CEO MICROSOFT: BAGAIMANA MENDEFINISIKAN SEBUAH PERUSAHAAN ' S PARIT DI ERA AI
Ini bukan model. Ini lingkaran tertutup.
Judul asli: Sebuah depan tanpa contoh tidak stabil
Asli oleh Satya Nadella, Microsoft CEO
Bahasa asli: Peggy
Menurut editor: Microsoft CEO Satya Nadella, persaingan bisnis AI-era yang sebenarnya bukan tentang model terkuat mana yang ditempatkan di dalamnya, tetapi tentang apakah dapat menenggelamkan aliran kerja sendiri, pengetahuan lapangan, penilaian organisasi dan pengalaman staf menjadi sistem pembelajaran yang berkembang. Dengan kata lain, perusahaan tidak dapat hanya membeli kemampuan AI, tetapi memiliki sendiri "belajar loop tertutup" (sistem di mana pengalaman manusia, proses bisnis dan kemampuan modelling semakin saling memperkuat)。
Di bawah kerangka kerja ini, perusahaan-perusahaan di masa depan akan mengumpulkan dua jenis modal secara bersamaan: modal manusia, yaitu pengetahuan, penilaian, jaringan, kreativitas dan model pengenalan karyawan mereka; dan Token Capital (kapasitas AI yang dibangun dan dimiliki oleh perusahaan itu sendiri). Apa? Tidak ada yang menarik, dan kalkulus hanya berputar dalam situ; tidak ada organisasi untuk menenggelamkan pengetahuannya sendiri, dan model lebih kuat daripada alat eksternal。
MENURUT PENILAIAN SENTRAL DARI KORAN INI ADALAH BAHWA PERBATASAN TANPA DUKUNGAN EKOLOGI TIDAK AKAN MENJADI MASA DEPAN YANG STABIL. NILAI AI TIDAK BOLEH DITELAN OLEH BEBERAPA MODEL GENERIK, TETAPI LEBIH BAIK MEMBENTUK EKOSISTEM PERBATASAN DI MANA SETIAP PERUSAHAAN, INDUSTRI DAN SETIAP NEGARA MEMILIKI LOOP PEMBELAJARAN SENDIRI. BISNIS-BISNIS YANG DIBUTUHKAN UNTUK MEMBANGUN PENILAIAN SWASTA, LINGKUNGAN BELAJAR SWASTA YANG DITINGKATKAN DAN BASIS PENGETAHUAN YANG DAPAT DICARI UNTUK MENGUBAH PENGALAMAN TERSEMBUNYI MENJADI SISTEM YANG DAPAT DIGUNAKAN, DAPAT DIUKUR DAN DIITERATIF. WAZIR SEJATI PARIT MUNGKIN BUKAN MODEL PER SE, TETAPI MESKIPUN DIGANTIKAN OLEH MODEL GENERIK, PERUSAHAAN TIDAK AKAN KEHILANGAN SENDIRI " LAMA KARYAWAN PERUSAHAAN" PENGALAMAN。
INI JUGA KUNCI KEDAULATAN PERUSAHAAN DI ERA AI: YANG DAPAT MENGUBAH PENGETAHUAN ORGANISASI MENJADI SISTEM KOMPAIL YANG BERKESINAMBUNGAN, YANG DAPAT MEMPERTAHANKAN IP DALAM MASA DEPAN MODEL YANG CEPAT DAN ITERATIF, MEMPERLUAS KEMAMPUAN KARYAWAN, DAN MENINGGALKAN NILAI EKONOMI AI DALAM BISNIS, INDUSTRI, DAN MASYARAKAT MEREKA SENDIRI。
Berikut ini adalah teks asli:
AKU SUDAH BERPIKIR AKHIR-AKHIR INI TENTANG MASA DEPAN BISNIS AKAN BERADA DALAM EKONOMI AI-DRIVEN。
Peralihan ini berbeda dengan migrasi platform sebelumnya. Di masa lalu, kita telah menggunakan sistem digital untuk meningkatkan modal manusia; kali ini, untuk pertama kalinya, kita telah mampu membangun lingkaran kognitif yang benar antara orang dan sistem digital. Ini adalah hal yang sangat subversif, karena mengubah cara kita memahami "bekerja"di dalam perusahaan。
PERTANYAAN KUNCI SEBENARNYA BUKANLAH BAGAIMANA ALAT ATAU SISTEM DIGITAL DIGUNAKAN, TETAPI BAGAIMANA ORGANISASI TERUS BELAJAR, MENGUMPULKAN HAK KEKAYAAN INTELEKTUAL, DIVERSIFIKASI DAN MAKMUR DI DUNIA DI MANA MODEL AI DAPAT TERUS MENYERAP DAN MENGKOMERSIALKAN KEAHLIAN MANUSIA DAN ORGANISASI。
Setiap perusahaan harus membangun apa yang saya sebut modal manusia dan modal Token. Modal manusia adalah pengetahuan staf, penilaian, jejaring, kreativitas dan pengenalan model; dan modal Token adalah kapasitas AI yang dibangun dan dimiliki oleh perusahaan itu sendiri。
Penting sekali bahwa modal manusia tidak menjadi tidak relevan seiring tumbuhnya modal Token. Sebaliknya, itu hanya menjadi lebih penting. Saya percaya bahwa mobilitas manusia akan berada di jantung pertumbuhan modal Token ' s. Makhluk manusia menetapkan target yang ambisius, saling memotong link, menjalin hubungan dan mengidentifikasi model yang benar-benar penting. Tanpa pengalihan manusia, kalkulus hanya bisa berubah。
