在日益激烈的商業競爭中，一些敏感的企業已經察覺到一個不爭的事實：人工智能正在逐步成為推動增長、促進創新和提高效率的核心驅動力。市場開盤，算法正在為金融機構做出數百萬元的交易決策；供應鏈管理部門中，預測性分析正在幫助企業在最佳時機采購原材料、優化庫存，并降低運輸成本；而在營銷部門，智能系統正在分析消費者行為，實時為目標受眾量身定制廣告，提高轉化率。

在不久的將來，當企業領導走進會議室，他們的人工智能助手已經準備好了預測未來銷售趨勢的分析報告，并提供了基于大數據的戰略建議。而在生產線上，機器人正在與人類工人無縫協同，確保產品的高效、精確和持續生產。倉庫的自動化物流系統，也在根據即將到來的訂單對庫存進行動態調整。

在《未來簡史》（Homo Deus:A Brief History of Tomorrow）一書中，作者尤瓦爾·赫拉利（Yuval Noah Harari）預言，“數據主義”（Dataism）將是人類歷史的下一個落腳點。在“數據基座”變得日益堅實的當下，一個普遍的觀點正在形成：在一個以數據、算力和算法為核心的時代，傳統企業將逐漸淡出，被數字化企業和智慧型企業所取代。簡而言之，人工智能技術正在成為推動企業前進的關鍵動力。

不過，在我觀察到的商業運營的實際場景中，許多企業仍然沉浸于傳統的運營思維，更傾向于把資金流向購買土地、擴建廠房或者升級機械設備這些看得見、摸得著的固定資產。他們相信，這樣的投入能為公司帶來直接的收益。例如，一家家具制造廠可能會花費數百萬元購買新的木材處理設備，以提高生產效率。

與此同時，當談及投資諸如企業資源計劃（ERP）、自動化物流管理（ALM）、客戶關系管理（CRM）、供應鏈管理（SCM）及遠程數據備份這樣的關鍵信息技術和管理系統時，他們卻顯得猶豫不決，甚至回避。至于整合人工智能來協助公司決策，更是被放到了次要位置。

在《華為數字化轉型之道》一書中，華為從認知、理念、實踐方法等多個維度分享了它的轉型歷程。作為典型的非數字原生企業，華為最初是圍繞物理世界建立的，缺乏以軟件和數字平臺為核心的數字世界架構。但他們迅速意識到，企業今天的成功不是未來前進的可靠向導。面對數字化轉型的必要性，華為反思：“為什么在電商平臺上購買一支幾元錢的鉛筆可以做到全流程可視，而企業之間上千萬元的交易履行狀態卻要客戶通過郵件、電話來反復跟催？”基于此，華為堅定地走上了數字化轉型的道路。

反觀一些仍然沉浸于傳統商業模式的企業，雖然它們在短期內可能會看到穩定的增長，但從長遠來看，它們將面臨更多的市場變革和挑戰。如果它們不積極引入先進的管理系統和人工智能技術，無論是在數據采集、資源分配還是市場反應速度上，都很可能步履蹣跚，落后于那些敢于創新的競爭者。

人工智能技術的進步，已開始改變企業的核心運營方式和價值創造。既然人工智能的普及已經成為一個不爭的事實，作為企業，有兩個亟待解答的問題擺在眼前：如何應對這場技術變革并立于不敗之地？如何避免被更早采納并深度應用人工智能的競爭對手所超越或替代？畢竟，在這個日益數字化的時代，任何技術滯后的企業都可能被更先進、更快速的競爭對手所超越。

相較于糾結和擔憂宏觀經濟的風云變幻，企業更應關注如何借助人工智能技術，優化企業的運營，為企業帶來顛覆性的競爭優勢。當今時代，單純的工作崗位被人工智能所取代并不是真正的威脅，真正的危機是企業停滯不前，而那些大量采用人工智能技術的對手則飛速前進，逐漸占據市場優勢。

真正需要企業警惕的是：當你沉浸在傳統的運營模式中時，那些已經積極運用人工智能技術并取得巨大業務增長的競爭對手正在秘密地顛覆整個市場格局。在這樣的趨勢下，每一家企業都應該認識到，不是你主導并駕馭這波技術浪潮，就是你會被這波浪潮淹沒。

