吳恩達曾說過，人工智能（AI）必將像電力一樣改變各行各業(yè)，企業(yè)越早開啟轉型，就越享受紅利。IDG資本聯席董事長Jim Breyer日前在2018《財富》全球科技論壇也表示，未來以人工智能驅動的公司價值將會超過Facebook, Amazon, Netflix, Google和BAT當前的總和。人工智能可以連接不同領域和學科，這將是能夠打造巨大價值企業(yè)的絕佳機會。

但問題是，不是每家公司都能請到合適的高管人才，也不是誰都有幫助企業(yè)實現AI轉型的經驗。

12月13日，吳恩達在Medium專欄上po出一封公開信，正式公開免費地發(fā)布AI Transformation Playbook ，中文譯作《人工智能轉型指南》。這份指南來自于他在Google和百度親自帶隊AI的核心總結，也是他見得廣、聽得多、被咨詢無數后的精華提煉。

以下是AI Transformation Playbook譯文，由量子位（ID：QbitAI）經 Landing.ai 授權翻譯，譯者李杉。

就像100年前的電力一樣，人工智能技術現在也將逐一改變每個行業(yè)。

從現在到2030年，它將創(chuàng)造大約13萬億美元的GDP增長。雖然AI已經在谷歌、百度、微軟和Facebook等頂尖科技公司創(chuàng)造了巨大的價值，但今后的價值創(chuàng)造風潮將不再局限于軟件領域。

這份《人工智能轉型手冊》，是根據我領導谷歌大腦和百度人工智能團隊的經驗收集匯總而來的，這兩個團隊在幫助谷歌和百度轉型為偉大的人工智能公司的過程中，都扮演了至關重要的角色。

任何一家企業(yè)都有可能按照這本手冊成為強大的人工智能公司，但這些建議主要是為市值在5億-5000億美元的大公司定制的。

我建議企業(yè)利用人工智能進行轉型的過程中遵照以下步驟進行，我也會在本手冊中對此進行解釋：

1.通過實施試點項目來蓄勢；2.組建內部人工智能團隊；3.提供廣泛的人工智能培訓；4.制定人工智能戰(zhàn)略；5.開發(fā)內部和外部溝通機制

1、實施試點項目以蓄勢

部署前幾個人工智能項目時，關鍵是要讓項目取得成功，不能一味追求高價值項目。

這些項目必須具備充足的意義，這樣一來，初期的成功就能幫助你的企業(yè)熟悉人工智能，還能說服公司內部的其他人也對人工智能項目展開進一步投資。

它們的規(guī)模不能太小，以免讓其他人認為微不足道。關鍵是讓飛輪不斷旋轉，好讓你的人工智能團隊獲得足夠的發(fā)展勢頭。

前幾個人工智能項目應該具備以下特征：

應該為新組建的或外部人工智能團隊（他們可能對你的企業(yè)所在的領域并不了解）和你的內部團隊（他們非常了解你的領域）創(chuàng)造合作機會，并開發(fā)幾套能在6到12個月內看到效果的解決方案。

該項目應該具備技術可行性。有太多的公司選擇了不可能使用當今的人工智能技術完成的項目，因此應該讓值得信賴的人工智能工程師對項目開展盡職調查，之后再啟動項目，讓你更加確信項目的可行性。

制定一個明確且可以量化的目標來創(chuàng)造商業(yè)價值。

當我領導谷歌大腦團隊時，谷歌內部對深度學習技術充滿懷疑（其實全世界都是如此）。為了幫助團隊蓄勢，我選擇谷歌語音團隊作為第一個客戶，通過與他們的密切合作來大幅提高谷歌語音的識別率。

語音識別是谷歌內部的重要項目，但并不是最重要的，比如說，它對公司利潤的貢獻比不上網絡搜索或廣告業(yè)務。但通過深度學習技術讓語音團隊更加成功后，其他團隊也開始信任我們，從而讓谷歌大腦團隊獲得了發(fā)展勢頭。

