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      AI的最大價值在于協(xié)同,而非自動化

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      現(xiàn)實中,系統(tǒng)間的巨大差異往往使對齊難以實現(xiàn),因此協(xié)同仍高度依賴人工,成本高昂。而AI的協(xié)同能力正打破這一桎梏。它催生的新型協(xié)同模式,不僅改變工作流程,更在重塑碎片化行業(yè)中價值創(chuàng)造與競爭的本質(zhì)。


      人們通常從預測成本或創(chuàng)造成本下降的角度來解讀人工智能的經(jīng)濟影響。然而,還有一個更關(guān)鍵卻最易被忽視的因素:協(xié)同成本的顯著降低。

      這里的“協(xié)同”并非字面翻譯,而是指將不同團隊、系統(tǒng)的產(chǎn)出轉(zhuǎn)化為彼此可理解、可銜接信息的持續(xù)過程。其成本體現(xiàn)在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、成果對齊的精力消耗,以及耗費在會議協(xié)調(diào)與返工上的大量時間。高效的協(xié)同,意味著讓原本割裂的人員、工具和數(shù)據(jù)能夠為一個共同目標順暢協(xié)作——換言之,它使項目得以穩(wěn)步推進,而非陷入無休止的協(xié)調(diào)與修正。

      人工智能正在使協(xié)同變得廉價且通用。它通過兩種方式實現(xiàn)這一目標:從非結(jié)構(gòu)化信息中提取可用框架,并利用這些結(jié)構(gòu)化信息驅(qū)動工作完成。過去因數(shù)據(jù)格式、專業(yè)術(shù)語或工作流程不匹配而無法協(xié)作的互補要素,如今無需強制統(tǒng)一標準即可輕松整合。這是歷史上首次,協(xié)同可以在無需達成廣泛共識的前提下實現(xiàn),這意味著其應(yīng)用范圍得以拓展至那些曾因成本過高或過于復雜而無法觸及的專業(yè)領(lǐng)域。

      過去十年,我的工作重心是設(shè)計平臺以整合碎片化系統(tǒng)。但直到最近,這類協(xié)同始終存在一個根本性限制:它極度依賴高度結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)與規(guī)整的接口,這要求各方就標準與流程達成一致。現(xiàn)實中,系統(tǒng)間的巨大差異往往使對齊難以實現(xiàn),因此協(xié)同仍高度依賴人工,成本高昂。而AI的協(xié)同能力正打破這一桎梏。它催生的新型協(xié)同模式,不僅改變工作流程,更在重塑碎片化行業(yè)中價值創(chuàng)造與競爭的本質(zhì)。

      無需共識的協(xié)同

      以建筑業(yè)為例。

      一個典型的建筑項目需要建筑師、結(jié)構(gòu)工程師、承包商等多方專業(yè)團隊協(xié)作。但每個團隊都使用各自的專業(yè)工具,關(guān)注點也截然不同:建筑師注重空間美學,結(jié)構(gòu)工程師聚焦荷載安全,承包商則優(yōu)先施工順序與進度管理。

      在此背景下,高效協(xié)同成為項目成敗的關(guān)鍵。施工常偏離原始設(shè)計,若各團隊不能及時協(xié)調(diào)適應(yīng),結(jié)果必然是返工、延誤與建筑質(zhì)量問題。

      以往試圖通過自上而下的標準化解決問題——強制所有參與方使用統(tǒng)一平臺或數(shù)據(jù)模型——結(jié)果往往失敗,或在局部實現(xiàn)有限協(xié)同的同時引發(fā)其他環(huán)節(jié)的錯位。此外,專業(yè)團隊也必然抗拒放棄定義其專業(yè)性的工具。不同工具產(chǎn)生的設(shè)計與施工計劃難以互通,不對齊即意味著高昂的協(xié)同成本。

      AI提供了全新的解決方案。它不再要求統(tǒng)一工具或標準,而是默認接受碎片化現(xiàn)狀,從BIM軟件、電子表格、現(xiàn)場照片、郵件、批注PDF等迥然不同的來源提取信息——每個來源僅反映項目的局部視角。通過整合,AI構(gòu)建出項目的統(tǒng)一全景視圖,讓每位參與者都能實時追蹤設(shè)計、工程、進度與合規(guī)等各維度的進展。

      基于此統(tǒng)一視圖,項目經(jīng)理能在尊重各團隊工作方式的前提下,統(tǒng)籌碎片化流程。他們還能直接做出跨專業(yè)的權(quán)衡決策,無需召開冗長的協(xié)調(diào)會議。例如,若建筑師移動了樓梯間,AI層可自動識別其對結(jié)構(gòu)梁的影響,即時通知結(jié)構(gòu)工程師。AI成為隱形的協(xié)同層,持續(xù)檢視并調(diào)和跨團隊變更,通過實時“翻譯”實現(xiàn)執(zhí)行同步。

      許多企業(yè)已洞察此中機遇。例如,Trunk Tools 從 Autodesk(建筑師和工程師用于創(chuàng)建設(shè)計和規(guī)劃的工具)和 Procore(承包商用于管理工作的工具)等工具中收集信息,通過解讀圖紙、規(guī)范與進度表,生成結(jié)構(gòu)化、可檢索的項目檔案。這意味著各方無需再耗費時間相互核對、修正偏差,所有疑問均可指向同一信源,并獲得基于最新文檔的準確答案。行業(yè)巨頭也在跟進,例如Procore收購Datagrid,正是看中其從非結(jié)構(gòu)化文件中提取數(shù)據(jù)框架的類似能力。

