MICROSOFT CEO: BAGAIMANA MENDEFINISIKAN PARIT PERUSAHAAN DI ERA AI
Ini bukan model. Ini adalah lingkaran tertutup.
Judul asli: front tanpa contoh tidak stabil
Original by Satya Nadella, Microsoft CEO
Bahasa asli: Peggy
Menurut editor: Microsoft CEO Satya Nadella, persaingan nyata dari bisnis Al- era bukan tentang model terkuat untuk ditempatkan di dalamnya, tapi tentang apakah itu dapat menenggelamkan aliran kerja sendiri, bidang pengetahuan, penilaian organisasi dan pengalaman staf menjadi sistem belajar yang berkembang. Dengan kata lain, perusahaan-perusahaan tidak dapat hanya membeli kemampuan AI, tetapi memiliki mereka sendiri "belajar loop tertutup" (sistem di mana pengalaman manusia, proses bisnis dan modelling kemampuan semakin saling memperkuat)。
Di bawah kerangka kerja ini, perusahaan-perusahaan di masa depan akan mengumpulkan dua jenis modal secara bersamaan: sumber pengetahuan, penghakiman, jaringan, kreativitas dan pengenalan model karyawan mereka, dan Token Capital (Kapasitas AI dibangun dan dimiliki oleh perusahaan itu sendiri). Nadella menekankan bahwa AI tidak menurunkan modal manusia, melainkan membuat target, memotong konektivitas dan identifikasi model kritis lebih penting. Tidak ada yang menarik, dan kalkulus hanya berputar di situ; tidak ada organisasi untuk menenggelamkan pengetahuannya sendiri, dan model lebih kuat daripada alat-alat eksternal。
PENILAIAN UTAMA DARI MAKALAH INI ADALAH PERBATASAN TANPA DUKUNGAN EKOLOGI TIDAK AKAN MENJADI MASA DEPAN YANG STABIL. NILAI AI TIDAK BOLEH DITELAN OLEH BEBERAPA MODEL GENERIK, TAPI LEBIH BAIK MEMBENTUK EKOSISTEM PERBATASAN DI MANA SETIAP PERUSAHAAN, SETIAP INDUSTRI DAN SETIAP NEGARA MEMILIKI LOOP BELAJAR SENDIRI. BISNIS PERLU MEMBANGUN SEBUAH PENILAIAN PRIBADI, SEBUAH LINGKUNGAN BELAJAR SWASTA YANG DITINGKATKAN DAN DASAR PENGETAHUAN YANG DAPAT DICARI UNTUK MENGUBAH PENGALAMAN TERSEMBUNYI MENJADI DAPAT DIGUNAKAN KEMBALI, SKALABLE DAN ITERATIF SISTEM. MOAT SEJATI MUNGKIN BUKAN MODEL PER SE, TAPI BAHKAN JIKA DIGANTI OLEH MODEL GENERIK, PERUSAHAAN TIDAK AKAN KEHILANGAN SENDIRI "KARYAWAN PERUSAHAAN LAMA" PENGALAMAN。
INI JUGA KUNCI KEDAULATAN PERUSAHAAN DI ERA AI: YANG DAPAT MENGUBAH PENGETAHUAN ORGANISASI MENJADI SISTEM KOMPON YANG TERUS MENERUS, YANG DAPAT MEMPERTAHANKAN IP DALAM MODEL MASA DEPAN YANG CEPAT DAN RUMIT, MEMPERLUAS KEMAMPUAN PEGAWAI, DAN MENINGGALKAN NILAI EKONOMI AI DALAM BISNIS, INDUSTRI, DAN KOMUNITAS MEREKA。
Berikut adalah teks asli:
AKU SUDAH BERPIKIR AKHIR-AKHIR INI TENTANG APA MASA DEPAN BISNIS AKAN BERADA DI SEBUAH AI- BERBASIS EKONOMI。
Transisi ini berbeda dari migrasi platform sebelumnya. Di masa lalu, kami telah menggunakan sistem digital untuk meningkatkan sumber daya manusia. Kali ini, untuk pertama kalinya, kami dapat membangun lingkaran kognitif sejati antara manusia dan sistem digital. Ini adalah hal yang sangat subversif, karena hal ini mengubah cara kita memahami "bekerja" dalam perusahaan。
PERTANYAAN UTAMA ADALAH BUKAN BAGAIMANA ALAT DIGITAL ATAU SISTEM DIGUNAKAN, TAPI BAGAIMANA ORGANISASI TERUS BELAJAR, MENGUMPULKAN HAK KEKAYAAN INTELEKTUAL, DIVERSIFYS DAN PROSPERS DI DUNIA DI MANA MODEL AI DAPAT TERUS MENYERAP DAN MENGKOMERSIALISASI KEAHLIAN MANUSIA DAN ORGANISASI。
Setiap perusahaan harus membangun apa yang saya sebut sumber daya manusia dan ibukota Token. Ibukota manusia meliputi pengetahuan staf, penghakiman, jaringan, kreativitas dan pengenalan model; dan modal Token adalah kapasitas AI dibangun dan dimiliki oleh perusahaan itu sendiri。
Sangat penting bahwa manusia modal tidak menjadi relevan sebagai modal Token tumbuh. Sebaliknya, itu hanya menjadi lebih penting. Saya percaya bahwa manusia mobilitas akan berada di jantung pertumbuhan Token 's modal. Manusia mengatur target ambisius, saling memotong, menjalin hubungan dan mengidentifikasi model yang sangat penting. Tanpa pengalihan manusia, kalkulus hanya bisa berubah。
