美國(guó)OpenAI公司推出的ChatGP引發(fā)了全球范圍內(nèi)的關(guān)注，它使得人工智能生成式內(nèi)容（AIGC）的概念迅速普及。《ChatGPT走紅，AIGC會(huì)替代搜索引擎嗎？》。這種生成式人工智能的應(yīng)用不僅改變了個(gè)體獲取信息的方式，還在逐步改變企業(yè)管理的各個(gè)方面。

隨著人工智能技術(shù)的普及，一些企業(yè)開始利用這種技術(shù)來(lái)開發(fā)針對(duì)特定行業(yè)或領(lǐng)域的管理輔助工具，以幫助管理者打破認(rèn)知邊界，構(gòu)建一種融合人類經(jīng)驗(yàn)和人工智能的生成式管理決策模式。例如，在企業(yè)戰(zhàn)略管理中，傳統(tǒng)的決策過程往往是基于高層管理者的個(gè)人認(rèn)知，形成一種自上而下的經(jīng)驗(yàn)式管理模式。然而，隨著商業(yè)環(huán)境的復(fù)雜性和產(chǎn)業(yè)變革的深化，企業(yè)的發(fā)展方向已經(jīng)從單一向多方向發(fā)展，這就需要管理者能夠處理更復(fù)雜的內(nèi)外部因素。

在這種情況下，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者開始認(rèn)識(shí)到技術(shù)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的價(jià)值。特別是在后疫情時(shí)代，大多數(shù)企業(yè)都加快了轉(zhuǎn)型的步伐。站在下一個(gè)十年的起點(diǎn)上，企業(yè)全面重塑的時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。人工智能等新興技術(shù)將成為推動(dòng)這一時(shí)代發(fā)展的關(guān)鍵力量。

生成式人工智能的發(fā)展和應(yīng)用，將使企業(yè)管理更加智能化和高效化。數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用實(shí)踐專家駱仁童博士認(rèn)為，通過結(jié)合人類的經(jīng)驗(yàn)和人工智能的技術(shù)，企業(yè)可以更好地應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的商業(yè)環(huán)境，從而實(shí)現(xiàn)更快速、更準(zhǔn)確的決策。同時(shí)，這也將為企業(yè)提供更多的創(chuàng)新和發(fā)展機(jī)會(huì)，推動(dòng)企業(yè)在新的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中取得優(yōu)勢(shì)。

高處的果實(shí)

隨著這輪技術(shù)圖片，大型語(yǔ)言模型（LLMs）和基礎(chǔ)模型的熱潮正在推動(dòng)生成式人工智能的發(fā)展，這是人工智能領(lǐng)域的重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)。生成式人工智能是以大量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過預(yù)設(shè)和自我修正的反饋機(jī)制構(gòu)建的，能夠產(chǎn)生更大規(guī)模數(shù)據(jù)的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它能理解人類的創(chuàng)作要素，重新組合這些要素，創(chuàng)造出新的、人類可以理解的內(nèi)容。

這些技術(shù)不僅破解了語(yǔ)言的復(fù)雜性，使機(jī)器能夠?qū)W習(xí)上下文、推斷意圖并獨(dú)立創(chuàng)造，而且還可以快速適應(yīng)各種不同任務(wù)。這將對(duì)未來(lái)的工作方式、商業(yè)模式和社會(huì)生活產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，極大地提升人類的創(chuàng)造力和生產(chǎn)力。

目前，大多數(shù)企業(yè)選擇直接購(gòu)買“模型即服務(wù)”來(lái)開展業(yè)務(wù)應(yīng)用。然而，對(duì)于許多企業(yè)來(lái)說(shuō)，最大的價(jià)值可能來(lái)自于使用自身的數(shù)據(jù)定制或微調(diào)模型，以滿足其獨(dú)特的需求。

例如，企業(yè)可以方便地獲取和使用生成式人工智能和大語(yǔ)言模型應(yīng)用程序。他們可以通過API調(diào)用這些程序，并運(yùn)用提示學(xué)習(xí)和前綴學(xué)習(xí)等提示工程技術(shù)，根據(jù)自身的具體需求進(jìn)行定制。《企業(yè)如何在這波AI人工智能浪潮實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略布局？》。

為了提高生成式人工智能和基礎(chǔ)模型在特定業(yè)務(wù)應(yīng)用中的價(jià)值，企業(yè)將越來(lái)越多地利用自身數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)來(lái)實(shí)現(xiàn)定制，從而實(shí)現(xiàn)質(zhì)的提升。從生成可能的結(jié)果到判斷和削減結(jié)果的可能性，生成式人工智能正在逐步實(shí)現(xiàn)輸出內(nèi)容從不確定向確定的轉(zhuǎn)變。

例如，在線旅行代理公司通過部署ChatGPT插件作為“智能客服”，為用戶提供旅游出行的個(gè)性化建議，幫助用戶更快地確定行程安排。對(duì)于意外的行程更改，旅客可以通過全天候在線的智能客服快速解決問題。此外，生成式AI還可以應(yīng)用于內(nèi)容創(chuàng)建、代碼編寫、流程自動(dòng)化、信息安全等領(lǐng)域。

