本书基于对许多行业数百家公司的研究展示了如何围绕数据、挖掘和人工智能重塑公司。本书从爱彼迎到蚂蚁集团，从微软到亚马逊，说明人工智能驱动的业务更具可扩展性，使公司能够跨越行业边界，并为学习创造机会。本书还提出了重新思考业务和运营模式的框架，解释了数字公司和传统公司之间的“冲突”如何重塑竞争，并迫使传统公司重新调整其运营模式，描述了数字公司、传统公司和监管机构等领导者面临的新挑战与责任。通过阅读本书，读者能够对人工智能驱动的数字公司及其管理有更加深入的了解。

AXIOM商业图书金奖作品
福布斯/彭博社/《公司》杂志年度推荐

哈佛商学院教授重磅新作

萨提亚·纳德拉 | 微软CEO
克里斯坦森 | “颠覆式创新”之父　联袂力荐

碰撞的世界
本书拟通过分析一种新型公司来定义人工智能时代，此类公司的结构是为了适应由数字网络、分析和人工智能所塑造的商业环境而构建的。其根本特征就是具有一种独特的运营体系—一种横向结构，利用集成数据来推动人工智能应用程序的快速配置，从而实现规模、范围和学习的指数级增长。该结构有别于传统公司内部孤立的结构形式，后者会限制公司的增长和响应能力，阻止敏捷沟通和协调，从而导致决策的片面性并限制技术和数据的共享共用。新的结构可以快速、广泛地配置计算机科学家所说的“弱人工智能”：根据特定用途对现有的算法进行微调就可投入使用，以完成公司大部分的重要运营任务。
本书探讨了相同领域内数智公司与传统公司频繁出现的各种碰撞。蚂蚁集团与银行业、YouTube及网飞（Netflix）与娱乐业、爱彼迎（Airbnb）与传统酒店的冲突就是三个典型的例子。这些碰撞告诉我们，当指数系统运行到饱和状态（达到极限）时会出现什么情况。想一想高中时学到的内容，指数曲线在原点处是平缓的，然后以递增的速度迅速上升。如蚂蚁集团、YouTube和爱彼迎的案例所示，数智公司最初只能提供有限的价值，因此老牌公司可能注意不到数智公司的竞争。即使注意到了，它们往往也会把这种威胁最小化、合理化甚至完全忽略。随着数智公司的竞争力越来越强，老牌公司可能试图通过向消费者宣扬数智公司的种种问题或游说监管机构来阻挠其发展。随着数智公司的进一步发展，一些老牌公司不得不开始调整自身的运营模式，对大部分系统进行数智化改造，但大多数时候，当它们这么做时为时已晚。一旦业务量达到一定级别，数智公司就会呈现爆发式增长，而传统系统将不堪重负。安卓和诺基亚、亚马逊和巴诺书店（Barnes & Noble）、YouTube和维亚康姆（Viacom）、蚂蚁集团和香港上海汇丰银行都是鲜活的例子。
在创作本书时，我们虽然相信这种新型公司的出现是不可避免的，但同时觉得经济的转型尚需时日，因此大多数传统公司有足够的时间来调整和适应。我们在2020年1月发行本书英文版时，并没有预见到Covid-19（新型冠状病毒肺炎）的暴发会如此迅速地改变世界经济和社会格局，疫情迫使所有的公司即刻就要完成数智化改造。全球疫情的暴发使我们面临这样一种情形：公司必须立即进行转型，这样才能应对另一种巨大的威胁—新型冠状病毒。
面对病毒的指数级增长
从新型冠状病毒肺炎危机中我们可以清楚地看到，呈指数级增长的系统与传统系统发生冲突时会有何种后果。在疫情早期，人们对疫情都不够重视，2020年1月至2月期间，我们还奔走在美国和欧洲为新书做宣传，当时完全没有意识到我们就端坐在即将爆发的火山顶端。我们先去了波士顿、芝加哥、洛杉矶和旧金山，然后是伦敦、慕尼黑、巴黎和米兰，到处发表演讲。
本书两位作者中的一位（马尔科）从巴黎飞往米兰的那一天，新型冠状病毒肺炎在欧洲的传播达到临界点。随着飞机起飞，一切似乎平静下来，但是一些乘客忧心忡忡地盯着手机，还有几个戴着口罩。当马尔科和他妻子乘坐的飞机在米兰降落时，他们的语音信箱都要爆了。在乘车从马尔彭萨机场到酒店的路上，他们收听了这些语音信息，这才意识到一场重大的危机就要来临。仅仅在过去的几天里，新型冠状病毒肺炎的确诊病例就增加了一个数量级。疫情使米兰附近的许多城镇都陷入瘫痪。他们跳上另一辆开往苏黎世的汽车，睡了几个小时后开始了紧张的飞行，直接回到波士顿，然后就一直待在那里，目睹疫情的不断恶化，惊恐不安，所有人都陷入了困境。
