行業AI化,最能讓企業轉型成功的領導人?懂產業,比懂技術重要百倍

作者●黃齊元/商周.com專欄作者

我來到波士頓,屈指一算,上次來已經是10多年前了。不知為什麼,我每次到美國的行程都以西岸為主,很少到東岸,可能是因為我不習慣冷的環境吧!

這次目的是到著名學府MIT,參加「MIT科技評論」期刊一年一度的35/35發表年會。作為全美科技研發重鎮,MIT每年都會選出,35位35歲以下的傑出科學家,涵蓋AI、生技、新能源、環保等領域,得獎人遍布全球,大部分來自美國,但也有中國大陸、甚至非洲。

這是非常有趣的體驗,在台灣我們圍繞在半導體、5G、AI和生技領域,但都限於比較成熟的技術。MIT這個活動是獎勵那些年輕有潛力的人才,開發出可以改變未來20年科技面貌的技術,屬於真正的「尖端科技」(Cutting-edge Technology),具有很強的應用性,雖還未商業化,但令人大開眼界。

難得的是,每個人只有3分鐘報告時間,不到10張slides,卻要把他們的idea很完整的表述,而且要讓人聽懂,真不是一件容易的事。不過沒有一個人超時,我雖有許多地方不懂,仍聽得津津有味。

35個人中,華人有8位,2位是美籍華人,5位來自中國大陸,還有1位是台灣小留學生,他2歲移民加拿大,現在是柏克萊助理教授,只有27歲,領域是生技最熱門的CRISP基因編輯技術。

台灣也有不少優秀的年輕科技人才,但環境輸給國外。在美國哈佛、MIT、柏克萊這些學術機構,有優秀的人才和充裕的研發經費,很容易彼此互相激盪,創造出下個世代的尖端科技。

休息時間,一位老美主動找我聊天,他聽到我來自台灣,馬上變得非常友善,並表示他大學時期室友和最好的朋友就是台灣人。他在矽谷長大,現在卻在波士頓做新創投資。

我問他矽谷不是有更多新創企業嗎,為何不留在矽谷?一部分原因是他是哈佛MBA,但更重要的是他看到了機會。

根據他的說法,創投最早其實是起源於波士頓,很多大型科技公司如迪吉多(DEC)也是從波士頓開始,但波士頓沒有掌握這個機會,發揚光大,最後反而是在矽谷開花結果。不過現在矽谷過熱,這反而是波士頓的機會。

波士頓被矽谷趕上,一部分和文化有關。比如說雖然有很多投資基金,但大多數管理保守的家族資產,不大敢冒險。反觀矽谷,就像美國當年的西部拓荒,一開始根本募不到資金,很多史丹佛學生創業,初期是靠他們老師投資,再拉一些天使投資人,完全非正規軍的打法。

然而一旦形成風潮,真正的資金就過來了,而且是「風險投資」(Venture Capital),造就了今天的環境。

如果我們以中國大陸來作對比,就可以理解。上海是金融中心,但很多傳統金融機構對高科技不了解,不敢大膽投資。北京雖有中關村,但動不動就是追隨中央政策,不敢做一些跳出傳統框架的事。

在這種背景下,造就深圳的崛起,雖然沒有先天優勢,但大膽創新、不按牌理出牌。今天中國最好的公司如騰訊、華為、平安保險都來自深圳,現在深圳被扶正,取代香港地位。

這次另外一個有趣的經驗,是了解到科技和管理隔閡。這些年我已培養出來敏銳的反應和高度自信,參加國際論壇,不管是什麼場面,都能應付自如、舉手發問。可是這兩天一開始我完全不敢發問,一來對技術理解度有限,二來也正因為如此,不敢隨便舉手,以免自曝其短。

然而等到第二天下午,題目轉到AI在行業的應用,許多議題和管理有關。我的機會終於來了,許多問題我一聽很有感,明明是一個宏觀題目,別人卻將其矮化到很low的技術層面,因為在場90%都是工程師背景。

某科技大廠的AI應用顧問,很流暢講述他們輔導客戶的經驗,講完後主持人向來賓提問,這時奇蹟發生了:有近3秒鐘的時間無人舉手,我見機不可失,立刻站起來發問。

我的問題很簡單,就是如何解決現實中科技大廠,對行業特性缺乏了解的情形,如何找夥伴搭配補充這方面專業的不足,是不是仍然以賣產品為主要出發點?回答的女士相當defensive(懷有戒心),大概以為我在challenge(挑戰)她,一再強調他們以客戶利益為出發點,不會為了銷售產品而犧牲客戶利益、提出不夠中肯的解決方案。

坦白說,這是整場活動中我最有收穫的時刻。我終於能體會一個領導者的價值,也明白為何好的經營者即使不是技術背景,也能駕馭AI科技公司,就像1994年,Louis Gerstner(編按:IBM前主席兼首席執行官)臨危受命,成功拯救了IBM這家搖搖欲墜的百年科技巨人。

未來是「智慧+」的時代,必須將「AI技術」結合某個特定的「行業專業」,比如說醫療或零售。即使你是AI權威,但若不了解行業特性,也無法提出有效的解決方案。

隔行如隔山,看到一群工程師對管理議題啞口無言,我明白宏觀、前瞻的頂層策略,結合AI及行業特性,才是成功關鍵。現在我們太強調「AI行業化」,但未來應轉上「行業AI化」,由行業專家、而非AI工程師來主導。

馬雲在退休前宣布,阿里未來將強調「B端」戰略。這正是台灣的強項,台灣企業過去服務世界的B,也服務中國的B。AI和各個產業的B結合,非但能提升台灣產業水平,也促使台灣企業走向國際。

台灣未來的機會不是勞力、而是腦力。「Made in Taiwan」有一天會變成「Machine-learning in Taiwan」。

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