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能夠為企業(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)展形成獨立思考的能力，把自身的專業(yè)知識與數(shù)字化工具有機結(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，是新興的鐵路運營商，是圣路易斯、西雅圖這些給淘金者提供補給的城市。
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，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。
?
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，因為無論何種決策，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)。