      競爭格局的重塑

      當協(xié)同不再依賴共識,那些憑借統(tǒng)一標準、接口或流程建立優(yōu)勢的企業(yè),其護城河便開始動搖。

      以美國車險理賠市場為例,初創(chuàng)公司Tractable正挑戰(zhàn)巨頭CCC Intelligent Solutions,盡管后者地位看似穩(wěn)固。

      車險理賠涉及保險公司、維修廠、零件商、評估員等多個獨立主體,各使用不同系統(tǒng),激勵也不盡相同。CCC通過建立一套標準化的損傷代碼與數(shù)字工作流程——這套“通用語言”已被行業(yè)廣泛采納——從而主導了市場。競爭對手若想取代CCC,就必須推翻其標準,這意味著要替換現(xiàn)有工具、重新培訓人員、改寫保險公司流程,轉(zhuǎn)換成本極高。因此過去二十年,CCC的地位似乎堅不可摧。

      但局面已變。為挑戰(zhàn)CCC,Tractable完全繞開了標準之爭。它并未試圖說服行業(yè)放棄CCC的代碼體系,而是訓練AI模型直接解讀車主手機拍攝的車輛損傷照片,生成維修估價,并無縫對接保險公司現(xiàn)有流程。換言之,Tractable實現(xiàn)了“無需共識的協(xié)同”。成果顯著:至2023年,其年處理理賠金額已近70億美元。


      未來的道路

      利用AI協(xié)同能力的機遇遠不止于上述行業(yè)。在醫(yī)療保健、物流等碎片化行業(yè)中,人工智能重構(gòu)脫節(jié)系統(tǒng)間共享狀態(tài)的能力,既是機遇,也是挑戰(zhàn)。現(xiàn)有企業(yè)有三種策略可供選擇:

      1)成為協(xié)同層

      選擇此路線的企業(yè)承認,僅靠專有標準已不足維持優(yōu)勢。它們將投資于打造最優(yōu)的生態(tài)系統(tǒng)全景視圖。物流平臺project44即采用此策略,在不要求承運商更換標準的前提下,提供貨運全程的統(tǒng)一可視化。這類企業(yè)通過擁抱工具與格式的開放,將自己定位為生態(tài)系統(tǒng)中不可或缺的“翻譯中樞”。

      2)強化責任承擔

      企業(yè)無需競逐中立協(xié)同平臺的角色,而是可以強化自身為最終結(jié)果兜底的能力——即便具體的協(xié)同過程由外部或第三方完成。馬士基(Maersk)是此策略的典范:它向綜合物流服務(wù)商轉(zhuǎn)型,提供涵蓋端到端合同、報關(guān)、倉儲、數(shù)字訂艙及風險管控的全鏈條服務(wù)。在供應(yīng)鏈動蕩、制裁風險與監(jiān)管審查日益嚴峻的背景下,馬士基通過一體化控制,能夠提供更可靠的風險與執(zhí)行保障,并以此構(gòu)建競爭力。

      3)控制協(xié)同,分層賦能

      此策略下,企業(yè)既不全面開放協(xié)同能力,也不完全退回封閉管控。它們利用AI在內(nèi)部構(gòu)建特權(quán)性的統(tǒng)一視圖,然后有選擇、有條件地(通常有償)向仍處碎片化的合作伙伴生態(tài)提供部分可見性。

      聯(lián)邦快遞即采用此策略:它大力投資AI路線系統(tǒng),基于其全網(wǎng)絡(luò)實時數(shù)據(jù)形成統(tǒng)一運營視圖,但對外僅有限度地共享信息,且常設(shè)有付費門檻。這使得客戶與伙伴不得不依賴聯(lián)邦快遞獲取關(guān)鍵數(shù)據(jù),從而鞏固其樞紐地位。只要其網(wǎng)絡(luò)密度與服務(wù)覆蓋保持優(yōu)勢,客戶仍愿為此可視性付費而非自建,此模式便可持續(xù)。

      AI驅(qū)動的協(xié)同使得人、工具、系統(tǒng)能在缺乏共識的情況下高效協(xié)作,這將為碎片化行業(yè)帶來速度、成本與創(chuàng)新層面的切實收益,同時也將引發(fā)權(quán)力轉(zhuǎn)移。短期看,贏家將是那些善用AI突破系統(tǒng)壁壘、切實完成工作的實踐者。但長遠而言,僅有協(xié)同并不足夠:當項目規(guī)模擴大、失敗代價高昂時,責任、信任與歸屬問題必將促使行業(yè)重建共享規(guī)則與清晰權(quán)責。切實可行的前進道路是,利用人工智能在協(xié)同成本長期過高的地方啟動協(xié)作,同時有意識地構(gòu)建治理機制、合同和規(guī)范,將快速協(xié)同轉(zhuǎn)化為持久、可信的生態(tài)系統(tǒng)。

      關(guān)鍵詞:

      桑吉特·保羅·喬杜里(Sangeet Paul Choudary)| 文

      桑吉特·保羅·喬杜里是專注于人工智能與平臺戰(zhàn)略的C級顧問,加州大學伯克利分校高級研究員,四度入選《哈佛商業(yè)評論》“十大必讀文章”的作者。憑借探討AI經(jīng)濟影響的著作《重塑》,他榮獲2025年Thinkers50戰(zhàn)略獎。

      周強 | 編校

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