一旦其他團隊開始看到谷歌語音團隊與谷歌大腦團隊合作后取得的成功，我們就可以獲得更多內部客戶。我們的第二大內部客戶是谷歌地圖，他們使用深度學習來提升地圖數據的品質。有了這兩次成功經驗，我開始與廣告團隊對話。

逐漸積累的發(fā)展勢頭也讓我們開發(fā)出越來越多成功的人工智能項目。你也可以在自己的公司中采用同樣的模式。

2、組建內部人工智能團隊

如果外包合作伙伴擁有深厚的人工智能專業(yè)技術，可以幫你快速蓄勢。盡管如此，從長期來看，用內部人工智能團隊執(zhí)行一些項目的效率還是更高。

另外，你肯定希望把一些項目保留在公司內部，以便獲得更為獨特的競爭優(yōu)勢。

想組建內部團隊，必須要獲得高級管理層的認可。在互聯網崛起的過程中，招募一名CIO成為很多公司制定有凝聚力的互聯網使用政策的轉折點。

相比而言，有的公司開展了很多獨立的嘗試，包括數字營銷、數據科學和新建網站。但如果這些小規(guī)模的試點項目無法通過擴大規(guī)模來給公司其他部門帶來變革，那就無法充分利用互聯網的能力。

在人工智能時代，很多公司的關鍵發(fā)展勢頭都需要通過組建集中化的人工智能團隊來實現，因為這種團隊可以對整個公司形成幫助。如果專業(yè)范圍合適，這種人工智能團隊可以歸CTO、CIO或CDO（首席數字官）領導。也可以安排專門的CAIO（首席AI官）。

人工智能部門的關鍵職責是：

組建一套人工智能技術來支持整個公司。

在初期開展的一系列跨職能項目，用人工智能項目支持不同的部門/業(yè)務。在完成初期項目后，確定一套可以重復的流程，以便繼續(xù)交付一系列有價值的人工智能項目。

為招聘和留住員工開發(fā)一套一致的標準。

開發(fā)覆蓋整個公司的平臺，這個平臺不僅對各個部門都有幫助，而且不太可能由單一部門開發(fā)出來。例如，可以考慮跟CTO、CIO、CDO合作開發(fā)統(tǒng)一的數據庫標準。

很多公司都會通過多個業(yè)務部門分別向CEO匯報工作。組建新的人工智能部門后，便可通過矩陣模式將人工智能人才分配到不同的部門，從而推動跨職能項目。

新的工作說明和新的團隊組織將會出現。我給團隊成員安排的職位包括機器學習工程師、數據工程師、數據科學家和人工智能產品經理，這都跟人工智能蓬勃發(fā)展之前的時代大不相同。一位優(yōu)秀的人工智能領導者可以給你提供相應的建議，幫助你確定合適的流程。

人工智能人才市場現在硝煙彌漫，可惜的是，多數企業(yè)都無法招到一名斯坦福大學的人工智能博士生（甚至連一名斯坦福大學的人工智能本科生都招不到）。畢竟短期來看，人才大戰(zhàn)是一場零和游戲，與招聘企業(yè)合作組建人工智能團隊或許可以給你帶來不小的優(yōu)勢。

然而，為現有團隊提供培訓也可以在內部培養(yǎng)很多新的人才。

3、提供廣泛的人工智能培訓

當今沒有一家公司在內部擁有足夠的人工智能人才。

雖然媒體報道人工智能人才的工資時有些夸大其詞（媒體提到的數字往往是異常值），但人工智能人才的確很難找。

幸運的是，包括Coursera、ebooks和YouTube視頻在內的各種數字內容渠道都提供了非常劃算的方式，讓很多員工可以接受人工智能等新技術的培訓。聰明的首席學習官知道，他們的工作是收集內容而不是制作內容，然后確定一個流程來確保員工完成學習過程。