新型冠状病毒肺炎对全球卫生和经济机构造成了严重破坏，无情揭示了呈指数级增长的疫情如何轻易摧毁传统组织（如医疗保健系统、医疗供应和技术公司、食品分销公司、金融服务公司和教育机构，等等）。大多数机构和政府组织在新型冠状病毒肺炎暴发之初麻痹大意，导致它们对控制疫情的技术、供应、流程和系统投入不足。
于是碰撞就产生了。
灾难的根源往往是在问题暴露初期任其发展，最终量变导致质变。传统公司与数智公司之间的碰撞使我们看到，传统公司唯一的出路是要对威胁有清楚的认识，能够快速响应并且制订周密的计划来应对长期转型。如果能够较早地意识到威胁的存在，就可以及时采取措施降低其发展速度。我们可以采取以下措施来阻止新型冠状病毒肺炎的传播：广泛的疫情追踪、隔离和保持社交距离。但是我们不能坐等威胁来临才有所行动，相反，我们可以也必须尽可能加强传统防御。对抗新型冠状病毒肺炎传播的策略包括：投入大量人力物力进行病毒检测，储备关键医疗物资，以及增强医院ICU（重症监护治疗病房）的过负荷能力。此外，应对指数级威胁最有效的方法是部署一种运作架构，这种架构能够进行敏捷的指数级响应以抗衡危机。我们对那些能够及时应对疫情的组织进行了认真的分析，得出以上结论。无论新老公司，它们都是在软件、分析和人工智能的帮助下利用深度集成数据来推动运营决策的。
组织的转型已迫在眉睫。所有组织都应立即着手对其流程、系统和功能进行数智化架构以加速运营规模、范围和学习的发展。无论你所在的组织属于哪种，都没有理由彷徨不前，否则即使最终病毒没有打倒你，竞争对手也会毫不留情地击垮你。
下面让我们看几个案例。
不同类型的公司
当我们忙于发行本书时，一些组织已经开始与新型冠状病毒肺炎奋战。
2020年1月5日，WHO第一次发布有关该肺炎的新闻（DONs）。马萨诸塞州剑桥市一家生物技术公司莫德纳公司的首席执行官斯特凡内·班塞尔注意到了该报告。
1月13日，美国国立卫生研究院（NIH）和莫德纳公司的传染病研究小组最终确定了该公司新型冠状病毒肺炎疫苗mRNA-1273的数字序列。1
2月7日，莫德纳公司位于马萨诸塞州诺伍德市的工厂生产了第一批临床疫苗。
2月24日（当时我们正从欧洲飞回美国），莫德纳公司研发的第一批临床疫苗被运送到NIH进行第一期临床研究。
5月7日，莫德纳公司宣布美国食品药品监督管理局对第一阶段疫苗的审查已成功结束，可以进行疫苗第二阶段的开发，第三阶段有望在2020年夏初开始，最终有可能在12月初完成疫苗研制，总共周期不到11个月。
生命软件
莫德纳公司是一家与众不同的生物技术公司。该公司的许多架构方式都是为了能够快速响应突发状况。
首席执行官斯特凡内·班塞尔将莫德纳公司形容为“一家生物领域的科技公司”2。莫德纳公司是生物技术初创工厂Flagship Pioneering旗下的投资公司，是联合创始人努巴·阿费扬于2010年创办的，致力于研发信使RNA（mRNA）的创新疗法。莫德纳公司的技术基础有别于传统生物技术公司。从本质上讲，基于mRNA的药物开发类似于一种软件管理。人体系统产生特定蛋白质需要一系列条件，mRNA就是对这些条件进行编码。因此，该技术就是为人体提供软件说明以产生能够对抗特定疾病的正确蛋白质。
莫德纳公司疫苗开发的关键是将mRNA指令集嵌入有机载体中，该载体可以将代码导入人体细胞。DNA质粒提供一个基础平台，这一平台能够快速适应特定的mRNA指令。莫德纳公司要做的就是大规模生产质粒基础并将其设定为特定疫苗所需的mRNA代码。莫德纳公司首席技术运营和质量官胡安·安德烈斯说：“我们的主要优势之一是拥有一个平台，可以为每种应用、每种疫苗以及我们的所有知识和经验提供支持，迅速完成代际积累。”该公司mRNA平台首席科学官梅利莎·摩尔和她的由一百多名科学家组成的团队在mRNA研究方面硕果累累，这样莫德纳公司的临床研究人员就可以研究如何将mRNA应用于解决多种健康问题。摩尔和她的团队依靠mRNA平台解决医疗难题，就像应用程序开发人员利用苹果iOS系统和谷歌安卓系统的应用程序编程接口（API）及软件开发工具来创建新应用程序一样。