Ini berarti bahwa kesempatan yang sebenarnya tidak terletak dalam memilih model terbaik, tetapi dalam menciptakan loop belajar pada model, di mana modal manusia dan Token modal dapat tumbuh kembali bersama-sama. Anda dapat outsource pekerjaan atau bahkan pekerjaan, tetapi Anda tidak pernah dapat outsource studi Anda. Masa depan sebuah perusahaan terletak pada keberlanjutan pembelajaran ini antara orang dan AI。
Hal ini memerlukan pendekatan struktural baru: setiap perusahaan harus dapat membangun sistem cerdas yang akan meningkatkan seiring waktu, sementara masih mempertahankan kendali atas hak-hak kekayaan intelektual. Sebuah perusahaan harus dapat menggantikan "generalis" model tanpa kehilangan "karyawan perusahaan lama" pengalaman profesional, yang telah tenggelam dalam sistem belajar. Ini akan menjadi tes kunci untuk mengukur kontrol dan kedaulatan perusahaan di masa depan。
Perusahaan perlu menerjemahkan aliran kerja mereka sendiri, pengetahuan lapangan dan lama mendirikan penilaian ke sistem AI yang dapat terus-menerus ditingkatkan dalam setiap penggunaan. Evaluasi swasta harus mengukur apakah model benar-benar lebih baik di hasil bisnis bunga untuk perusahaan daripada hanya eksternal benchmark tes. Lingkungan belajar intensif pribadi harus membuat model lebih kuat berdasarkan trek nyata dalam organisasi. Dasar pengetahuan perusahaan membuat ingatan institusional dapat dicari dan token lebih efisien。
Lingkaran ini akan menjadi baru kekayaan intelektual perusahaan. Saya pikir itu adalah mesin pendaki. Selain itu, tidak seperti sebagian besar aset, itu akan meningkatkan nilai. Setiap peningkatan dalam aliran kerja menghasilkan sinyal pelatihan yang lebih baik, yang pada gilirannya mempercepat akumulasi yang unik dan tersembunyi pengetahuan perusahaan. Perusahaan-perusahaan yang telah mendirikan sistem sebelumnya akan mendapatkan keuntungan yang sulit untuk bereplikasi, 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 BAGI BEBERAPA MODEL YANG MELAHAP SEGALANYA. JIKA SEMUA NILAI AKHIRNYA DITANGKAP OLEH BEBERAPA MODEL, STRUKTUR POLITIK-EKONOMI TIDAK AKAN MENTOLERIR HASIL SEPERTI ITU SAMA SEKALI. SEBUAH AI YANG MEMINDAH SELURUH INDUSTRI MASA DEPAN TIDAK MUNGKIN DILISENSIKAN PADA TINGKAT SOSIAL。
PIKIRKAN TENTANG APA YANG TERJADI PADA TAHAP PERTAMA GLOBALISASI: KESELURUHAN EKONOMI INDUSTRI ADALAH OUTSOURCING. PADA WAJAH ITU, ANGKA PDB TAMPAK BAIK, TAPI NYATA PERGESERAN INDUSTRI DAN SHOCK 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 PENUH, SEMENTARA SELURUH INDUSTRI PENGETAHUAN DIMODIFIKASI DAN DIKOSONGKAN DI KAKI MEREKA。
Dalam pandangan saya, prioritas kita adalah membangun ekologi perbatasan, bukan hanya model perbatasan. Hanya dengan begitu nilai bisa mengalir luas ke setiap perusahaan, industri dan negara. Dalam ekologi tersebut, setiap organisasi dapat memiliki loop belajar sendiri, mengkodekan sendiri pengetahuan institusional dan memungkinkan manusia modal untuk tumbuh dalam kombinasi dengan ibukota Token。
Ini juga semangat platform yang selalu saya bagikan: nilai yang dibuat di atas platform harus lebih besar daripada nilai yang ditangkap oleh platform itu sendiri; setiap perusahaan harus dapat berinovasi dan menciptakan nilainya sendiri。
Ketika ini tercapai, perusahaan-perusahaan akan menciptakan nilai untuk diri mereka sendiri dan untuk lingkungan ekonomi di mana mereka tinggal. kompetensi profesional karyawan diperkuat, dan penghakiman mereka menjadi bagian dari sistem dan dapat direplikasi dan skala, dan keuntungan ini mengalir kembali ke perusahaan dan komunitas sekitarnya。
Ini adalah bagaimana perusahaan menciptakan nilai untuk diri mereka sendiri dan untuk ekonomi yang lebih luas. Hal ini juga keseimbangan stabil bahwa kita harus membangun bersama-sama。
