在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中創(chuàng)新一詞被頻頻提及，當(dāng)其成為一個標語、口號之時，不免多了一絲固有的公式化意味，不僅與創(chuàng)新本身大相徑庭，甚至容易使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型陷入僵局。在此情況下，開放式創(chuàng)新的重要性不言而喻。

“開放可能是創(chuàng)新尤其是持續(xù)創(chuàng)新的唯一方法。”微軟亞洲研究院副院長潘天佑說道。

微軟亞洲研究院副院長潘天佑

從微軟研究院談起

企業(yè)在進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中為什么要進行開放式創(chuàng)新？

“大部分偉大的發(fā)明或研究成果很少是作者在一個封閉的房間內(nèi)就可以做出來的，而是在一個開放的環(huán)境中，不斷討論、碰撞、升級得來。這么講可能有些武斷，但開放可能是創(chuàng)新尤其是持續(xù)創(chuàng)新的唯一方法?！迸颂煊釉诓稍L中表示。

很少有人知道，在微軟研究院公開發(fā)表的論文中，大約有7成是與學(xué)術(shù)界合作、聯(lián)名發(fā)表的，高校教師、微軟研究員乃至在校學(xué)生全部可以參與其中，頗有高校做研究時思想碰撞、開放的氛圍，這在企業(yè)中實屬罕見。在潘天佑看來，這并非是微軟大氣之舉，而是研究所需的創(chuàng)新性所致，而包容恰恰是創(chuàng)新源頭的重要組成部分。

創(chuàng)新的另一個源頭是多元。科學(xué)家們曾做過這樣一個實驗：志愿者每5人為一組，分為兩組。其中實驗組的5個人背景極為相似，對照組的5人則完全不同。在接下來的日子里，兩組執(zhí)行相同的任務(wù)，前3個月中，背景相似的實驗組由于高度一致，生產(chǎn)協(xié)同力更強；3個月過后，背景多元的對照組在歷經(jīng)磨合、碰撞、討論后顯示出更高的生產(chǎn)力。

同樣地，以微軟亞洲研究院與全球最大的教育出版集團之一培生公司的合作為例，培生旗下有一個廣為人知的品牌朗文。在了解到微軟的聊天機器人小冰和英語口語練習(xí)應(yīng)用微軟小英后，培生公司提出一個想法，能不能讓 AI 教英文？隨時隨地陪學(xué)習(xí)者練習(xí)？之后雙方一拍即合，聯(lián)合開發(fā)了英語學(xué)習(xí)應(yīng)用朗文小英，將培生的原版英語課程《朗文小學(xué)英語》與微軟先進的人工智能技術(shù)完美融合，為學(xué)生打造個性化學(xué)習(xí)體驗。

“這真的不是像微軟這樣一家科技公司單槍匹馬可以做到的一個產(chǎn)品或者服務(wù)，在合作的過程中，更多的創(chuàng)意其實是來自培生那一端。這就是多元所產(chǎn)生的力量。我們常常在講，不同的成長背景、不同的宗教、不同的性別甚至于不同的學(xué)科，往往能夠激發(fā)出巨大的創(chuàng)新?！迸颂煊诱f道。

組織里的創(chuàng)新

“我想特別提醒大家，企業(yè)在推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型時，一定要把創(chuàng)新的整個聚焦點放在你的組織上。在這個過程中成長型思維、訓(xùn)練創(chuàng)新能力與找對場景缺一不可?！迸颂煊颖硎尽?/p>

首先是成長型思維。大部分組織，尤其是成功的組織，經(jīng)常會固化過去的成功。事實上，這無論對數(shù)字化轉(zhuǎn)型還是創(chuàng)新都是致命的傷害。而所謂成長型思維的意思是，不管昨天多么成功，都要有否定過去的勇氣和舉措，否則就會失去創(chuàng)新的能力…所以，如果組織沒有辦法否定過去的自己，很難說其具備成長型思維。

“當(dāng)然，成長型思維也意味著組織會遇到一些失敗的情況。因為人們在嘗試新東西的過程中，難免會有失敗，所以組織要有接受員工創(chuàng)新失敗的雅量。如果員工因此受到懲罰，那么組織就會失去創(chuàng)新力。”潘天佑強調(diào)。

其次，組織的創(chuàng)新能力需要訓(xùn)練。任何組織在進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中都需要培訓(xùn)，其中最重要的是對中層管理者的培訓(xùn)。潘天佑和他的團隊發(fā)現(xiàn)，大部分企業(yè)的董事長、總經(jīng)理對轉(zhuǎn)型、對創(chuàng)新都態(tài)度堅決，明白其必要性。然而，在組織的探索創(chuàng)新的過程中往往會繼續(xù)沿用原來的方法。在此情況下，培養(yǎng)或訓(xùn)練員工的創(chuàng)新能力便顯得尤為重要，尤其是要讓中層管理者意識到一味重復(fù)等于放棄創(chuàng)新的可能性。

最后是找對場景。數(shù)字化轉(zhuǎn)型并非是粗暴地引入科技、增加設(shè)備，找到組織的痛點才能真正地實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型?！罢覍ν袋c可以幫組織節(jié)省成本、大幅提高效率，因此選擇對的場景非常重要。”此外，潘天佑認為，選擇對的工具同樣重要。他表示，組織要思考哪些技術(shù)可以應(yīng)用其中，哪些科技工具可以直接使用。如今沒有任何一家企業(yè)或組織可以獨立完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型，選擇合適的搭檔往往可以達到事半功倍的效果。其中，學(xué)術(shù)界的智慧、科技公司的技術(shù)、擁有真實場景的企業(yè)與政府的政策支持缺一不可。

人工智能就是一個工具

在企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，人工智能往往被神化。

“我從來沒有看到 AI 有任何超越工具的部分。事實上，你將它稱之為人工智能也好，計算機科學(xué)也罷，說到底它就是一個工具，而工具的最基本要求便是有用。我喜歡舉歷史上的一個例子，我們的歷史上包括青銅器時代、鐵器時代，為什么要用工具去定義歷史時代？原因在于如果你一味停留在過去，當(dāng)你與別人交手時，無論再怎么勇武，使用青銅器的你也很難戰(zhàn)勝使用鐵器的對手。歷史車輪滾滾而來，誰愿意往前踏一步，誰就可以做出改變?！迸颂煊诱f。

當(dāng)然，在人們對人工智能寄予厚望的同時，也會對其所產(chǎn)生的結(jié)果滿是擔(dān)憂，充滿了不確定性。

對此，潘天佑表示：“除非某天會出現(xiàn)一種算法，它可以設(shè)計出設(shè)計者想不到的新算法，那才可以稱之為強人工智能。我不能說它一定不會出現(xiàn)，因為任何與科學(xué)有關(guān)的事情都不應(yīng)該武斷，但我們現(xiàn)在還沒有看到。回歸工具的角度，從這個方面來說，人工智能技術(shù)已經(jīng)成熟，只是缺少針對各行各業(yè)痛點的產(chǎn)品，而這就需要研究機構(gòu)與企業(yè)的共同努力。因此與其說創(chuàng)新不如說是共創(chuàng)，它需要時間，但前途遠大。”