莫德纳公司建立在我们所称的“人工智能工厂”的基础之上（见第3章）。以数据为中心的运营模式在研发流程之外进行扩展，涵盖了公司的各个方面。莫德纳公司的基础是一个集成的数据平台—一个统一的、一致的“记录系统”，其中嵌入了来自各专业领域的数据。该体系结构使数据能够以极高的速度和可靠性进行组合与重组，以支持有无限可能的业务和科学应用。这些应用利用算法来驱动业务的完成，从研发到制造，从财务到供应链管理。
人工智能工厂的基本思路是使公司的数据、分析和人工智能产业化。莫德纳公司的人工智能工厂对于分析的作用就像一百多年前工业化对于制造业的作用一样。公司对数据进行系统化、标准化处理，然后进行分类、集中、清洗、规范和集成，并且公开API以供莫德纳公司的相关部门应用于新业务。数据平台是公司的核心部分，由科学家和管理人员组成的团队监督其使用。无论是供应链预测、财务建模、疫苗开发还是扩大生产规模，都需要由数据驱动的软件算法来运作。莫德纳公司的技术能力也影响着其组织架构和流程。实际上，莫德纳公司的首席数字官马切洛·达米亚尼还兼任首席卓越流程官。作为执行团队的成员，达米亚尼的职责是推动整个公司的流程变革。达米亚尼认为，通过调整旧流程来提高效率毫无意义。随着新的数字和人工智能技术的出现，他的团队开始使用各种功能重新设计操作流程，从而提高了速度、效率和创新能力。
莫德纳公司的疫苗能否成功还是未知数。虽然从疫苗研制的前期情况来看还是相当乐观的，但也未必就一定成功。当然，为了全人类的福祉，我们祝愿莫德纳公司和其他公司能够找到治疗方法，顺利研制出疫苗。但有一点可以确定，那就是疫苗的研发和更广泛的医疗保健将以一种全新的方式出现。
与病毒作战
我们已经根据模型推演进行了诸多规划。医疗保健系统的工程师与我们一起合作开发这一模型。我们一直在研究来自中国、韩国和其他国家与地区的数据，尤其是从意大利获得的大量数据。此外，我们一直在将我们在马萨诸塞州总医院及其合作医疗保健机构获得的经验与意大利北部和中部地区的经验进行比较，以尝试预测接下来的疫情走向。
—马萨诸塞州总医院急诊科急救准备副主任保罗·比丁格
2020年冬初情况开始恶化，在中国以外的许多国家，新型冠状病毒的传播达到临界值。3月，随着传染病进入“幂律”阶段（每隔几天发病率和死亡率就增加一倍），全美国都感到震惊。2020年3月14日至30日的两周时间里，美国数智化转型的组织可能比过去十年还要多。支撑美国一多半经济的行业员工开始在家工作。哈佛商学院超过125名教师和250名员工经过不懈努力，在两周之内就把大约2000名MBA和博士生的课程搬至线上。我们有些同事还曾以为实现这种教学方式的巨大变革需要数十年时间。
在我们的工作方式发生巨大变化时，感染病毒的人数迅速飙升，ICU床位和医疗用品的短缺问题非常严重。值得庆幸的是，一些医疗机构已经为应对新型冠状病毒肺炎筹备了数月，并且努力转型以应对这场不可避免的战斗。
马萨诸塞州总医院（也称为麻省总院或MGH）成立于210年前，其宗旨是关爱穷人，时至今日它仍奉行这一宗旨。MGH传统上善于分析、方法严谨，能够进行系统性创新，形成了极强的患者中心意识，这使得它具有应对危机、进行灾难管理的基本能力。
MGH比莫德纳公司的历史更为悠久，并且（在许多方面）属于传统组织。它的许多信息技术基础设施都比较落后，受到监管和传统流程的限制。幸好医院的领导者比较开明，面对威胁迅速调整，创建了一种横向的集成信息体系结构，要知道这是最高效的数智公司才具备的。
MGH从2020年1月就开始计划如何应对新型冠状病毒肺炎。来自中国、意大利和其他地方的数据使它了解了该疾病的许多特征，并意识到所面临的压力。MGH的各部门是独立设置的，因此必须采取措施快速建立一个集中的信息处理中心，该中心可以从任何数据源提取数据，检查其有效性并加以处理，以此来预测MGH的许多复杂操作系统在处理新型冠状病毒肺炎病例激增时的负载情况。
