当今的企业领导者正承受着利用数据和信心进行战略押注的巨大压力。许多人正在转向依赖他们的数据源以获取见解和洞察，以验证决策，并最大限度地减少资源浪费。人工智能 （AI） 已迅速成为最受关注的业务解决方案之一，用于快速获取可执行的反馈。
然而，对于许多非技术背景出身的创始人、高管和经理来说，AI 似乎是一个神秘的高科技“黑匣子”。术语如“机器学习”、“深度学习”和“生成式人工智能”等，容易让人感到困惑和不知所措。
为了帮助大家理解 AI，并解释它如何有效地应用到业务中，我将回归基础，避免技术性术语，深入浅出地讲解 AI 的基本概念、工作原理，以及它如何真正创造价值。
1.AI是概率性的，而不是确定性的：为什么这很重要
首先需要理解的一个核心概念是，大多数 AI 模型是概率的，而非确定性的。简单来说，这意味着 ，AI 并不会“确切知道”某件事情，而是基于它所训练的数据进行有依据地猜测。
让我们用一个现实生活的例子来说明。想象你蒙住眼睛在投掷飞镖，每次投掷时，你会根据自己过去的投掷经验猜测飞镖可能会落在哪里。随着不断练习，你的猜测和准确度会有所提升。AI 的运作方式类似——它使用过去的数据来预测未来的结果，但始终存在一定的不确定性。拥有的数据越多，AI 的预测可能越准确，但这仍然不是绝对保证。
为什么这对企业很重要？
了解 AI 并非完美至关重要。当 AI 被用于商业决策时——无论是自动化客服、预测市场趋势，还是汇总大量数据——都存在 AI 可能做出错误预测的风险。AI 确实擅长做出高质量的猜测，但它始终是一个猜测。
这就是为什么在依赖 AI 进行关键决策之前，必须评估其风险。AI 是辅助工具，但不能完全替代人类的判断。
2.生成式AI与其他类型AI：它们是如何工作的？
生成式 AI（Generative AI） 指的是像 ChatGPT 这样的系统，它可以根据提示生成新的内容。如果你曾让 AI 撰写电子邮件、回答问题或创建报告，你就已经体验过生成式 AI 的运作方式。它通过分析海量数据中的模式，生成听起来像人类写出的内容。
但需要注意以下关键点：
（1）生成式 AI 只是“猜测”最合适的内容，所以你必须有一个机制来验证 AI 生成内容的准确性。有时候，AI 可能会生成听起来很有道理但实际上错误的内容。在医疗、金融等精确性至关重要的行业，企业需要特别注意 AI 生成内容的准确性。
（2）训练生成式 AI 需要大量计算资源和能源。虽然 AI 生成的内容可能令人惊艳，但企业也需要理解其成本结构，并在规划时考虑到 AI 计算的开销。
尽管生成式 AI 是目前的热点话题，但机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）仍然是 AI 领域的重要组成部分。这些技术通常被用于数据分析、预测和自动化，而不是内容生成。
不同类型的 AI 各有优势和劣势，关键是明确你的业务需求并选择合适的AI 技术：
如果你需要总结大量文本数据，生成式 AI 可能是最佳选择。如果你要分析历史数据并预测未来趋势，机器学习或深度学习可能更合适。
3.人类的作用：如何正确整合AI？
AI 是一个强大的工具，但它的局限性在于——它仅仅是一个工具。它不是万能的解决方案，无法自动解决所有业务问题。人类仍然是决策的关键，需要对 AI 进行验证、监督，并以战略性方式进行应用。
企业如何正确整合 AI？
（1）领导者需要主动学习 AI
了解 AI 不仅仅是技术层面的事情，更重要的是理解它如何在你的业务环境中发挥作用。不仅仅是 IT 部门，整个团队都需要学习如何战略性地应用 AI。
（2）明确 AI 的风险和回报
在业务决策中依赖 AI 时，需要深思 AI 带来的机遇和潜在风险，尤其是涉及数据隐私、合规性、道德责任等问题。
（3）人机协作，而非完全依赖 AI
AI 的成功应用取决于人类如何正确使用它。领导团队需要定义 AI 的应用边界，决定哪些任务可以由 AI 处理，哪些任务仍然需要人类判断。
（4）团队需要参与 AI 的应用流程
让你的团队积极参与 AI 选型和应用，并制定一个能充分结合人类专业知识和 AI 高效性的工作流程。例如，AI 负责繁重的数据处理，但人类仍然需要提供监督、背景和判断。
总结：如何让AI在企业中真正发挥作用？
AI 是提升企业效率的强大工具，但它无法替代深思熟虑的决策、领导力和创造力。真正的商业价值在于如何将 AI 与现有业务流程整合，并让人类与 AI 高效协作。
关键要点：
积极拥抱 AI，不要因陌生而回避它。
教育自己和团队，理解 AI 在业务中的实际应用。
谨慎而有策略地实施 AI，确保它被合理地整合到业务流程中。
就像所有新技术一样，最成功的企业将是那些能够将 AI 的力量与人类智慧和创造力相结合的企业。