10年前，所謂員工培訓就是要聘請一些專家來到辦公室講課。但現在這么做已經顯得效率太過低下，而投資回報率也不夠明確。相比而言，數字內容成本更低，而且給了員工更多的個性化體驗。如果你真的有錢聘請專家，也應該用這種面對面的授課方式來為網絡內容作補充。

這被稱作“翻轉課堂”教學法。我發(fā)現，如果方法得當，這便可以加快學習速度，令學習體驗更加愉快。例如，我在斯坦福大學教授深度學習課的時候就使用這種教學法。

聘請幾位人工智能專家當面授課，還有助于激發(fā)員工學習這些人工智能技術的熱情。

人工智能將會改變各種各樣的工作，你應該讓所有人都掌握在人工智能時代適應新職責所需的知識。咨詢一位專家，可以幫助你為自己的團隊定制課程。你可以參考以下這種培訓計劃：

高管和高級企業(yè)領導者（至少 4 小時培訓）

目標：讓高管理解人工智能可以為企業(yè)做什么，開始制定人工智能戰(zhàn)略，制定合適的資源分配決策，并與人工智能團隊展開順暢的合作，以支持有價值的人工智能項目。

課程：

1、基本了解人工智能的商業(yè)問題，包括基本技術、數據，以及人工智能能做什么和不能做什么。2、理解人工智能對公司戰(zhàn)略的影響。3、針對人工智能在關聯行業(yè)的應用案例展開研究。

負責實施人工智能項目的部門領導（至少 12 小時培訓）

目標：部門領導應該可以為人工智能項目確定方向、分配資源、監(jiān)控和追蹤進度，并按照需要進行修正，以確保項目成功交付。

課程：

1、基本了解人工智能的商業(yè)問題，包括基本技術、數據，以及人工智能能做什么和不能做什么。2、基本了解人工智能的技術，包括主要算法種類及其要求。3、基本了解人工智能項目的工作流程、人工智能團隊的職責和人工智能團隊的管理。

人工智能工程師培訓生（至少 100 小時培訓）

目標：新培訓的人工智能工程師應該可以收集數據、訓練人工智能模型，還可以交付具體的人工智能項目。

課程：

1、對機器學習和深度學習有深入的技術理解；基本理解其他人工智能工具。2、理解人工智能和數據系統(tǒng)開發(fā)工具的可用性（包括開源工具和第三方工具）。3、能夠落實人工智能團隊工作流程。4、另外，通過持續(xù)教育來學習最新的人工智能技術。

4、制定人工智能戰(zhàn)略

人工智能戰(zhàn)略可以引導你的公司創(chuàng)造價值，同時也能形成護城河。

一旦團隊開始看到初期人工智能項目取得成功，并對人工智能形成更加深刻的理解，你就可以確定人工智能最能創(chuàng)造價值的地方，并將資源集中投放到這些領域。

有的高管認為，應該從一開始就制定人工智能戰(zhàn)略。根據我的經驗，除非具備一些基本的人工智能經驗，否則多數公司都無法制定經過深思熟慮的人工智能戰(zhàn)略，而1-3條可以幫助你獲得這種經驗。

你開發(fā)護城河的方式也會隨著人工智能技術的發(fā)展而進化。以下就是一些值得考慮的方法：

1、開發(fā)幾個不同的人工智能資產，使之與連貫的戰(zhàn)略廣泛協(xié)調。

人工智能將讓企業(yè)可以通過新的方式獲取獨特的競爭優(yōu)勢。邁克爾·波特（Michael Potters）關于商業(yè)戰(zhàn)略的開創(chuàng)性著作顯示，打造防御性業(yè)務的一種方式是開發(fā)與一項連貫的戰(zhàn)略廣泛協(xié)調的多項不同資產。這樣一來，競爭對手就很難同時復制你的所有資產。