领导MGH的是一个全院范围的跨职能团队，其中包括保罗·比丁格、紧急和重症监护小组成员、MGH的高级副总裁兼应急预案主席安·普斯蒂皮诺（他也是MGH的新型冠状病毒应对指挥官）和李·施瓦姆（他负责MGH和其合作组织成员的数智化转型）。
MGH为应对疫情进行统筹安排，尽力扩容，提高响应能力和敏捷性。这个团队致力于创建和部署一种结构，该结构可以集成和协调整个组织的数据、信息和活动，以应对可能出现的新型冠状病毒肺炎病例激增问题。这种信息架构使MGH可以解决规划过程中出现的每个问题，包括N95口罩和呼吸机的短缺以及ICU容量的不足，从而可以在患者数量达到高峰时根据具体情况启动相应的处理程序。
MGH危机响应体系结构的核心是其信息系统和数据平台。该系统可以实现数据的统一汇总和累积，并且将有关临床效果、计划系统、财务数据和能力负荷的信息与使用数据和供应链预测进行整合。这使得MGH团队能够快速开发和部署每个部门的监测装置，当临床医生需求有变化时可以利用模型为其进行清晰的预测。
MGH灾难管理组织是一个横向机构，组织整个系统开展工作。在危机处理过程中，它负责对跨部门的数据进行汇总和集成，实现信息共享并采取一些重要措施。该组织充当运营控制塔，统一MGH的战略和运营架构，同时推动了许多内部组织的变革。
MGH抗疫取得多项重大成果，其中一项就是远程医疗技术的应用。远程医疗平台一旦被医院的医疗服务采用，便可迅速发展为大多数科室的主要操作模式。现在，虚拟连接不仅对医疗方与患者之间的互动至关重要，而且对医护人员之间的交流也同样重要，现在医护人员主要使用在线社区进行信息共享、指导、培训和咨询。MGH急诊科主治医师兼数字健康研究员凯利·维特博德这样说道：“原以为在接下来的十年里，我不得不向保险公司和投保人反复解释，说服他们相信医疗服务创新中数字医疗和远程医疗的价值，而新型冠状病毒肺炎在几周内就帮我搞定了。” 3
效果是显著的。在疫情期间新模式几乎在所有护理领域均发挥了卓越的功能，挽救了无数生命。正如维特博德指出的：“在危机模式下，整个机构密切团结合作。”MGH模式在许多方面为数智化转型奠定了基础，我们将在第5章对其加以探讨。其总体表现与我们概述的原理一致，但高效程度超出了我们所有人的预料。
MGH的危机响应模式表明，如果重点明确、任务清晰，再加上足够的应对能力，即使不具备最先进的技术系统，旧式组织同样可以成功化解危机。架构是核心和关键，它负责协调和整合复杂响应系统中的不同元素，以实现前所未有的敏捷性。重要的是，MGH对疫情的应对还说明了一个问题，那就是以数据为中心的科学推理对于分析而言至关重要。简而言之，当生命危在旦夕时，绝对不允许出现诸如假消息、编造数据和组织内耗之类的干扰。这就催生了一种新的以数据为中心、以分析为基础的领导类型，这对于创建以数据和人工智能为核心的组织至关重要，否则任何数智化运营模式都无法正常运行。
MGH的工作尚未完成。即使新型冠状病毒肺炎的威胁消除，接下来还需要总结从危机中获取的经验教训，继续进行组织转型。MGH并不是孤军奋战， 新型冠状病毒肺炎激励了许多组织从事非凡的事业，进行前所未有的变革，摆脱陈旧的官僚作风。让我们来看看其他一些行业的情况。
快速转型
毫无疑问，我们最终找到了答案来解决困扰我们已久的问题：老公司能否真正实现自我转型？新型冠状病毒肺炎引发的危机已经重塑了各类公司。在卫生保健领域和其他行业，许多看似定型的传统公司已然发现，它们不但能够转型，而且还可以步伐矫健、风驰电掣。下面我们来看几个案例。
保持互联网运转
随着社交距离改变工作性质，安装宽带访问互联网已是人类必不可少的需求。其实电信公司已习惯于提供关键性服务，并且做好了预案应对任何突发情况。但是Verizon Wireless（后文简称Verizon）的全球首席信息官（CIO）尚卡尔·阿鲁穆加韦鲁不得不承认，即使世界上最大的电信公司，也没有应对像新型冠状病毒肺炎这种危机的现成方案。
