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近期ChatGPT引发的AIGC浪潮还在不断发展，毕马威花20亿美元为全球员工购买了AIGC服务，埃森哲也在6月份宣布在AI和数据领域投资30亿美元。有远见的商业领袖和企业都在积极投身于AIGC带来的变化当中。那么AIGC到底带来了什么样的商业逻辑变革？

01 人工智能将重塑一切

数字经济发展持续深入发展，AICG技术热潮让我们看到了人工智能新的可能，也让我们认识到，数字经济的核心是智能，在云计算、大数据、移动互联、物联网、区块链等基础技术具备之后，最终形成并发挥作用的是智能。在数字经济发展的新阶段，人工智能应用已经成为重中之重。这个阶段，所有企业、所有人都要聚焦AI，All in AI。因为人工智能代表了人类社会的未来，人工智能将重塑一切。

02 人工智能的核心是决策替代

如果说过去工业文明中，机器替代的是人的体力劳动。在信息时代，机器替代的是简单的脑力劳动，比如计算、传输等。那么到了数字经济时代，机器替代的就是人类的可以结构化的复杂决策。以智能金融为例，营销获客、信贷审批等复杂的决策环节都有模型参与甚至由模型算法直接做出决策。以智能供应链为例，如何实现更准确地预测需求、如何优化物流路线、如何减少库存都可以由模型进行决策。

模型在决策中所占的比例体现了业务智能化的程度。模型在决策中的占比越高，业务智能化程度最高。如果一项业务所有决策都由模型做出，那么这项业务就实现了完全的智能化。

03 网络协同是智能商业的核心基因

在数字经济时代，业务必须首先实现线上化，核心业务流程要在线上运行，与客户和合作伙伴建立连接，甚至与各类设备建立连接，形成网络协同效应。业务线上化和网络化，使得业务进入到生态当中，借助于生态的支持，极大提升了业务的运行效率。比如，原先线下建立一家店铺，需要店主自己解决很多问题，现在基于电商平台，店主可以从平台上获得各种支持，包括店铺设计、物流、货源、融资等等，很快将店铺运营起来。

04 智能商业真正以用户为中心

业务线上化之后，业务运行的数据都会被记录下来，特别是与用户交互的数据被记录下来。基于这些数据企业可以实时掌握用户的需求，然后有针对性的提供产品和服务，满足用户的需求。比如，在网红电商中，网红与粉丝互动，引导和了解粉丝的穿着需求并进行设计，以预售方式推出新品，然后向供应商下单生产。这种生产方式也叫做柔性生产，或者C2M模式。

05 智能商业是基于目标的迭代反馈闭环

基于海量数据，企业可以使用机器学习的方式生成模型和算法，支持业务决策。然后根据反馈的业务效果数据检验模型的准确性，对模型进行迭代升级，这样形成一个反馈迭代的闭环。经过持续的反馈迭代，模型会越来越准确，智能业务也越来越逼近业务目标。

目前模型的升级迭代还主要是由人工在完成。未来AI技术进一步发展，可以由AI来迭代升级模型，这样模型的升级迭代也可以实现自动化。如果到了这一天，人类只需要设定业务目标，剩下的工作就都由AI来完成。比如，一家店铺一天的收入当前是100万元，店主可以将目标设定为一天收入200万元，然后由AI优化各种营销策略、商品选择、用户体验等事项，直到完成业务目标。

06 人类不会被AI替代

AI的不断发展不禁让人产生了一种担心，未来人类会不会被AI取代甚至奴役？

从目前AI的发展来看，AI是使用数据、算力、算法来进行大量计算来获得模型，以模型来进行模拟决策。虽然看上去AIGC输出的内容比如对话、图像等都和人类很相近，但其实背后AI是基于海量的数据、无数的参数进行计算，是非常笨的一种方法，并不是真的如同人类一样具备思考的能力。人类的创造力、思考力仍然是AI无法企及的。

AI能替代的仍然是有重复性的劳动，比如普通的律师、初级的设计师、纯编码的程序员。但对于解决疑难案件的律师、画家和架构师等高级岗位近期看仍然无法替代。要相信人类是在不断进化的，每一次工业革命的发生都会有很多岗位消失，但同时也会诞生很多新的岗位。AI时代，数据标注师、机器人训练师、提示工程师等新的职业产生了新的机会。

同时，AI时代的组织也将发生重大变化，组织要从管理型组织向赋能型组织进化，更多要为员工提供赋能，帮助有创造力的员工完成工作，而不是通过管理提升效率。组织与员工之间不再是雇佣与被雇佣的关系，而是一群志同道合、能力高强的合伙人共同创造足以改变世界的产品。

07 结语

在未来30年，AI技术将深刻改变人类社会，AIGC带来商业逻辑的根本变化，也将对人类的职业发展带来挑战。面向充满不确定性的未来，我们只有未雨绸缪，拥抱AI，All in AI，才能在AI时代立于不败之地，甚至勇立潮头。

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如果说过去工业文明中，机器替代的是人的体力劳动。在信息时代，机器替代的是简单的脑力劳动，比如计算、传输等。那么到了数字经济时代，机器替代的就是人类的可以结构化的复杂决策。以智能金融为例，营销获客、信贷审批等复杂的决策环节都有模型参与甚至由模型算法直接做出决策。以智能供应链为例，如何实现更准确地预测需求、如何优化物流路线、如何减少库存都可以由模型进行决策。

模型在决策中所占的比例体现了业务智能化的程度。模型在决策中的占比越高，业务智能化程度最高。如果一项业务所有决策都由模型做出，那么这项业务就实现了完全的智能化。

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AI能替代的仍然是有重复性的劳动，比如普通的律师、初级的设计师、纯编码的程序员。但对于解决疑难案件的律师、画家和架构师等高级岗位近期看仍然无法替代。要相信人类是在不断进化的，每一次工业革命的发生都会有很多岗位消失，但同时也会诞生很多新的岗位。AI时代，数据标注师、机器人训练师、提示工程师等新的职业产生了新的机会。

同时，AI时代的组织也将发生重大变化，组织要从管理型组织向赋能型组织进化，更多要为员工提供赋能，帮助有创造力的员工完成工作，而不是通过管理提升效率。组织与员工之间不再是雇佣与被雇佣的关系，而是一群志同道合、能力高强的合伙人共同创造足以改变世界的产品。

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