慎思與篤行

越來(lái)越多的中國(guó)企業(yè)正在積極探索生成式人工智能技術(shù)，并開始應(yīng)用大型語(yǔ)言模型來(lái)實(shí)現(xiàn)更多的創(chuàng)新和效率提升。企業(yè)方既需看到明確的方向，也應(yīng)在過程中謹(jǐn)慎探索，例如選擇一些低風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域進(jìn)行可行性評(píng)估，再開展生成式人工智能試點(diǎn)，探索創(chuàng)新潛力。

人工智能的普及性應(yīng)用之所以剛剛開始，是因?yàn)閾踉谌斯ぶ悄芾碚摵蛯?shí)踐之間巨大的算法、算力和數(shù)據(jù)鴻溝最近才得以突破。而在此次突破中扮演關(guān)鍵角色的英偉達(dá)公司的股價(jià)最近一段時(shí)間一路狂飆，全球范圍內(nèi)仍然一卡難求。眾多創(chuàng)業(yè)公司乃至互聯(lián)網(wǎng)大廠紛紛表示要All-in生成式人工智能，但真正能夠做到的卻寥寥無(wú)幾。這也反映了知行合一之間差異，以及企業(yè)計(jì)劃制定和執(zhí)行之間的不連續(xù)性。

從現(xiàn)在到未來(lái)有很多路徑，選擇哪條路徑是“知”所決定的，“知”從不確定性到確定性的提升，可以幫助人們選擇自己認(rèn)為的最佳路徑，但現(xiàn)實(shí)中的路徑是否走得通，則需要克服未來(lái)路徑上的不連續(xù)性。

在未來(lái)發(fā)展方向不確定性高、未來(lái)發(fā)展路徑不連續(xù)性也高的情況下，事物的發(fā)展處于混沌狀態(tài)，企業(yè)大多采取適應(yīng)式管理，在眾多發(fā)展方向中進(jìn)行排除，試圖找到適合自身資源和能力條件的發(fā)展方向，并將有限的資源和能力押注在此發(fā)展方向上，力圖實(shí)現(xiàn)發(fā)展路徑的突破，進(jìn)入成長(zhǎng)階段。

成長(zhǎng)階段的企業(yè)往往采取愿景式管理，總有企業(yè)能夠克服發(fā)展路徑上的不連續(xù)性，實(shí)現(xiàn)自己的愿景，進(jìn)入發(fā)展方向不確定性低、發(fā)展路徑不連續(xù)性低的階段，并開始采取計(jì)劃式管理模式，盡力讓自己的發(fā)展方向穩(wěn)定下來(lái)，讓自己的發(fā)展路徑持續(xù)下去。然而當(dāng)企業(yè)面臨劇烈變化時(shí)，便不得不重新進(jìn)行選擇，以適應(yīng)發(fā)展方向不確定性升高的外部環(huán)境。

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用實(shí)踐專家駱仁童博士看來(lái)，企業(yè)在探索生成式人工智能技術(shù)時(shí)，應(yīng)該注重知行合一。這意味著企業(yè)需要將理論知識(shí)與實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合，以確保創(chuàng)新和技術(shù)的有效應(yīng)用。同時(shí)，企業(yè)在選擇發(fā)展方向時(shí)應(yīng)謹(jǐn)慎行事，通過可行性評(píng)估和試點(diǎn)項(xiàng)目來(lái)降低風(fēng)險(xiǎn)。此外，企業(yè)還需要關(guān)注未來(lái)發(fā)展路徑上的不連續(xù)性問題，并在面對(duì)劇烈變化時(shí)靈活調(diào)整策略。

生成式管理

在信息爆炸且便捷的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，計(jì)劃式管理容易讓企業(yè)忽視外部信號(hào)，導(dǎo)致組織僵化，錯(cuò)失發(fā)展機(jī)遇。

過多的市場(chǎng)信號(hào)也會(huì)導(dǎo)致采用涌現(xiàn)式管理的企業(yè)在市場(chǎng)中隨機(jī)漫步和無(wú)序擴(kuò)張，雖然看到多向的發(fā)展路徑卻無(wú)法一力貫之。因此，缺乏高速處理海量信息能力的企業(yè)，無(wú)論是采取適應(yīng)式、愿景式、計(jì)劃式、涌現(xiàn)式管理中的哪一種，都難以創(chuàng)造最優(yōu)績(jī)效。面對(duì)錯(cuò)綜復(fù)雜的外部環(huán)境和多元業(yè)務(wù)組合，企業(yè)可以借鑒生成式人工智能技術(shù)的邏輯，嘗試生成式人工智能管理邏輯。

在發(fā)散階段，生成式人工智能管理機(jī)制從各個(gè)業(yè)務(wù)獲取海量信息，對(duì)企業(yè)決策模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，使其能夠?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和模式，進(jìn)而預(yù)判企業(yè)后續(xù)的經(jīng)營(yíng)方向和未來(lái)狀況。