首先要确保在访问量激增的情况下互联网具有足够的带宽并能提供连续性服务。同时Verizon有13.5万名员工，其中的大多数人必须在家工作，并且需要同时访问开展业务必需的工具和流程。此外，该公司的1万多名服务技术人员不再进入客户的单位和家里进行安装或维修。因此，该公司需要迅速配置相关软件，使技术人员能够虚拟访问客户，进行远程安装和维修。
对于照常营业的Verizon商店，该公司推出了非接触式服务，其中包括客户通过手机App预约服务，零售员工和客户可以同时远程浏览产品信息，可以签署数字合同并进行身份验证，还能进行非接触式数字支付，如通过自动售货亭进行现金收缴。
在不计其数的组织中，Verizon并不以灵活的经营思路而著称，但是疫情使得我们所有人停止犹豫观望，迅速进行变革和创新。现在我们已不能回头，当今世界整个经济领域的领导者和员工都理解并接受这样一个基本事实：技术可以用来转变运营模式。阿鲁穆加韦鲁与我们合作过的许多公司的CIO一样，被授权与业务部门合作，以长期贯彻这些理念。
数智化零售体验
如果公司无法重新设计业务来避免近距离接触，那该怎么办？ 疫情之下，那些只是小部分开展网上业务的零售商别无选择，要么完全接受电子商务，要么关门大吉。许多公司都难以为继，从小型的家庭式经营商到大型连锁店，如彭尼（JCPenney）和尼曼（Neiman Marcus）。对于估值全球第七的零售商宜家来说，这是个亟待解决的棘手难题。在全球范围内，宜家有433家巨大的“蓝盒子”商店，其中的绝大多数都要关闭。顷刻之间，只有电子商务可以拯救宜家了。
宜家采取了应对措施，它把“蓝盒子”商店转变为宜家电子商务网站的实体中心。在一周的时间里，在首席数字官芭芭拉·马丁·科波拉的带领下，公司将13个不同区域的网站迁至云端并进行集中管理，对所有区域的数据进行整合和集成。三周之内，该公司的采购、定价和分销主管掌握了如何使用技术、数据和人工智能来创造完全数智化的零售体验，这也符合宜家的一贯风格。此次变革意义非凡。疫情暴发之前，宜家的国家/地区经理已经在五十多个电子商务市场中获得授权，每个地区都能决定自己的数智化策略、定价和客户体验。疫情期间，许多已经计划但从未实施的数智化转型工作就不得不尽快实施了。
宜家并没有就此止步。数字团队通过“点击并收集”模型实现了非接触式履约，从而增加了每个客户的订单量。先进的人工智能向网购客户提供建议，增强了商店零售团队对客户的了解。由于宜家向客户进行相关商品推送，客户的购买量开始增加，购物篮里的商品数量呈爆炸式增长。最后，在线商店的收入增长了3～5倍，而利润率则更高。
这些变化证明了重构人工智能运营模式的价值所在，即使实体商店重新开业，这种模式也不会被放弃。公司的数智化和实体经营已不是互不相干的两部分，如今的实体零售团队将数智化运营视为一种补充而非替代。科波拉和她的团队现在正致力于优化供应链和提升运营效率，他们将所有的宜家业务迁移到一个通用数据平台，这样可以产生各种算法来改善客户、员工和供应商的体验。科波拉希望，在提升员工的线上线下决策能力并实现决策过程自动化的同时，公司能继续采用这种以客户为中心的技术。
帮助身处困境的人
在任何情况下，数智化运营模式都能够以几乎为零的边际成本实现高度精确的目标定位。在疫情暴发时，这种精确可以挽救生命。疫情期间有一个最大的问题：由于担心感染病毒，患有其他疾病的人不愿去看病或去急诊室。人工智能可以通过精确的目标定位来解决这一问题，它可以识别病情比较严重的患者并向其本人发送信息，敦促他们联系医生或自行前往急诊室。
药企诺华公司在开发对患者进行远程诊断的复杂预测模型方面已取得一定进展（使用适当且符合要求的去标记化方法），通常可以比传统诊断方式早几年发现问题。奇特拉·纳拉辛哈恰里—这一领域的首席科学家，专注于多发性硬化和强直性脊柱炎（严重的慢性背痛）等疾病的远程诊断，取得了令人瞩目的成果。