Ini berarti bahwa kesempatan yang sebenarnya tidak terletak dalam memilih model terbaik, tetapi dalam menciptakan loop pembelajaran pada model, di mana modal manusia dan modal Token dapat tumbuh kembali bersama. Anda dapat outsource pekerjaan atau bahkan pekerjaan, tetapi Anda tidak pernah bisa outsource studi Anda. Masa depan sebuah perusahaan terletak pada keberlanjutan pembelajaran ini antara orang dan AI。
Ini memerlukan pendekatan struktural baru: setiap perusahaan harus dapat membangun sistem cerdas yang akan membaik seiring waktu, sementara masih mempertahankan kontrol atas hak kekayaan intelektualnya. Perusahaan harus dapat menggantikan model \"generalis\" tanpa kehilangan pengalaman profesional \"karyawan perusahaan lama\", yang telah tenggelam dalam sistem pembelajarannya. Ini akan menjadi tes kunci untuk mengukur kontrol perusahaan dan kedaulatan di masa depan。
Enterprises perlu menerjemahkan aliran kerja mereka sendiri, pengetahuan lapangan dan penilaian yang telah lama dibentuk ke dalam sistem AI yang dapat ditingkatkan secara terus menerus dalam setiap penggunaan. Evaluasi perseroan harus mengukur apakah model benar-benar lebih baik pada hasil bisnis kepentingan perusahaan daripada hanya eksternal benchmarking tes. Lingkungan pembelajaran intensif swasta harus membuat model lebih kuat berdasarkan jejak nyata dalam organisasi. Dasar pengetahuan perusahaan membuat memori institusional dapat dicari dan token lebih efisien。
Loop ini akan menjadi kekayaan intelektual baru perusahaan. Kurasa itu mesin pendaki. Selain itu, tidak seperti kebanyakan aset, itu akan meningkatkan nilai. Setiap peningkatan dalam aliran pekerjaan menghasilkan sinyal pelatihan yang lebih baik, yang pada gilirannya mempercepat akumulasi pengetahuan unik dan tersembunyi dari perusahaan. Perusahaan-perusahaan yang telah menetapkan sistem tersebut sebelumnya akan memperoleh keuntungan yang sulit direplikasi, terlepas dari bagaimana kemampuan model individu akan rusak di masa depan。
HAL TERAKHIR YANG INGIN KITA LIHAT ADALAH DUNIA DI MANA SETIAP PERUSAHAAN DI SEMUA LAPISAN KEHIDUPAN MEMBERIKAN NILAI UNTUK BEBERAPA MODEL YANG MELAHAP SEGALANYA. JIKA SEMUA NILAI AKHIRNYA DITANGKAP OLEH BEBERAPA MODEL, STRUKTUR POLITIK-EKONOMI TIDAK AKAN MENTOLERIR HASIL SEPERTI ITU SAMA SEKALI. AI YANG MENGOSONGKAN SELURUH INDUSTRI DI MASA DEPAN TIDAK MUNGKIN DILISENSIKAN DI TINGKAT SOSIAL。
COBA PIKIRKAN APA YANG TERJADI PADA FASE PERTAMA GLOBALISASI: SELURUH EKONOMI INDUSTRI DIOUTSOURCE. PADA WAJAH ITU, ANGKA GDP TAMPAK BAIK, TETAPI PERGESERAN INDUSTRI NYATA DAN KEJUTAN PEKERJAAN MEMANG ADA DAN KONSEKUENSI MEREKA MASIH DIRASAKAN. KITA TIDAK DAPAT MEMBAWA DINAMIKA INI KE ERA AI — MEMUNGKINKAN BEBERAPA SISTEM AI UNTUK MENANGKAP KEMBALI EKONOMI SECARA PENUH, SEMENTARA PENGETAHUAN SELURUH INDUSTRI TERKOMODIFIKASI DAN DIKOSONGKAN DI KAKI MEREKA。
Dalam pandangan saya, prioritas kita adalah membangun ekologi perbatasan, bukan hanya model perbatasan. Hanya setelah itu nilai dapat mengalir luas ke setiap perusahaan, industri dan negara. Dalam ekologi seperti itu, setiap organisasi dapat memiliki loop pembelajaran sendiri, mengkodekan pengetahuan institusinya sendiri dan memungkinkan modal manusia tumbuh dalam kombinasi dengan modal Token。
Ini juga semangat platform yang selalu saya bagikan: nilai yang diciptakan di atas platform harus lebih besar daripada nilai yang ditangkap oleh platform itu sendiri; setiap perusahaan harus dapat berinovasi dan menciptakan nilai sendiri。
Ketika ini tercapai, perusahaan akan menciptakan nilai bagi diri mereka sendiri dan bagi lingkungan ekonomi di mana mereka hidup. Kelayakan profesional karyawan diperkuat, dan penilaian mereka menjadi bagian dari sistem dan dapat direplikasi dan diskalakan, dan keuntungan ini mengalir kembali ke perusahaan dan masyarakat sekitarnya。
Ini adalah bagaimana firma menciptakan nilai untuk diri mereka sendiri dan untuk ekonomi yang lebih luas. Ini juga keseimbangan stabil yang harus kita bangun bersama。
