零售企业高管层和董事会在人工智能方面正在犯的3个错误

今年早些时候，我的公司对年营收达5亿美元以上企业的CIO和CTO进行了调查，了解他们的品牌如何布局人工智能。在这些高管中，84%认同只有能带来投资回报的人工智能项目才能撑过这一年；82%认同董事会对人工智能支出的质疑日益增多。

在我看来，这种双重压力在很大程度上促使企业——尤其是零售商——在采用新一轮技术时重蹈一种旧习：我喜欢称之为“零敲碎打式地 [fill in latest technology here]应用技术”。纵观我的职业生涯，我见过零敲碎打地应用移动技术、零敲碎打地应用物联网，而如今我们又进入了零敲碎打地应用人工智能的阶段。

与以往任何一波技术浪潮相比，把人工智能的应用视为纯粹的“技术问题”、完全归入CIO/CTO的职责范围，都是只见树木不见森林。对于真正希望在当前人工智能浪潮中取得竞争优势的零售业领导者来说，有三个重大错误需要避免。

错误一：任由企业的“抗体”占上风

人工智能有可能成为推动企业转型的强大力量，因此，要充分发挥它的价值，最大的障碍之一就是对企业是什么、或者能变成什么样抱有固化的认知。对零售商而言，这种想法往往表现为产品优先的心态——也就是：“我们卖的是衬衫，不是科技公司。”

这种僵化就像企业的抗体——为了维持现状，它会阻止真正的创新。因此，人工智能预算被交给CTO，而他们接到的任务是削减成本。没有战略上的迫切需求或长期愿景作为指引，他们自然会转向熟悉的领域：仓促投资于附加式的单点解决方案，例如推荐引擎、聊天机器人或视觉搜索插件。

这种做法最好的结果，是带来小幅但立竿见影的提升。然而，最糟糕的情况是，这些零散的人工智能工具缺乏支持其在整个组织内协同运作的后端架构，因此往往会造成脱离整体、令客户感到沮丧的体验。最终，我看到的结果是试点项目被弃置，预算也白白浪费。两败俱伤。

错误二：僵化的投资理念

与企业愿景僵化相关的另一个问题，是投资理念僵化。投资人工智能时，高管层成员和董事会成员需要坦诚讨论：他们是否真的有意推动人工智能转型（以及转型所涉及的一切），还是干脆避开人工智能，从而节省时间和金钱更为明智。以一个具体且广为人知的例子作为讨论的切入点会有所帮助，例如Amazon。

众所周知，Amazon之所以能成为今天的行业巨头，是因为它有十多年没有取得实质性回报。在那段时间里，人们认为这项技术和长期愿景足够有价值，值得为之投资，也值得承受无法立即获得投资回报的现实。围绕人工智能重塑企业，同样需要全力以赴。

在最近的一场行业活动上，在线零售商Stitch Fix分享说，为了执着地打造个性化购物体验，公司同时开展着约40个人工智能试点项目。这就是认真对待人工智能转型时所展现的“坚定愿景”。如果你听到这里，想到自己没有这类预算而惊得目瞪口呆，那你并不孤单。

我建议把人工智能视为一个分为三个层级的多元化投资组合：快速见效的项目（快速、低风险、能积累势头的举措，例如聊天机器人）、分阶段押注的项目（中期的“投资并学习”举措，例如个性化客户消息），以及可能改变游戏规则的项目（高风险、高回报的尝试，例如能够重塑企业的全面整合型人工智能购物助手）。三类项目同时推进，既能取得近期成果，也能积累实现更大规模转型所需的韧性和势头。

错误三：把人工智能当早餐糖果

把人工智能仅仅当作削减成本的工具或营销噱头，就像早上吃糖果一样——新鲜感持续不了多久，舌头上Red 40的味道很快就会散去；用不了多久，你就得靠更有实质内容的东西补充能量。判断某个工具是不是“人工智能糖果”，最明显的标志是：它会妨碍你的业务在其底层以清晰可见的方式完成交易、履约或学习。

因此，不要以一款预制的聊天机器人开启零售业的人工智能之旅，而应先投资于基础设施，为打造专属聊天机器人铺平道路。这样的聊天机器人能够从你自己的客户群中学习，为你带来真正的竞争优势。第一步是让你的数据做好供智能体使用的准备。

你可能已经在考虑如何丰富产品数据，以便大语言模型发现产品；毕竟，这些平台正日益成为搜索的默认起点。此外，你还需要投资建设一个智能层，使其能够理解客户背景（行为、忠诚度、订单历史和明确表达的意图）、会话背景（购物者比较过什么、询问过什么、对什么犹豫不决，以及把什么留在购物车中），以及业务背景（库存、利润率、促销活动和商品陈列规则）。通过这种方式构建和组织数据，就能形成一个持续学习、自我改进的飞轮。

更重要的是，AI 之旅的起步阶段也应着手构建治理和风险容忍度架构，使智能体能够真正自主行动。如今，人们常常谈到要让“人在回路中”，但这种做法既难以规模化，也不具备成本效益。

对于大型零售企业来说，这些步骤显然说起来容易，做起来难。但要认真对待 AI 这项技术，就必须在前期投入大量工作，而这些工作有望在不久的将来催生颠覆行业的创新。当然，企业始终可以选择维持现状，但随着 AI 日渐成为常态，追赶的时间窗口只会越来越小。我不建议落后于人。