诺华数据科学团队致力于将跨供应商、跨职能、跨部门的广泛数据流加以汇集，进行数据的清洗、测试、集成和规范并将其打造为一个平台。与莫德纳公司的人工智能工厂相似，其愿景是让任何需要的人都能够接触并使用相关数据，这些数据还可以被输入强大的预测模型来处理相关业务。
疫情暴发时，由商业加速副总裁巴尔蒂·雷领导的诺华商业数据和分析转型正处于中间阶段，平台仍有待优化。人工智能工厂模式在个别情况下可用，但尚未成为通用的运营模式基础，数据存储也没有完全连接和集成。诺华的每个职能部门都希望利用人工智能神奇的预测能力来应对新型冠状病毒肺炎。诺华的供应链要了解所需货物及目的地，财务部门需要确定所需现金并预测可能产生的利润，研发部门需要预测全新领域药物的功效和安全性，销售部门需要了解快速变化的临床需求和客户要求。最为重要的是，诺华团队要具有识别风险患者的能力。
诺华团队致力于将可扩展的数据平台构建到过载模式中。纳拉辛哈恰里已与部门负责人巴尔蒂·雷联手，建立了集中的人工智能工厂，让一线业务主管用起来能够得心应手，因为他们需要更多的数据和人工智能功能。该公司有主动意识进行自我提升，在平台尚不完善时就已经开始在平台上开发各种模型，用以明确不同地区、不同病种的急症患者和业务需求。有些模型主要用于发掘哪些患者有出现医疗并发症的风险，并且在可能的情况下推荐转诊和治疗方案。例如，这些模型显示，多达20%的患者因为不愿进行定期或必要的随诊，很有可能出现严重的并发症，于是该系统就告知诺华的客户团队跟进以提醒医生和医护人员。
新型冠状病毒肺炎有效地推动了诺华的数智化改造进程。诺华美国公司总裁维克多·布托及其团队与由伯特兰·博德森领导的诺华全球数智化办公室联合办公，以新型冠状病毒肺炎疫情为契机，确保此方面的工作得以持续进行。布托组建了一个新的团队—前瞻办公室，负责在疫情转至下一阶段时管理正在进行的转型工作。
经验教训
正如我们在本书中详细论述的那样，新型公司的出现说明人工智能时代已经来临。但是当写本书时，我们还以为人工智能的发展尚需时日，我们还有时间去思考它的意义，还有机会来培养新一代的领导者，这些领导者将会乐于拥抱并主导整个经济领域的数字世界，能充分了解转型所需的能力和道德操守。但新型冠状病毒肺炎的突然暴发打破了这一美好设想。现在，全球所有组织都被迫尽其所能对工作流程进行数智化改造，越快越好。
对抗疫情的经验证明，数智化转型是可以快速实现的—坦率地说，其速度比我们任何人想象的都要快很多。几周之内，全球经济中的大部分组织转向了网络。人员流动性急剧下降，因为所有能用视频会议软件工作的员工都开始保持社交距离；大学转换为在线教学模式；卫生保健系统采用远程诊疗；监管机构和保险公司也迅速更改相关规定和理赔政策；科技公司员工可以在家工作，有些甚至宣布可以一直这样；商业房地产估值暴跌，能源和旅游业股价也一泻千里。线上模式仅仅是个开端，我们已经看到了各种人工智能在快速部署，从MGH的聊天机器人到宜家的产品推荐算法，再到诺华预测风险患者的模型。
组织不用变身为硅谷高科技公司，照样可以配置以数据和人工智能为中心的工作模式。甚至在新型冠状病毒肺炎暴发之前，一些组织就已经开始数智化转型，它们对运营模式进行数智化改造来对抗竞争威胁，从康卡斯特（Comcast）到富达投资集团（后文简称“富达”）都是如此。但反对者仍在质疑老公司转型的必要性和可行性。新型冠状病毒肺炎打破了所有这些质疑。
我们还了解到，要想进行有意义的转型，计划和准备的确能够提高行动的质量和效果。从MGH到诺华再到莫德纳，这些组织之所以能够在危机中取得成就，是因为它们之前就已经开始践行这种方法并为后来的工作奠定了基础。疫情前哈佛商学院就已经开始进行线上教学，之前获得的经验对于改造整个机构大有帮助。现在的挑战是如何以完备、平衡的方式持续进行这种变革。