在收斂階段，經(jīng)過訓(xùn)練的模型進(jìn)入決策輔助模擬階段，生成的數(shù)據(jù)供管理者參考。管理者同時(shí)對(duì)模型輸出的決策方案進(jìn)行評(píng)估，以便于后續(xù)改進(jìn)模型和提高生成結(jié)果的質(zhì)量。

在實(shí)踐中，企業(yè)采取的自下而上與自上而下結(jié)合的決策方式，就有生成式管理的模式。

例如，任正非在討論華為決策體系轉(zhuǎn)型時(shí)說(shuō)“我也不知道一線要多少資源合適，只能讓聽得見槍聲的人呼喚炮火，因?yàn)樗x客戶最近，大家先聽他的，選擇先相信他。我們事后復(fù)盤時(shí)發(fā)現(xiàn)浪費(fèi)彈藥了，再‘秋后算賬’、總結(jié)經(jīng)驗(yàn)?！比A為一線的每一次呼喚炮火屬于一次自下而上的策略輸出?！稙槭裁慈A為被制裁具有必然性？世界格局變化加速數(shù)字經(jīng)濟(jì)，企業(yè)應(yīng)如何應(yīng)對(duì)？》

隨著企業(yè)的不斷發(fā)展和外部環(huán)境的快速變化，很多企業(yè)在同一時(shí)點(diǎn)擁有創(chuàng)新業(yè)務(wù)、成長(zhǎng)業(yè)務(wù)、成熟業(yè)務(wù)和轉(zhuǎn)型業(yè)務(wù)等組合。這些業(yè)務(wù)分別面對(duì)不同的發(fā)展方向不確定性和發(fā)展路徑不連續(xù)性。

為了應(yīng)對(duì)各類業(yè)務(wù)面對(duì)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，企業(yè)將服務(wù)于不同類型的用戶，采用相應(yīng)的組織結(jié)構(gòu)，發(fā)展符合用戶需求的產(chǎn)品，并嘗試在各不相同的市場(chǎng)環(huán)境中進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)合作。于是企業(yè)管理的復(fù)雜程度開始指數(shù)級(jí)上升。

生成式管理包括兩個(gè)核心理念，一是“生”，二是“成”。企業(yè)整體管理目標(biāo)的基礎(chǔ)是各個(gè)業(yè)務(wù)的管理目標(biāo)，而每個(gè)業(yè)務(wù)的管理目標(biāo)又包括用戶管理、組織管理、產(chǎn)品管理和市場(chǎng)管理等方面。

在“生”的方面，企業(yè)可以使用預(yù)訓(xùn)練的管理模型，針對(duì)每類業(yè)務(wù)所面臨的管理問題和數(shù)據(jù)信息打標(biāo)簽，并不斷通過管理人員的評(píng)估，對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，形成自下而上的管理信息匯集系統(tǒng)。

在“成”的方面，包括各項(xiàng)業(yè)務(wù)目標(biāo)的達(dá)成和公司整體目標(biāo)的達(dá)成。由于每項(xiàng)業(yè)務(wù)的管理目標(biāo)都包括用戶管理、組織管理、產(chǎn)品管理和市場(chǎng)管理等具體目標(biāo)。這些目標(biāo)匯聚在一起，應(yīng)該達(dá)成各項(xiàng)業(yè)務(wù)的整體管理目標(biāo)，而處于不同發(fā)展階段的各項(xiàng)業(yè)務(wù)整體目標(biāo)的匯集，則應(yīng)該能夠達(dá)成公司層面的整體目標(biāo)。

企業(yè)高層管理者可以自上而下地對(duì)各業(yè)務(wù)目標(biāo)達(dá)成情況進(jìn)行評(píng)估和排序，并調(diào)整公司層面的回報(bào)模型，進(jìn)而促使各個(gè)業(yè)務(wù)達(dá)成自身目標(biāo)的同時(shí)，幫助公司達(dá)成整體管理目標(biāo)。

企業(yè)管理是一門科學(xué)，可以通過規(guī)則的制定應(yīng)對(duì)管理中的不確定性。用規(guī)則的確定性，應(yīng)對(duì)變化的不確定性，用流程的連續(xù)性應(yīng)對(duì)行為的不連續(xù)性。需要管理者對(duì)管理體系進(jìn)行適度干預(yù)，包括但不限于對(duì)管理數(shù)據(jù)的評(píng)估、對(duì)管理行為的反饋和對(duì)管理模型的優(yōu)化。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用實(shí)踐專家駱仁童博士的觀點(diǎn)是，構(gòu)建生成式管理并非一項(xiàng)臨時(shí)應(yīng)對(duì)或補(bǔ)救措施，而應(yīng)從設(shè)計(jì)初期就全面規(guī)劃并在整個(gè)生命周期中持續(xù)優(yōu)化。

生成式管理的關(guān)鍵在于決策模型和賦分策略的相互影響，實(shí)現(xiàn)自我優(yōu)化，在接受外部指令時(shí)，能夠自主產(chǎn)生大量?jī)?nèi)容并進(jìn)行快速篩選，找出最佳解決方案。

生成式人工智能的發(fā)展不僅帶來(lái)了挑戰(zhàn)，也帶來(lái)了思維上的發(fā)展。

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