第一，對AI技術(shù)感興趣的同學(xué)能夠通過學(xué)習(xí)相關(guān)AI理論和應(yīng)用知識，更好地參與到AI技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用中。當(dāng)然這在我們同學(xué)中只占一小部分。
第二，把AI作為工具來用。AI作為一種智能工具，在提升工作效率的同時能夠大大縮短以往需要耗費(fèi)大量時間和人力的工作流程，從而起到降本增效的結(jié)果。
第三，即使不開發(fā)AI技術(shù)也不使用AI，從應(yīng)對行業(yè)競爭的角度來看，管理者對AI的了解也是必須的。伴隨AI技術(shù)的快速發(fā)展，供應(yīng)商、客戶、競爭對手都會使用AI，有必要了解隨之帶來的外部環(huán)境變化以及對自身戰(zhàn)略的影響。
但是我覺得對大多數(shù)EMBA學(xué)生而言，更重要的是對AI有合理的認(rèn)知，既要知道AI能夠?yàn)槠髽I(yè)和管理做什么，也要知道AI不能做什么。AI技術(shù)會帶來新的解決問題的方案，會改變企業(yè)組織架構(gòu)，會改變商業(yè)模式，但AI暫時還無法取代獨(dú)立判斷的能力，無法在競爭中另辟蹊徑。
所以管理者可以利用AI但不能完全依賴于AI。商業(yè)場景中的模糊性和多樣性很難定量，構(gòu)建團(tuán)隊協(xié)作關(guān)系時的復(fù)雜關(guān)系很難定量，這些都是AI無法取代的。
AI的應(yīng)用也會給企業(yè)帶來技術(shù)上的和法律上的風(fēng)險，會帶來各種不可控因素，從而引申出對這些風(fēng)險的不同應(yīng)對方案（比如企業(yè)內(nèi)部專用的proprietary AI和更強(qiáng)調(diào)邏輯推理的XAI），作為管理者必須有清醒的認(rèn)識。
通過AI相關(guān)課程的學(xué)習(xí)，同學(xué)們能夠?qū)⑵綍r接觸到的碎片化的AI知識進(jìn)一步整合。有了足夠全面足夠深的理解，才能夠?qū)I的應(yīng)用與發(fā)展形成獨(dú)立思考的能力，把自身的專業(yè)知識與數(shù)字化工具有機(jī)結(jié)合。
新的技術(shù)往往也會誕生一些新興賽道。掌握AI技術(shù)的實(shí)際操作和應(yīng)用能夠幫助同學(xué)們更好地適應(yīng)快速發(fā)展的商業(yè)環(huán)境，從而提升競爭優(yōu)勢。
我希望我們的課程也會讓同學(xué)們看得更遠(yuǎn)更廣。任何一個技術(shù)要真正產(chǎn)生影響都需要時間，需要在各種配套技能和資產(chǎn)上的長期投資。這是一個聯(lián)動的過程。
AI帶來的職業(yè)機(jī)會，往往在AI之外。當(dāng)年北美的淘金熱成就的不是行動最迅速的淘金者，而是 Levi Strauss牛仔褲，是新興的鐵路運(yùn)營商，是圣路易斯、西雅圖這些給淘金者提供補(bǔ)給的城市。
AI會改變很多技能的市場價值。以繪畫為例，傳統(tǒng)藝術(shù)家可能需要花費(fèi)兩個月的時間創(chuàng)作一幅畫作，而現(xiàn)在，借助生成式AI，僅需兩秒鐘就能生成200種不同的方案供人選擇。這種效率上的巨大差異表明，在某些方面，AI確實(shí)有快速取代人工的能力。
然而，我們也必須認(rèn)識到，生成式AI的創(chuàng)作是基于其龐大的數(shù)據(jù)庫， AI在創(chuàng)作時，無論是模仿某種風(fēng)格還是創(chuàng)新，都離不開這個庫中的信息。換句話說，AI的創(chuàng)作能力是建立在它所“見過”和“學(xué)習(xí)過”的信息之上的。