这些新发现证实了本书的许多核心内容，其中最关键的是运营架构的重要性。人工智能型公司并不是拥有某个成熟算法就够了，而是需要一整套的结构和流程，能够快速部署多个人工智能解决方案（每种方案都能解决实际业务问题）。莫德纳这种新型公司当然想让数据、分析和人工智能大放异彩。但我们同时也看到，即使是对于MGH、宜家和诺华这样的传统公司，这场危机也加剧了它们对集成数据和组织架构的依赖，以便快速生成精准且具有创新性的分析成果并加以应用。归根结底，架构是实现快速、敏捷、可扩展和快速响应的根本因素，它足以应对新型冠状病毒肺炎这样的指数级威胁，并且无论是挑战还是机遇都能迅速应对。
这些案例还证实，大规模部署的简单人工智能（或称为“弱人工智能”）就可以发挥巨大的作用。人工智能并不需要像科幻小说里描写的那样夸张就足以使工作面貌焕然一新。由正确数据支持的简单算法就能够取得重要的成果。如果能够去除关键的操作瓶颈或进行重要预测，即使简单的聊天机器人和基础的机器学习也能够带来巨大的变化。本书的另一关键主题就是强调弱人工智能在转变经济和改变公司运营方式中的重要性。例如，在应对新型冠状病毒肺炎时，很多医院都利用简单的机器学习算法，在经过正确的数据训练后就可以进行关键性预测，如MGH的N95口罩供应。这其实就是推动尽可能多的业务流程部署简单的、以人工智能为基础的架构形式。
我们必须了解，转型并非没有代价。新型冠状病毒肺炎扩大和加深了数智化规模、范围和学习对世界经济与社会的影响。最令人担忧的也许是新型冠状病毒肺炎对已经存在的数字鸿沟的影响，无论是企业还是个人之间都存在着这种差异。除了对竞争力、生产率和收入产生影响，数字鸿沟还区分了有工作能力和没工作能力的人、可以在家工作和无法在家工作的人、仍在经营和关门停业的企业。更糟糕的是，这一鸿沟加剧了以往的经济和种族不平等。
疫情在改变整个社会的同时，放大了与数智组织和运营流程相关的所有道德问题—从虚假新闻到偏见，从安全到隐私。这一趋势会加速许多政府和社会机构的瓦解，并且加剧对公民自由的威胁，还会催生更多其他问题。因此，我们所有人都要密切关注各方的不同意见，在地方和全球范围内向大众提供保护和信息告知就显得至关重要。
从数据到智慧
此刻，我们坐在这里敲出前言的最后几句话时，全球的健康、经济和政治领域的一切几乎都充满了不确定性。有些人似乎看到了新型冠状病毒肺炎疫情的缓解，许多国家的经济开始重启，然而，新型冠状病毒肺炎危机仍未解除。随着城市的重新开放，病毒在许多国家和美国各州又以更凶悍的气势卷土重来。就在昨天，美国乃至全球都出现了每日新增病例的新高。虽然波士顿住院治疗人数呈下降趋势，但MGH仍在为疫情的再一轮暴发做准备，以有备无患。
疫情的持续让我们意识到另一个不幸的事实：如果没有开明的领导者，再好的数据和分析也无用武之地。可悲的是，在疫情第一阶段获得的宝贵经验仅被全社会的一小部分人接受。例如，现在我们可以确定戴口罩有助于避免感染和出现超级传播事件，然而，即使是这种基本常识，我们的许多领导者也不予认可或采纳，结果导致了不必要的死亡。我们不禁惶恐万分，因为我们看到大量的数据、分析和人工智能并没有产生集体智慧，而那是一种真正能让我们摆脱疫情的智慧。
无论未来如何，经济数智化转型所迈出的步伐都不会后退。人们已普遍意识到数智化的影响，大家互相分享成果，各项工作的展开已势不可挡。无论如何我们都可以确定，转型速度已大大加快，因此时代迫切召唤那些新的业务和技术领导者来推动下一轮经济发展。
我们的领导者需要深谙严谨分析的价值，要对数据平台、网络和人工智能的技术与经济特征有基本的了解并渴望革新，这样才能助力变革。最重要的是，他们需要对数智化规模、范围和学习所涉及的伦理道德有深切的体会，并且能深刻意识到错误转型对经济和社会带来的不利影响。我们真诚地希望本书可以为他们提供战略支持。

马尔科·扬西蒂
卡里姆·拉哈尼
2020年7月

管理类

“一本富有煽动力的新书”——《纽约时报》
萨提亚·纳德拉（Satya Nadella） 微软CEO
扬西蒂和拉哈尼的这本重要作品重新审视了究竟何为公司，以及成为一家AI为先的公司所需的条件。任何对人工智能感兴趣的人都应该读一读。
克莱顿·克里斯坦森（Clayton Christensen）“颠覆式创新”之父、《创新者的窘境》作者
