給CEO的AI應用關鍵報告

AI無所不在。在我們的電話、汽車、購物體驗、交友配對、醫院、銀行與所有媒體都看得到。難怪企業領導人、執行長、副總裁、經理人、團隊領導人、企業家、投資人、教練等決策者都迫不及待要爭相了解AI：他們知道AI會從根本改變他們的事業。

預測科技將改變世界

經濟學提供成熟穩固的基礎去了解AI的不確定性，以及AI對決策的意義。隨著預測能力變得更好，降低不確定性，我們要利用經濟學告訴你，AI對企業決策有什麼意義。

什麼樣的預測對你的事業來說很重要？AI更進一步的發展會如何改變你倚重的預測？你的產業要如何重新設計工作，來因應預測科技的進步，就像個人電腦與網路崛起時，產業如何重新配置工作？AI很新奇，但是我們的了解並不夠，不過用來評估預測成本下降意涵的經濟學工具非常可靠。

我們並不是在談在AI經濟中成功的方法。我們強調的是權衡取捨。數據愈多，意味著隱私愈少；自動化愈多，意味著操控愈少。我們不會為你的企業開出最佳策略，那是你的職責。對你的公司、事業或國家最好的策略，取決於你在衡量各方面情況時所做出的取捨。

平價會創造價值

新的AI科技會把什麼東西變得如此平價？那就是預測。

預測是將缺失的資訊填實的過程。預測是藉由擁有的資訊，通常稱為「數據」，用來產生你沒有擁有的資訊。

利用你擁有的資訊，產生出你沒有的資訊。我們的重點放在幫助你找出預測後會產生價值的情況，然後著重在從預測中獲得最大利益。

更便宜的預測，意味著會出現更多的預測，這是簡單的經濟學：當某個東西的成本下降了，我們就會用得更多。

當預測變便宜了，就會有更多預測和用來預測的互補品。

這兩股簡單的經濟動力，驅動預測機器創造新的機會。從較低的層次來說，預測機器可以讓人類從預測工作中抽身，因而節省成本。隨著機器效用增強，預測可以改變決策，並改善決策品質。

但到了某個時間點，預測機器可能會變得準確到改變組織做事的方法。有些AI將強烈影響企業的商業模式，AI不再只是執行策略來提高生產力，它們會改變策略。

平價會產生新策略

企業的高階經理人最常問我們的問題就是：「AI會怎麼影響我們的企業策略？」

我們用個思想實驗來回答這個問題。大多數的人對於在亞馬遜購物都很熟悉。就像在多數網路平台上購物一樣，你會逛逛它們的網站、選購產品、放進購物車、付錢，然後亞馬遜把東西運送給你。目前亞馬遜的商業模式是「購物後出貨」。

而在購物過程中，亞馬遜的AI會預測你想買的東西，推薦產品給你。它的AI表現還算不錯，不過，離完美還有一大段距離。以我們的例子來說，AI約有5％的機會準確預測我們想買的東西。在推薦的20件商品中，我們確實會購買的大概只有1件。想想看亞馬遜銷售的商品有數百萬種，這樣的表現並不差！

想像一下，亞馬遜的AI蒐集到更多我們的資訊，並利用這些數據來改進預測。到了某個時間點，隨著AI的預測準確度跨過一個門檻，就會改變亞馬遜的商業模式。對亞馬遜來說，當預測變得夠準確，更划算的作法就是不等你訂貨，就可以預測到你會想買的東西，直接出貨給你。

於是，你不需要再找其他零售商，而且因為你要的東西就在那裡，可能會慫恿你買得更多。亞馬遜獲得更高的錢包市占率。很明顯這對亞馬遜很好，但對你更好。亞馬遜在你打算購物之前送貨，如果一切順利，就會完全省下購物的工作。調高預測準確度會改變亞馬遜的商業模式，從「購物後出貨」變成「出貨後購物」。

如果這是比較好的商業模式，為什麼亞馬遜還沒有這樣做？因為如果現在採取這個作法，收貨及處理退貨商品的成本會超過錢包市占率增加所創造的營收。舉例來說，現在亞馬遜出貨給我們的95％商品會被退貨。我們很討厭這種狀況，亞馬遜也會付出高昂的代價。預測還未優異到足以讓亞馬遜採用新模式。