那么，企業如何來積極應對，調整戰略，深挖并應用人工智能技術，將其變為企業未來的競爭優勢呢？從我的角度看，企業需要開展以下八方面的全面儲備：

1.數據儲備。在數字化時代，數據不僅是資產，更是財富。對任何企業來說，持續地收集、整理和分析數據都是至關重要的。像阿里巴巴和亞馬遜這樣的巨頭，正是因為對龐大的用戶數據進行深入分析，才能提供更為個性化的服務和產品。企業應建立完整的數據收集、管理和分析體系，確保數據的完整性、準確性和及時性。數據除了能夠幫助企業更好地了解用戶，還為人工智能模型提供了訓練材料，增強其預測和分析的準確性。

2.技術儲備。僅擁有大量數據并不能為企業帶來多大好處，除非有足夠的技術來解析這些數據并洞察其商業價值。例如，愛奇藝、騰訊視頻、優酷視頻等視頻平臺都在通過深度學習算法，為用戶提供個性化的觀影建議，從而提高用戶活躍度。現今，各種先進的算法和技術如深度學習、神經網絡已在多個領域得到應用。企業必須不斷地學習和更新技術，并與外部技術提供商、研究機構建立緊密的合作關系，確保始終處于技術前沿。

3.人才儲備。技術和數據的增長，意味著企業需要有能力駕馭它們的人才。培養和吸引人工智能領域的專業技術人才至關重要。以百度、阿里、騰訊、京東為代表的大型技術公司都投資于高水平人才，以確保它們始終處于行業的前沿。而對于中小型企業，可能沒有足夠的資源來吸引這些頂級人才，但它們可以與高校、研究機構建立合作關系，為員工提供持續的學習和培訓機會。此外，跨部門培訓和交叉技能的提高也可以幫助企業在快速變化的環境中保持靈活性。

4.算力儲備。高質量數據和先進算法都需要強大的計算能力作為支持。例如，大型金融機構使用復雜算法來實時評估信貸風險，這需要巨大的算力。因此，企業需要預見未來的計算需求，并提前進行軟硬件的投資和更新。此外，通過與云服務提供商建立合作，企業也可以獲得可擴展的彈性計算資源，來確保數據處理速度和效率。

5.安全措施儲備。隨著數據和人工智能技術在企業中被廣泛應用，安全威脅也相應增加。例如，最近的大型數據泄露事件已經對許多公司造成了嚴重的財務和聲譽損失。為此，企業應確保數據的安全性和隱私性，投入資源開發和采用先進安全技術，防止數據泄露和外部攻擊。同時，還需要培訓員工意識到潛在的安全威脅，采取預防措施。

6.倫理與合規儲備。隨著人工智能技術的深度融入，如何確保企業在利用這些技術時遵循倫理和法律規定變得至關重要。例如，人工智能系統在為用戶提供貸款建議時，必須確保其決策是公平、無偏見的。企業需要建立完善的倫理指導原則，跟蹤最新的法律要求，定期培訓員工，確保其操作合法合規，確保企業活動始終在法律和道德允許的范圍內進行。

7.文化與組織變革儲備。隨著人工智能技術的引入和應用，企業工作方式、組織結構乃至企業文化都可能需要調整。首先，企業需要培養一個鼓勵嘗試、容忍失敗的創新文化。對于一些傳統企業，這可能意味著必須克服固有的抗拒變革的態度。例如，谷歌公司就曾經鼓勵員工花費20%的時間在個人項目上，帶來了諸如Gmail等創新產品。其次，企業組織結構可能變得更扁平，以鼓勵跨部門合作和快速決策。例如，數據科學家、IT團隊、營銷部門應該更緊密地合作，確保數據和技術在整個組織中的流動和應用。

8.生態系統與合作伙伴儲備。在這個高度互聯的世界中，單一企業很難覆蓋所有技術領域。成功的企業越來越依賴于一個強大的外部生態系統，以填補其技術和資源的空白。企業應與其他同行、供應商、學術機構等建立緊密的合作關系，快速地獲取創新資源和市場機會。

我們正站在這個時代的十字路口，每家企業都面臨著一個決定性的選擇：是跟隨技術的步伐，全力擁抱這一變革，還是選擇守舊、等待，直至被淘汰？想象一下：一家充分利用上述八個儲備策略的企業，將怎樣顛覆傳統，開創新的市場格局，給用戶帶來前所未有的體驗？購物、娛樂、出行、醫療，每一個領域都有可能因為深度應用人工智能而煥然一新。

當上述一切化為現實，那些仍堅守傳統，不愿意擁抱變革的企業，將逐漸被邊緣化，被更為敏銳、勇于創新的對手超越。正如法國數字事務部前部長塞德里克·奧（Cedric O）所言：“如果你的競爭對手有了電，你可不想只剩下一盞燈?！?/p>