特斯拉的無人駕駛技術(shù)的基礎(chǔ)是千千萬萬普通用戶在各種駕駛場景下的反應(yīng)，所以它會做得更好，但不會與眾不同，不會用出其不意的方法巧妙超車，更不會反其道而行之，而這些恰恰是競爭戰(zhàn)略中最重要的因素。開個玩笑，當(dāng)所有學(xué)生都能用ChatGPT寫出面面俱到毫無瑕疵的作業(yè)的時候，ChatGPT就再也無法讓他們拿高分了。
再說得遠(yuǎn)一點(diǎn)，人的社會性和對人情味(Human touch)的需求不會輕易因AI的發(fā)展而消失。人與人之間的溫暖關(guān)懷、信任理解、情感共鳴、對自我價值的追求都會持續(xù)。比如由一個人來照顧一位老人，和一個機(jī)器來照顧一位老人，真的會一樣嗎？遠(yuǎn)程電子技術(shù)那么發(fā)達(dá)，為什么現(xiàn)場音樂會的門票越來越難買大家都要往人堆里擠？在快節(jié)奏、高壓力的現(xiàn)代生活中，這種情感上的需求反而可能變得更加迫切。
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一方面，奧林項目已經(jīng)有一部分課程涉及到了硬核的AI知識。比如Dennis Zhang教授的“數(shù)據(jù)科學(xué)”這門課，將幫助同學(xué)們掌握數(shù)據(jù)化分析的模型工具，培養(yǎng)定量分析和思辨的能力，有效掌握專業(yè)的數(shù)字模型并與AI工具相結(jié)合。從AI的原理到如何應(yīng)用AI，都會在課程期間密集地傳輸給同學(xué)們。
另一方面，其他課中會有越來越多AI相關(guān)的案例分析。比如我的戰(zhàn)略課上會和同學(xué)們一起討論科技公司是否應(yīng)該用生成式AI開發(fā)新藥、農(nóng)業(yè)無人機(jī)企業(yè)是否應(yīng)該在AI基礎(chǔ)上的開展多元化戰(zhàn)略等。
記得之前上全球化(globalization)這門課時，有人曾提到說我們或許不需要一門專門的全球化課程，因?yàn)闊o論何種決策，都不可避免地受到全球化的影響，它已然無處不在。這個觀點(diǎn)同樣適用于AI。
一開始我們可能會對AI密集關(guān)注，慢慢地我們會發(fā)現(xiàn)任何一個現(xiàn)成的案例都與AI的發(fā)展相關(guān)，都可以用來探討AI會對其產(chǎn)生的影響，無需把AI作為一個特殊的概念去對待。這是一個漸進(jìn)的過程。
我們已經(jīng)把AI歸入教學(xué)內(nèi)容，我們也在逐漸把AI作為教學(xué)工具，但就像我前面說的，對大多數(shù)企業(yè)來說，AI無法單獨(dú)定義競爭優(yōu)勢。我們希望為學(xué)生構(gòu)建一個完備的、科學(xué)的知識體系，為他們的未來職業(yè)生涯奠定堅實(shí)基礎(chǔ)。
對AI的理解是這個體系中的一個環(huán)節(jié)，但不是一個獨(dú)立的環(huán)節(jié)。我們的課程設(shè)計除了提供基礎(chǔ)知識外，特別注重提供廣闊的視野和戰(zhàn)略視角，鼓勵學(xué)生們發(fā)揮積極性和創(chuàng)新性。
為了與當(dāng)前經(jīng)濟(jì)環(huán)境現(xiàn)狀緊密相連，我們安排了兩次國際移動課堂的學(xué)習(xí)機(jī)會，讓同學(xué)們走出國門，到海外著名商科院校交流，走訪國際頭部企業(yè)，對話全球頂尖智庫，培養(yǎng)學(xué)生們的全球視野、創(chuàng)新精神和實(shí)戰(zhàn)能力。
我希望我們的學(xué)生無論畢業(yè)后是從事企業(yè)管理，還是開辟新業(yè)務(wù)，無論是出海，還是助力國外企業(yè)在中國市場發(fā)展，都可以通過在奧林項目中的系統(tǒng)學(xué)習(xí)全面提升自己的能力，也更有信心去迎接新的挑戰(zhàn)，包括來自AI的挑戰(zhàn)。