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图5-2 多个行业不同类型岗位的自动化潜力
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同一行业的不同岗位之间，自动化潜力也大相径庭。以制造业为例，在可预测环境下的体力劳动岗位，如焊接工、切割师等，其自动化潜力可达90%。然而，对于销售、客服代表等岗位，由于主要与利益相关者打交道，这些岗位的自动化潜力低于30%。虽然工资和技术水平与技术自动化潜力呈负相关（整体而言，高工资和技术要求高的岗位，自动化潜力相对低），但并不能一概而论。基本上，所有职业，无论技能要求高低，都有自动化潜力，即使是首席执行官也不例外。我们的调查显示，首席执行官有近25%的工作可自动化，主要是决策前的数据与报告分析、审核报告和拟定分工方案等。
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《人机共存的新纪元：自动化、就业和生产力》
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在全球范围内，现有的人工智能技术，已经可以代替50%的现有工作，目前正在开发的可以“理解”和“处理”自然语言的技术能额外代替13%的工作。工作场所的自动化触及到了12亿名雇员，以工资计算相当于14.6万亿美元。四大经济体——中国、印度、日本和美国——受影响的工资支出及雇员占到了全球的一半。中国由于劳动力规模相对较大且产业结构偏向于易于自动化的生产制造与服务业，自动化潜力高达51%，预计将有近4亿名全职雇员受到影响，自动化涉及的薪酬约为3.6万亿美元。
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我们发现，全球各国自动化潜力相差约15个百分点。这样的差异取决于两个因素：一是各经济体的产业结构。制造、酒店饮食等行业的自动化潜力较大，而教育等行业的自动化潜力较小，这些行业在各经济体中所占的比重不同，导致自动化潜力出现差异。二是这些产业在各国的职业结构。在各产业内，生产制造等岗位自动化潜力较大，而管理和行政等岗位自动化潜力较小，这两类岗位所在行业的就业人数也会影响整体自动化潜力。例如，中印两国产业结构偏重于生产制造业，未来自动化潜力高；而美国则偏重于医疗、管理、教育等自动化潜力较小的领域，因此未来自动化潜力相对较低。
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在企业层面，我们发现具有规模性的企业，或在核心业务场景使用人工智能工具的企业有着更高的利润率。我们通过对比企业的人工智能部署情况、数字化成熟度及人工智能战略定位，将所有企业分为三类：积极的人工智能实践者、人工智能探索者和传统企业。通过对比不同行业内这三类企业的利润率，我们发现第一类企业的利润率远高于其他两类企业，具体见图5-3。
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图5-3 三类企业的利润率
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为何企业在人工智能的应用中取得的收益差异如此之大？在总结大量行业案例后，发现原因来自部分企业应用人工智能的方法不得当，我们将在下一部分深入讨论企业应通过哪些切实可行的措施实现人工智能的价值。
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企业向人工智能成功转型的核心要素
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很多企业虽然启动了人工智能转型项目，但收益甚微，往往是因为陷入了以下误区或陷阱。
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一是过于专注技术。这些企业片面地认为人工智能转型只是一个数据项目，因此全权交于科技部门负责，只关注培养数据分析能力，脱离具体的商业应用场景，业务与技术部门缺乏协作，从而导致转型失败。
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二是“煮沸大海”。这些企业专注于整个企业的数据转型，战线过长，追求面面俱到，不根据企业自身特征制定业务场景的优先级，无法实现速赢。
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三是研发和落地的比例不当。这些企业把99%的重心放在了模型的研发，只放剩下1%用到模型的落地。用例开发本质上是一个从模型开发到落地的端到端过程，不能顾此失彼。
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四是“大跃进”的模式。这些企业往往定下过高的目标，追求一步到位的大规模技术能力提升，而非稳扎稳打的快速迭代模式，导致转型半途而废。
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根据我们过往的项目经验，我们认为成功的人工智能企业转型应当包括以下五个要素。
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（1）清晰的愿景。转型之旅始于愿景，需要企业自上而下对行业未来有明确的认识。《金融时报》曾采访通用电气首席执行官杰夫·伊梅尔特关于5年后他希望市场如何评价通用电气，他说道：“我接管的是一家工业公司，现在成为一家分析公司。”
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（2）以用例为导向。失败的转型往往是因为没有把人工智能产品放在具体的业务场景中进行开发，导致开发的产品脱离实际，不能为业务所用，最终被抛弃。因此我们建议任何人工智能产品的开发，必须以实际业务用例为导向，做到以下两步：
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首先，确定用例。按照企业业务流程梳理人工智能的各个应用场景。以快消行业为例，人工智能在销售、营销、创新这三个领域有多个应用场景，具体见图5-4。
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图5-4 以用例为导向进行价值潜力与可行性排序
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其次，按用例价值潜力与可行性排序。对各个用例价值潜力进行全面的量化，明确企业短板与未来可提升空间；同时对用例进行可行性评估，然后根据这两点建立用例梯队，优先开发和落地可行性高、价值潜力高的用例。以快消行业为例，企业应当首先落地“优化各媒体平台支出”“业绩广告”“实时针对性产品建议”等用例，具体见图5-4。