随着数字经济和人工智能的崛起，行业格局正在发生颠覆式的变化。对于希望在新的商业世界中生存下来的企业领导者来说，《数智公司》是一本令人信服的必读书。
《福布斯》杂志
《数智公司》是一本关于如何构建人工智能公司的综合指南，非技术人士也能轻松理解。随着人工智能和大数据越来越成为商业成功的核心，本书将成为一本不可或缺的经典读物。
戴夫·慕尼基洛（Dave Munichiello） 谷歌风投(Google Ventures)合伙人
《数智公司》揭示了商业大势的本质：如果你尚未运用人工智能和机器学习来指导实时决策，你就将处于被竞争对手颠覆的悬崖边。
蒂姆·布雷迪（Tim Brady） Y Combinator创业孵化公司合伙人
随着越来越多的人工智能走出实验室被应用于实际情景中，人工智能的伦理道德问题和商业影响正逐渐显现。《数智公司》为每位希望在不断变化的环境中取得成功的商业人士提供了有益参考。
吉姆·布雷耶（Jim Breyer） 布雷耶资本创始人兼CEO
对于希望保持和提升技术领先地位的企业家、投资者和公司的领导人来说，《数智公司》是本必读之书。

前言 碰撞的世界
第1章 人工智能时代 / 1
人工智能正在改变企业的运转方式及经济结构。
在人工智能时代竞争 / 3
对新时代的理解和接受 / 19
本书的目的 / 20
研究历程 / 22
人工智能之旅 / 26
第2章 对公司的再思考 / 27
软件、网络和人工智能正在改变公司的基本性质，即公司的运营模式和竞争方式。
公司的价值和本质 / 28
与传统金融服务业的碰撞 / 34
打破人为瓶颈 / 38
魅力无穷的数字单车 / 40
最困难的人工智能业务 / 44
转变价值的创造、获取和交付途径 / 48
确立人工智能的核心地位 / 49
第3章 人工智能工厂 / 52
新型公司的核心是可扩展的决策工厂，由软件、数据和算法提供支持。
建立和运行人工智能工厂 / 55
数据管道 / 59
算法开发 / 63
实验平台 / 72
软件、连接性和基础架构 / 73
建立人工智能工厂 / 77
第4章 公司的重构 / 80
要想使数字网络和人工智能充分发挥作用，公司需要部署完全不同的运营架构。
贝佐斯与镜像假说 / 82
历史回顾 / 84
传统的运营限制 / 90
艰难而又至关重要的转型 / 92
人工智能公司的架构方式 / 96
打破传统约束 / 98
第5章 如何成为人工智能公司 / 101
由人工智能赋能的公司需要进行转型并重新架构以充分利用数据、网络和人工智能。
改造微软 / 104
转型的五项原则 / 114
企业中的数据、分析和人工智能 / 119
富达的转型之旅 / 125
第6章 新时代战略 / 129
新型数智公司使得新战略的实施成为可能同时也是必需。
新战略问题的实质 / 131
绘制商业网络图 / 133
价值创造过程 / 136
价值获取过程 / 145
战略性网络分析 / 151
战略问题 / 156
第7章 战略碰撞 / 161
当数智公司与传统公司竞争并发生碰撞时会怎样？
碰撞中的竞争态势 / 164
经典案例 / 167
模式重复 / 171
我们的发展方向 / 180
第8章 数智化规模、范围和学习的道德规范 / 184
企业性质的改变导致产生新的伦理问题。
数字放大 / 186
算法偏差 / 188
网络安全 / 192
平台管控 / 197
公平和平等 / 202
新的职责 / 205
第9章 新纪元 / 209
人工智能时代的游戏规则正在发生改变，这会对我们所有人都产生重大影响。
似曾相识 / 210
新时代 / 212
新旧缺陷 / 220
第10章 领导力再造 / 223
在人工智能时代，数智公司、传统组织、初创企业、监管机构和社区等各类组织的领导力会遇到一系列新挑战。
转型 / 224
企业家精神 / 228
规范 / 230
社群 / 232
集体智慧的领导 / 235
注释 / 239
致谢 / 250