產業 AI 化的黃金 10 年
文 / 蔡明順
未來十年,我們將看到四波產業AI化提升企業轉型升級的機會。
第一波是單點效率的提升,像是製造端的瑕疵檢測、智能化排程、預防性維修、原料組合最佳化,就是機器取代人,這時科技領導廠商主導創新與先期應用,也看到語音助理、人臉辨識、醫學影像判讀...等新創公司,在特定應用上取得快速的進展。
第二波是企業流程的提升,當所有的單點應用被普及化之後,就會迎來重組作業流程效率的提升,形成線的變化,生產作業、服務程序與人機協作將會帶來管理流程的梳理與重整,顧問式的專案將興起,挑戰的將是原先的想像力與創
造力,觸動商業模式的轉變。
第三波是產業水平面的提升,這時傳統產業也跟進了,很多成熟與特殊領域的隱形冠軍,在AI應用上會走向產業內的全面運動,在產業應用的廣度與成效有很大提升,成熟標準化產品會推出且開始普及,這會是一個面的變化,也會快
速淘汰落後無法升級的公司,重新解構價值鏈。
第四波是生態系統整體的提升,產業聚落將因為應用者廣且多,因量變帶來質變,嶄新的應用會建構在已有的基礎之上,翻倍的效率提高也會影響整個行業的生態系統改變,不同生態系統會形成競爭,甚至取代了缺乏競爭力的產業,
整體產業結構發生重組,全球分工重新洗牌。
我習慣用<技術採用生命週期> 來解釋一個科技帶給市場的週期變化,技術採用生命週期的形狀是一個鐘形曲線(Bell Curve),這個曲線將新科技產品吸引各種類型消費者的過程分成五個階段,分別包括創新者、早期採用者、早期
大眾、晚期大眾與落伍者。,上述五個階段佔整體使用人數比例分別為 2.5% 、 13.5% 、 34% 、 34% 與 16% 。這五個不同階段的消費者分別具有不同特色,依接受新科技產品的容易程度如下:
創新者是一群對技術具有狂熱偏好的少數人士,他們的興趣就是研究新產品,同時也是新技術產品的把關者。因為只有在初期取得創新者的認同才能往後向其他潛在使用者證命新產品是可以運作的。他們在意創
新,習慣從0到1引領改變。
早期採用者是一群有先見之明的消費者,也是新技術產品市場發展的主要推動者。與創新者不同的是,早期採用者不是技術性人員,但他們會去想像這項新技術可以帶來什麼好處。一旦早期採用者找到這項新技術可以跟他們本來就在乎的東西做連結,這就成了他們購買的理由。他們在意保持領先與卡位標準與專利。
早期大眾的是一群非常重要的消費群,他們最在意的是產品實用性,對於新技術產品的採用往往比較謹慎,因為他們知道很多新科技是無法成功的。他們會先等待,並且觀察其他使用者的使用經驗,確定產品可以順利運作才會購買。他們在意產品實用性,實際效用與風險。
晚期大眾(late majority):
晚期大眾和早期大眾在乎的東西大致相同。但晚期大眾缺乏判斷產品是否可順利運作的能力,因此他們會等到規格完全確立,輔助系統建置完備才會從荷包掏出錢來。雖然這一群體的消費者不容易接納新產品,但是在市場上與早期大眾一樣多,佔整個市場三分之一。他們在意價錢與同業是否使用。
落後者(laggards):
落伍者不喜歡新科技,如果他們有買到新技術產品,那可能是在其他產品裡的某一零件,可能他們根本不知道自己使用了新技術產品。他們在意守成與延續企業生命。技術採用生命周期投射的不僅是B2B企業,在消費者市場也同等適用,說明一個新技術產品融入一個社會的過程,在過程中每個階段都和特定族群相互結合,加總起來就構成整個社會。
從發展歷程判斷,未來十年一定是AI的黃金發展時期。2016年至今,AI雖然還是停留在一些大型領導企業裡發展,不過2019年我們已經看到不少中型企業已經編列預算,展開試點性專案,呈現一些單點的行業應用,未來十年必會造就一批領先的產業公司。但也並不代表從此一帆風順的,今天的AI創業者必須要認識到AI舞台的主角變化,AI創業的舞台上,技術公司仍然是重要主角,AI不會改造每個傳統行業,反而帶給傳統行業的巨大衝擊,因為守舊僵化的思維、遲緩的行動力、欠缺專業人才、沒有提供人員足夠培訓,將會壓縮許多傳統企業生存空間退守到更底邊甚至面臨淘汰,因此,未來的黃金十年其實也是屬於領先的產業公司的。
什麼是領先的產業公司,他們為什麼會成為領先公司?領先的產業公司往往他們對所在的行業有著很深的洞察力與創新力,他們自身就是在行業內數位升級與轉型的實踐者,並且他們對於未來打造什麼樣的新的商業模式、新的效率引進能充分改變這個行業,有著深刻的理解和認識,只是受限於技術的漸進式發展,有很多想做的事情不能做,但這波AI科技大浪,帶給這些領先者寄望已久的改變競爭態勢與翻轉行業生態的機會,未來十年是絕對是屬於前段的AI技術公司和先進的產業公司聯手共贏的時代。
台灣人工智慧學校將在接下來著手在顧問諮詢、技術推廣、新創輔導、產學連結、社群交流、職涯發展六大面向,幫助更多行業的改造升級。AI行業在過去幾年雖然誕生了很多獨角獸企業,但是他們只是證明了AI在特定與微觀層面的應用潛力,我相信未來十年,人工智慧將迎來產業全面性的黃金發展期,一起加油!