公司本质上就是一张算法图谱 | Daniel Miessler
AI 即将把你的公司视为一系列可优化的组件
我认为很多人不理解 AI 会有多大的影响，是因为他们不明白「一切都是算法」这个事实。
具体来说，他们没有意识到公司只是一系列算法的集合。
这是什么意思呢？
假设你的公司是这样的：接收照片、清理照片、风格化处理照片，并添加标题——客户随后可以下载大尺寸版本。我们把这家公司称为 Memories（记忆）。
这家公司成立于 2000 年代初，由一位艺术家/摄影师创立，运作方式如下：
- 用户上传你拥有的最佳质量数字照片，或者寄给公司
- Memories 收到后进行高质量扫描——使用传统摄影技术和 Photoshop 检查质量并修复任何损坏
- 然后以某种方式风格化图像，例如复古风、电影感、家庭风等，并添加标题
- 接着允许你下载图像，或者寄送打印件 这很简单，对于任何懂计算机的人来说，都会认出这是一系列步骤，也就是——一个算法。
可解释性是新的货币。
而且，这些步骤中的每一个本身也是一个算法，就像整个流程一样。所以你可以把「上传」步骤拆分成它自己的模块。
你可以继续拆分。每个步骤都可以进一步分解——算法层层嵌套。
但发送和处理部分并不是构成业务的唯一流程。你还有：
- 设立公司
- 招聘员工
- 缴纳税款
- 支付基础设施费用
- 进行营销
- 提供支持
- 等等。 随着你继续这个过程，你会开始看到构成业务的各种不同部分的完整图景。
我认为这就像一张算法图谱（graph of algorithms）。
我使用「图谱」（graph）这个词，是因为它让我能够思考不同组件之间的关系，并用动作来描述它们——比如「发送给」或「接收自」，或其他什么。
透明度是 AI 的燃料
这种将任何类型的流程——尤其是整个业务——分解的过程，本身就很强大。如果你曾在 2022 年为任何企业做过这个练习，它都会给该企业带来显著优势。
它允许你看到所有部分、它们如何组合在一起，并找出可以优化甚至从工作流中消除的内容。
但当你加入 AI 时，事情就变得真正非凡了。
AI 擅长离散任务执行和确定事物如何组合在一起，而你公司的每一个工作流组件都将成为优化或消除的对象。
期待咨询师的到来
AI 否认者只是没有意识到大多数企业有多么不透明，他们的流程中有多少浪费，以及冗余和低效的程度。
AI 即将结束这一切，而像埃森哲（Accenture）、毕马威（KPMG）和麦肯锡（McKinsey）这样的咨询公司将引领这一推动。他们会来到你的高管团队面前，提供类似以下的内容。
透明度 / 优化推销
- 我们将对你的整个业务进行详尽的自动化和人工访谈流程
- 我们将找出公司在各个部门正在进行的所有各种工作流，包括哪些是自动化的，哪些是由人工完成的
- 从那里，我们将找出流程中存在浪费的地方
- 我们会找出哪些团队是冗余的
- 我们会找出哪些团队效率不高
- 我们会找出哪些流程和工作流根本不应该存在，因为它们可以被消除或合并到另一个工作流中 而结果必然是一个更小、更精简的公司，它不仅能节省资金，而且运行它所需的人类更少。
持续优化
这不会只发生一次。
一旦 AI 以这种方式被用于公司内部，它离一个持续分析这些业务组件/算法的工作流就只有一步之遥了。
系统会不断提出类似这样的问题：
好的，我看到你的营销部门有这 6 个组件，我们来看看其中之一：
酷，那么我们 AI 咨询公司有几个问题：
- 这里涉及多少人类？
- 有多少邮件是由人类发送的？
- 为什么我们不能进行持续的想法生成？
- 为什么我们要等整整一个月才产生新想法？
- 从想法到活动为什么需要这么长时间？
- 创建营销文案需要多长时间？
- 谁在写这些？（再次，有多少人类？）
- 谁在发送所有这些邮件？（哦，更多人类） 以此类推。
而且这不仅限于营销。每个部门都有相同的模式——客户支持、人力资源、招聘，你能想到的任何部门。
透明度为优化打开了大门
整个过程就是步骤。这些步骤可以被清晰阐述和可视化。
然后被优化。
AI 很快就会大量做这些事，而且往往比大多数人类做得更好。
- 发送会议邀请
- 想法生成
- 会议总结
- 评估想法
- 与业务领导沟通
- 捕捉领导的决策
- 制定执行计划
- 为公司制定沟通策略
- 协调公司内部各小组之间的工作
- 启动活动
- 监控公众回应
- 捕捉潜在客户 以此类推。
你可能从未以这种方式看待过你的公司，但 AI 很快就会。
这些每一项都只是另一个算法。而 AI 越好越强，人类做这些部分的人数就会越少。（在后续文章中，我会讨论在这个模型中我认为可能保留的人类工作。）
但我的公司不一样
你可能会倾向于说，你的公司不只是接收图像进行优化然后发回给客户。
你的公司很特殊。你有更难的步骤。或者更多的步骤。它比我描述的要复杂得多。
不，不重要。
那只是意味着一个更大的图谱。而且仅仅因为它对人类来说一次处理起来很多，并不意味着对 AI 来说很难。
无论产品或公司多么特殊，它仍然作为一个步骤的管道运行。
同样，理解所有部分以及它们如何组合在一起——并能够很好地向决策者解释这一点——是 AI 的强项。
无论你从事什么业务都没关系。你——或任何其他人——所做的任何事情都可以分解成这样的步骤。
好吧，现在我有点沮丧了
我不是想吓唬你。或者让你讨厌 AI。或者让你考虑成为阿米什人。
我是在告诉你即将发生什么，你需要为此做好准备——无论是作为希望在这个新模式中竞争的企业主，还是作为这些公司的员工。
这里的积极一面是，企业即将变得更加高效。这意味着更高的生产力、更多的产出，最终世界上会出现更多新事物。
同样的过程也将使人们更容易创业，包括那些在 2022 年或之前没有机会的人。
但也会有负面影响——尤其是许多容易自动化的工作岗位的流失。我的建议不是沮丧，而是意识到正在发生的事情并为此做好准备。
唯一的出路就是迎头而上。
总结
- 企业可以被视为一张算法图谱。
- 一旦以这种方式清晰表述出来，效率低下之处以及优化/消除的机会就会变得清晰。
- AI 即将让这一过程成为所有企业的常态，因为公司迫不及待地想要使用 AI 进行优化，而 AI 的燃料就是透明度。
- 无论你是企业主还是员工，现在是时候开始做好准备了。
- 理解你的企业作为一张算法图谱的样子，并开始思考在 AI 到来之前它会推荐什么。