2、利用人工智能針對你所在的行業(yè)創(chuàng)造優(yōu)勢。

我認為，不應該試圖與谷歌這種科技公司在“通用人工智能”領域展開競爭，而是應該努力成為你所在行業(yè)的頂尖人工智能公司，通過開發(fā)獨特的人工智能技術來獲得競爭優(yōu)勢。人工智能如何影響你的公司戰(zhàn)略與具體的行業(yè)和環(huán)境有關。

3、設計符合“人工智能良性循環(huán)”的戰(zhàn)略。

我們在很多行業(yè)都會發(fā)現，數據不斷積累之后，就會形成一項防御性業(yè)務。

例如，谷歌、百度、必應和Yandex等領先的網絡搜索引擎都擁有龐大的數據庫，使之可以了解用戶在搜索某個關鍵詞之后更可能點擊什么鏈接。這些數據可以幫助企業(yè)開發(fā)更加精準的搜索引擎，幫助其獲取更多用戶，進而獲取更多用戶數據。

這種正反饋是競爭對手很難實現的。

數據是人工智能系統(tǒng)的關鍵資產。因此，很多偉大的人工智能公司也擁有復雜的數據戰(zhàn)略。你的數據戰(zhàn)略可能應該包含以下關鍵元素：

戰(zhàn)略性數據獲取：有用的人工智能系統(tǒng)即可使用100個數據點（小數據），也可以使用1億個數據點（大數據）。但數據幾乎肯定是多多益善。各路人工智能團隊都在使用多年的復雜戰(zhàn)略獲取數據，而具體的數據獲取戰(zhàn)略則是針對其所在行業(yè)和所處環(huán)境制定的。例如，谷歌和百度都擁有很多并未變現的免費產品，但他們卻可以借此獲取數據，然后通過其他渠道變現。

統(tǒng)一的數據庫：如果你有50個不同的數據庫，在50個不同的副總裁或部門負責人的領導下孤立運營，那么工程師或人工智能軟件就幾乎不可能獲取這些數據，也就無法實現“連點成線”的效果。相反，應該考慮將數據集中到一個或至少也應該是位數不多的幾個數據庫中。

識別哪些數據有價值，哪些沒有價值：單純擁有龐大的數據并不必然表明人工智能團隊可以從這些數據中獲取價值。如果懷有這種想法，失敗的概率就會大幅增加。我曾經見過有一些CEO投入過高的資金來收集低價值數據，甚至在收購了一家公司之后才發(fā)現目標企業(yè)的很多數據根本沒有用。在數據獲取流程中盡早引入人工智能團隊，讓其幫助你確定應該優(yōu)先獲取和保存哪些數據，便可避免這種錯誤。

4、創(chuàng)造網絡效應和平臺優(yōu)勢。

最后，人工智能可以用于構建更加傳統(tǒng)的護城河。例如，具備網絡效應的平臺是極具防御性的業(yè)務。它們往往天生具備“贏家通吃”的屬性，迫使企業(yè)要么快速發(fā)展，否則就只能被淘汰。

如果人工智能讓你獲得比競爭對手更快的用戶獲取速度，那就可以借此建造護城河。更廣泛來看，你還可以使用人工智能作為低成本、高價值的戰(zhàn)略或其他商業(yè)戰(zhàn)略的關鍵元素。

5、建立內部和外部溝通機制

人工智能會對你的企業(yè)產生重大影響，也會對你的關鍵利益相關者產生重要影響，所以需要通過溝通機制來進行協(xié)調。以下是你應該針對各類受眾考慮的內容：

投資者關系

谷歌和百度現在都變成了更有價值的公司，一定程度上源自他們的人工智能技術，以及這些技術對其利潤的影響。如果能夠清晰解釋人工智能給公司創(chuàng)造價值的邏輯，闡述你的公司不斷強大的人工智能技術，并最終制定深思熟慮的人工智能戰(zhàn)略，便可幫助投資者給予你的公司合理的估值。