我們的重點不在亞馬遜會不會或應不應該這樣做，雖然保持懷疑的讀者或許會很意外亞馬遜在2013年已經在美國取得「預期性出貨」專利。不過，最重要的洞見是，預測準確度增加對策略有重大影響。

以這個例子來說，這會將亞馬遜的商業模式從「購物後出貨」轉變成「出貨後購物」，創造誘因去進行垂直整合，納入產品退貨服務的營運（包括貨車車隊），並加快投資的時機。這一切就只因為預測機器的指針調整得更準確。

這在策略上代表什麼意義？第一，你必須在蒐集情報上進行投資，了解你的產業與相關應用的預測機器準確度會改進得多快、幅度多大；第二，你必須發展一套論點，探討從準確預測中所創造的策略選項。

AI如何改變iPhone的鍵盤？

蘋果iPhone的「最大科學計劃」就是虛擬鍵盤。但遲至2006年（iPhone於2007年問世），鍵盤還是很糟糕。不但比不上黑莓機，而且難用到沒有人能用來打一則簡訊，更別說電子郵件了。問題在於要把鍵盤塞進4.7英寸的LCD螢幕，按鍵會變得非常小。這代表很容易按錯鍵。許多蘋果工程師最後想出甩開QWERTY的設計。

他們只有三個星期可以找出解決辦法，如果找不到解決辦法，整個計劃可能就會終止。每個iPhone軟體開發商都在天馬行空地探索其他選項。

等到三個星期結束時，他們有個看起來像小型QWERTY鍵盤的鍵盤，但做了相當大的調整。雖然使用者看到的影像不變，但在打字時，某一組按鍵周圍的區域會放大。當你按了「t」，極有可能下個字母是「h」，於是那個按鍵周圍的區域會放大。在那之後就是「e」與「i」放大，以此類推。

這就是AI工具發揮作用的成果。蘋果的工程師幾乎是搶在所有人之前，使用2006年的機器學習，建立預測性演算法，讓按鍵大小根據個人打字的內容而變化。一脈相傳的科技，帶動如今你看到自動修正的預測性文字。

但基本上，能夠有效運作的原因是QWERTY。設計用來確保你不會按到相鄰按鍵的鍵盤，讓智慧型手機的按鍵能在需要時放大，因為下個按鍵非常不可能就在你剛使用過的按鍵附近。

蘋果工程師在開發iPhone時做的事，就是精確了解使用鍵盤的工作流程。使用者必須找出按鍵、碰觸，然後移到下一個鍵。

藉由拆解這個工作流程，他們發現找到及碰觸的按鍵未必是同一個按鍵。更重要的是，預測可以解決如何知道使用者下一個要按的按鍵。要了解如何充分利用AI工具，掌握工作流程非常重要，對每個工作流程來說都是如此。

有時候一家公司想將AI工具放進工作流程之中，需要重新思考或「再造」整個工作流程。因此，就像個人電腦革命一樣，需要時間才能看出AI給許多主流企業帶來的生產力增加。（本文摘錄整理自《AI經濟的策略思維》，天下雜誌出版）

AI經濟的策略思維：善用人工智慧的預測威力，做出最佳商業決策

阿杰・艾格拉瓦（Ajay Agrawal）、約書亞‧格恩斯（Joshua Gans）、阿維・高德法布（Avi Goldfarb）／著

林奕伶／譯

天下雜誌出版

售價：420元

作者簡介

阿杰‧艾格拉瓦（Ajay Agrawal）

策略管理學教授、多倫多大學羅特曼管理學院教授、創造性破壞實驗室（Creative Destruction Lab）創辦人。AI機器人公司Kindred的共同創辦人。

約書亞‧格恩斯（Joshua Gans）

策略管理學教授、多倫多大學羅特曼管理學院科技創新及創業講座教授。

阿維‧高德法布（Avi Goldfarb）

多倫多大學羅特曼管理學院行銷學教授，也是創造性破壞實驗室首席數據科學家。