划的过程。只要输入订单信息，就可以直接生成生产计划，并自动将生产指令发送给相关的部门执行。这在有些企业已经实现。未来的智能系统，会直接对客户的需求进行分析、归类，生成初步的生产计划表，推荐给业务人员，而不是业务人员将客户需求“翻译”成信息系统能理解的指令。这将大大的加速业务处理的时间。
在生产过程中，机器人和用于产品质量分析的模块都已经有广泛的应用。在整体的生产过程中，智能系统除了可以完成对过程监督，对异常自动处理上报之外，智能系统还可以即时调整策略，以保证生产不受影响。
在这个过程中，因为只需要关注异常状况，所以一个管理人员就可以管理更多的生产过程，传统的管理金字塔结构逐步的扁平化。管理者的关注点从对生产过程细节的监督，转入到对整体数据的关注。
在管理决策的过程中，传统的信息系统提供的是数据和报表，对数据和报表的分析是管理人员的事情，所以对于这些数据的解读也就需要更多的专业知识才能完成。人工智能技术的应用不仅仅是收集和整理数据，而且可以通过自动学习对数据做出客观的判断，分析出松散数据之间的关联。如果说，过去的信息系统是报表生成器的话，那么人工智能的管理平台就是一个见多识广的“参谋”，提供基础数据分析只是其基本功能，显示数据的变化及其产生的影响、提醒经营中的风险、提出解决方案都会成为人工智能平台要完成的任务。由于信息的来源可以不只是企业内部，通过对整体行业数据的自动获取和更新，这个“参谋”所给出的提示，会更全面、客观。这是过去大部分的企业想要做而无法做到的。
人工智能帮助人们更容易发现一些事物和现象的内在的联系，比如发现用户购买产品之间的看似无关的关联：其中一个非常有趣的尿布和啤酒之间的关联（购买尿布的会有不少人购买啤酒）。这不仅仅会改变决策中的决策内容，同样会改变决策者做出决策的方式。
人工智能使得企业的管理者可以有更大的视野，注意力更多的集中在做好核心业务方面，这应该是人工智能所带来的主要影响。
人工智能除了影响生产和决策之外，同时也在改变人与公司，人与人之间的联结的方式。由于智能手机的普及，很多过去只能在办公室才能完成的工作，现在在路上就可以完成。这毫无疑问加快了业务的处理。过去需要发传真才可以实现的事情，现在随时拍照片按下发送就可以实现。而人工智能的普及，就如给每个人配备了一个聪明的“秘书”，提醒工作任务。自动完成繁琐的行政、财务手续只会是其基本的工作，根据不同的工作类型，会有各自不同的表现形式。
目前已经不少的以即时通讯为核心的软件系统，试图打造基于互联网系统的分布式团队体系（比如钉钉）。未来应该会有更多的工作将不是在办公室完成。这样也会加速分布式办公的实现。或许有一天，我们看到的“大公司”不再是高大的办公楼，巨大的厂区，而是一个虚拟空间里的大量的人和工厂的网络。只有人工智能技术，才会给这个虚拟空间提供工作的基础，如果没有人工智能，这个虚拟空间所能提供的，就只会像过去手机只能打电话发短信一样空洞。
总的来说，人工智能对企业的影响是一个全面的影响，不仅仅是影响生产决策这些方面。我们会看到人工智能技术影响到公司的组织结构、运营方式和思维的方式。
对于企业的员工来讲，人工智能的应用并不意味着工作量会减少，相反，而是会更多。在过去，企业的整体的运作的效率低，项目的推进速度慢，虽然事物繁琐，但压力也并不大。当效率提高之后，相应的工作岗位上的人也如处在一个加速的生产线上，也同样要能适应这种效率的变化。
三、面对无法逃避的人工智能，我们该做些什么
虽然目前还没有人工智能在企业方面的通用解决方案，但已经有不少公司已经在探索，甚至有一些初级的产品（如MANA）。作为特定的应用则已经有很多的应用已经被实施，比如通过智能识别技术进行产品质量的检测等，这些技术的应用，可以减少员工培训的费用。人工智能的普及，将会比我们想象的要快。就如十年前智能手机还只是一种概念，而今天则是每个人都不能离开的设备。
面对人工智能时代的来临，怎么能有效地利用和适应人工智能技术是企业管理者的一个重要的课题。首先是对人工智能要有一个正确的理解。有人认为在董事会引入一个独立的智能机器人就是部署人工智能了。这是一个误解，单独的机器人，能提供类似专家系统的服务，虽然这是一个低成本快速提升决策质量的方式，但对于一个企业来说，是远远不够的。人工智能平台的构建，首先是基于过去的公司的经营数据上的，是以过去的信息技术平台为底层的一个新的软件系统，只有这样的系统，才能称为人工智能平台，才能使人工智能发挥整体的作用。当然在构建的过程中可以逐步来实现，比如从一个产品质量的管理系统开始。
学会利用分散式的管理结构是未来企业管理的另外一个重要课题。一些非核心的功能，可以通过租用的方式来获取服务。比如，在员工考勤方面，完全不必自己去构建或者采购一套专门的系统，通过租用一些公司提供的服务，既可以降低成本﹑快速部署﹑减少维护，同时也可以享受这些公司通过大数据的分析所带来的成果。
可以预见，人工智能等新生产力的运用程度将会是衡量企业核心竞争力的重要指标，而选择使用更强的技术无疑为企业带来更大的收益。关于人工智能技术的强弱划分，广义地说，维度即模型或函数的复杂程度，维度越高、运算越精准、人工智能的能力越强。
显而易见的是，高维度的模型效率远远高于低维度的模型效率、继而影响企业整体的运营效率，为人工智能的应用树立了评判标准。正如前文所说，企业家细微的经营、决策差别，会改变企业竞争的优势和地位。在人工智能逐步普及的未来，选择什么维度的人工智能产品，就决定了新的生产力给企业效率提升带来的贡献有多大。这个挑战主要是对于知识结构的挑战，一些岗位会被机器替代，一些新的岗位会出现。我们也许会发现，和学习和适应能力相比，经验或许变得没有那么重要。作为一个人工智能的使用者，不必一定知道什么是人工智能，但快速学习的能力，适应变化的能力，则是未来生存的必备的技能。同时，作为个人而言，需要专注于机器人所不能代替的领域，比如富有创造性的领域。