政府關系

如果企業(yè)身處監(jiān)管嚴格的行業(yè)（例如無人駕駛汽車和醫(yī)療），那就要面臨獨特的挑戰(zhàn)。講述可靠而有吸引力的人工智能故事，以此解釋你的項目蘊含的價值，以及可以為社會和行業(yè)帶來的利益，成為贏得外界信任、提升自身商譽的重要步驟。此外，還應該在部署項目的過程中與監(jiān)管者展開直接溝通和持續(xù)對話。

客戶/用戶教育

人工智能可以會給你的客戶帶來重大利益，所以從戰(zhàn)略層面更新營銷信息和宣布產品開發(fā)進度都很有幫助。

人才招募

由于人工智能人才很短缺，所以雇主的品牌強大與否，會對其吸引和挽留人才的能力造成影響。人工智能工程師都希望從事激動人心而且意義重大的項目。如果能向其展示你們取得的初步成功，那就大有裨益。

內部溝通

由于當今的人工智能并未被人充分理解，而通用人工智能也被過分夸大，所以會存在各種擔憂、不確定性，甚至質疑。很多員工也擔心自己的工作會被人工智能取代，盡管這種情況會因為文化差異而存在很大不同（例如，美國對此事的擔憂程度遠高于日本）。明確的內部溝通既可以解釋人工智能，也可以打消員工的擔憂，從而降低采用人工智能技術的阻力。

以史為鑒

回顧互聯網給各行各業(yè)帶來的變革，對于理解人工智能的崛起很有幫助。很多企業(yè)在互聯網崛起過程中都犯過錯誤，我希望你能避免在此次人工智能浪潮中再犯同樣的錯誤。

互聯網時代教給我們一個道理：商場+網站 ≠ 互聯網公司

即使商場開發(fā)了自己的網站，而且通過網站出售商品，但它也并沒有因此成為真正的互聯網公司。一家公司究竟是不是互聯網公司，關鍵定義在于：你是否對公司展開合適的組織調整，從而完成那些互聯網讓你如虎添翼的事情？

例如，A/B測試在互聯網公司隨處可見，你可以開發(fā)兩個網站，然后找出效果更好的一個。一家互聯網公司甚至可以同時開展幾百項實驗，這在實體商場是很難完成的。

互聯網公司還可以每周推出一款新產品，因此比那些每個季度才更新一次設計的商場獲得更快的學習速度。互聯網公司還為產品經理和軟件工程師等各種職位確定了獨特的職位描述，這些職位都有獨特的工作流程，方便其展開合作。

作為增長最快的人工智能技術，深度學習與互聯網的崛起表現出很強的相似性。我們現在發(fā)現：

一家典型公司+深度學習技術≠人工智能公司

你的公司想要在人工智能領域表現一流，就必須展開合適的組織調整，從而完成那些人工智能讓你如虎添翼的事情。

當今的每家大公司都或多或少使用人工智能技術。想要讓你的公司真正在這一領域表現優(yōu)秀，就必須：

擁有足夠的資源，以便系統(tǒng)性地執(zhí)行多個有價值的人工智能項目：人工智能公司擁有外包或內部技術和人才，可以系統(tǒng)性地執(zhí)行多個人工智能項目，從而為企業(yè)創(chuàng)造直接價值。

充分理解人工智能：應該對人工智能形成普遍的理解，還要制定合適的流程，以便系統(tǒng)性地識別和選擇有價值的人工智能項目。

制定戰(zhàn)略方向：公司的戰(zhàn)略需要與人工智能驅動的未來廣泛契合。

要把你的公司從一家偉大的公司變成偉大的人工智能公司，是一件很有挑戰(zhàn)的事情，但如果有一流的合作伙伴支持，仍然有可能實現。比如Landing AI團隊就致力于幫助合作伙伴展開人工智能轉型，我還將繼續(xù)分享更多最佳實踐措施。

一個人工智能轉型項目大概要花費2至3年，但應該可以在6至12個月內初步看到切實的效果。通過人工智能轉型，你就可以領先于競爭對手，還能利用人工智能技術推進公司發(fā)展。