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Yi-YiMagazine C-Jean-Philippe Courtois
微软已经从一家销售软件的公司，变成了一家收益以云服务为主的公司。最近几年，人工智能（AI）开始扮演越来越重要的角色，并已渗透到公司业务的方方面面。
但“人工智能”这个词已经有点被说烂了，与其关心未来它会塑造怎样一个科幻世界，不如看看现在它是一门怎样的生意。
如今，让·菲力浦·古德华（Jean-Philippe Courtois）的主要工作就是在全球各地拜访各行各业的公司，向它们介绍微软的人工智能服务。反过来，他也了解了不同行业、不同类型的公司，对于人工智能的需求和困惑，究竟是什么。
在他看来，虽然这个概念被大量炒作，但它不是一个资本生造出的热点，人工智能需求是真实的。
Yi AI其实是多项技术的集合。当你们向客户推介微软的技术时，如何找到它们真实的需求？
C 人工智能的确是许多技术的集合。但这些技术有一个共同点，就是提升人们的能力和创造力。也就是说，我们要告诉客户，我们的技术能如何帮助你改善工作，不仅是对一个公司而言，更是对个人。比如一个医生，一个时尚品牌零售店的销售顾问，一个工厂的工人，或者一个网店店主。
我们最近和IDC在亚太区合作了一个调查，近 80%的中国受访公司高管认为，人工智能技术将大大增强企业竞争力，但只有7%的公司把人工智能纳入了公司发展的核心战略，大多数公司还在试图搞明白自己究竟需要什么。在这之中，就能找到机会。
Yi 哪些行业在引进人工智能技术方面走得更快？
C 同一行业里，有的公司相对领先，有的仍然在挣扎。比如汽车行业就在非常积极地拥抱人工智能，并且有明确的应用路径。比如车载个人助手，宝马基于微软人工智能技术开发的个人助手，对接了不同的语音助手—Alexa、Cortana、Siri……我们给它提供了一个能连接不同系统的数据平台。
除了大公司，微软也会扶持一些新创企业。比如一家叫Airdoc的公司，它身处医疗领域，通过机器图像识别技术帮助医生降低误诊率。人工智能在醫疗领域的应用潜力巨大，人们普遍认为其普及速度也是最快的。
把可行的人工智能技术，提供给尽可能多的小公司，是一件很重要的事情。我们希望人工智能的技术全民化，而不是集中在一小部分公司手里。这让整个人工智能的生态更完整。如果一个技术无法尽可能普及，它就无法成为一个社会的“基础设施”。
Yi 向小公司推广AI技术是不是更难？它们是否更在意成本？
C 是的，它们会在意成本，但更会在意自己能否真的通过技术改进效率。好消息是，成本这件事现在不用太担心。因为依靠云服务和模块化的产品，小公司可以很容易地购买所需的人工智能服务。
如果拿微软举例，我们有一个叫作Dynamics 365的企业应用云平台，内置先进的人工智能和数据分析，小公司也可以利用这个平台从自己的用户数据中获取洞察，优化业务战略，我们也提供各种人工智能技术的服务包，客户可以自己选择。
这种服务需要两个基础，一是可靠的云平台，第二个是对客户需求的提前洞察。你要知道不同类型的公司需要怎样的服务，需要处理哪些数据，与哪些传感器对接。这样才能把图像识别、语音识别、深度学习等不同技术分支里的服务和他们的需求有机结合，变成能够即插即用的产品。
Yi 你曾在演讲中强调，人工智能会带来许多新工作。但为什么仍有那么多人担心工作被机器抢走？
C 我们都知道，如果把AI所带来的技术进步与工业化时代类比就能理解，技术革命总是会消灭一些工作，又增加新的，而后者的数量会大于前者。我们现在已经看到，就业市场对数据分析方面的需求大幅增加。但我们需要注意的是，新技术和人不仅是替代的关系，更多的情况是，AI将改变人的工作方式。比如在一个客服中心，你收到1000个不同的需求，这时一个聊天机器人肯定无法完全代替人的回答，但它能解决最简单的部分，减少重复的常规提问，人要做的就是解决那些有难度的投诉和询问，给予人性化的回复。这种AI改变工作的情景将是未来职场中最多见的。这么看的话，我对AI时代的劳动力市场还是很乐观的。
Yi 许多公司都在谈论人工智能技术如何改变自己的产品和服务，但这不单是个技术问题，公司的管理架构、工作流程会有怎样的改变？你对此有什么建议？
C 当我们与各家公司的CEO交谈时，他们最初会感兴趣技术本身能带来什么，但很快他们就会担心，如果做了这些改革，公司该怎么运转，公司文化该如何适应新技术。我们没法给每个公司一个明确答案。但我有一个建议是，必须建立一个乐于转型的管理层。各个业务的负责人，不论是市场、行政、研发、销售、供应链还是人力资源，都需要积极拥抱人工智能技术带给自己业务板块的改变。如果在管理层塑造了这样的文化，整个公司的改革就容易得多。
Yi 那你们自己是怎么做的？
C 首先你要理解，对微软来说，这不是第一次改变。我们从一个销售软件的公司，变成一个以云服务和人工智能为先的公司。它意味着，我们需要重构研发团队，调整人才结构，并且重新建立一个从基础研究到产品落地的流程。对于微软这么一个强调技术的公司来说，这基本等于重构整个公司。
举个例子，过去我们有一个3年的产品更新周期，比如Windows、Office这些产品。工程师也按照这个节奏工作。但是当你把业务聚焦在AI上，你需要随时更新服务频率，可能是几周一次。对于我负责的销售工作，我们也要改变过去拜访客户的节奏，用数字化的方式向他们推送最新的服务，并且告诉对方，如何让自己的业务从这种实时更新中获益。对一线工作人员带来的影响就是，他们得比过去更懂技术，也更懂客户的业务。
人工智能技术的一大特点，就是它一直在进化。相应的，不论是科学家、工程师还是销售专家，都需要有持续学习的习惯。在微软，我们叫它“成长型思维”。这很艰难，不过当你发现自己能够影响全球最大的公司，或是扶持一个有潜力的创业公司，就很有成就感。
Yi 很多人担心，现在的教育体系无法适应未来AI统治下的世界。你同意这种观点吗？你觉得现在的教育需要改变什么？
C 确实，我们看到教育受到了新技术的挑战。不过我们首先要意识到，对于现在的年轻人，改变不是新鲜事。他们不再从学校毕业后，就一直从事同一份工作30年。在他们的职业生涯里，他们更新自己的职业技能的次数可能平均超过20次。
面对AI技术的改变，我不觉得每个孩子都需要很早开始学编程，或是数据分析。当然我们看到不少学校在做这类尝试，微软也做过这方面的业务，这很不错。但我们觉得关键是要培养孩子与人交往的技巧，以及情感沟通能力，因为这是机器无法替代的，并且这些能力能帮助他们更好地使用人工智能。
Yi 有的人担心，AI会像本世纪初的太阳能：同样被认为能改变世界，但过快炒热后，却发现离大规模普及还很远。你对此担心吗？
C 我毫不担心。因为AI有实实在在的商业需求。如何通过对数据的挖掘和利用计算机技术，改善公司的运转效率、提升产品质量、保障安全，这些都是自发的需求。这个市场是真实存在的。资本的投入，只是建立在这一基础上，所以我不担心这是个泡沫。