新技術(shù)的擴散，無論是銀行的自動取款機還是零售業(yè)中的射頻識別標簽，通常都遵循S曲線。早些時候，一些企業(yè)高層對創(chuàng)新非常抵觸。然后，隨著時間推移，隨著更多的公司急于接受技術(shù)并獲取潛在的收益，非采用者的市場機會逐漸減少。
我們的研究表明，人工智能(AI)的技術(shù)競賽已經(jīng)沿著S曲線展開，這是一組目前處于部署初期的新技術(shù)?？雌饋?，如果沒有堅實的核心基礎(chǔ)和先進的數(shù)字技術(shù)，AI的采用者就不可能蓬勃發(fā)展。能夠組裝這些能力的公司正開始擺脫困境，很可能成為AI的最終贏家。高管們開始意識到什么是岌岌可危的：我們的調(diào)查研究表明，45%的尚未投資AI的高管擔心會落后于競爭對手。我們的統(tǒng)計分析表明，面對人工智能的競爭威脅，企業(yè)接受AI的可能性是在過去的技術(shù)周期中采用新技術(shù)的兩倍。人工智能基于其他技術(shù)到目前為止，只有大約10%的公司試圖將AI擴散到整個企業(yè)，有一半的公司是不愿意不是AI的，另外四分之一的公司在一定程度上測試了人工智能，而三分之二的公司根本沒有采用任何人工智能技術(shù)。為了理解公司的數(shù)字能力與部署新工具的能力之間的關(guān)系，我們研究了AI的核心技術(shù)。我們的模型測試了核心數(shù)字技術(shù)(云計算、移動和網(wǎng)絡)和更先進技術(shù)(大數(shù)據(jù)和高級分析)的基礎(chǔ)集群在多大程度上影響公司采用人工智能的可能性。在這些核心領(lǐng)域擁有強大基礎(chǔ)的公司在統(tǒng)計上更有可能采用人工智能工具，當這兩組技術(shù)結(jié)合在一起時，大約有30%的可能性。這些公司可能更好地將人工智能與現(xiàn)有數(shù)字集成在一起。這一結(jié)果與我們從調(diào)查工作中所學到的一致。采用人工智能的公司中有75%依賴于應用和掌握現(xiàn)有數(shù)字能力而獲得的知識。
在許多公司中，這種數(shù)字子結(jié)構(gòu)仍然缺乏，這可能會減緩AI的擴散。我們估計，只有三分之一的公司完全傳播了底層數(shù)字技術(shù)，最大的差距在于最底層的技術(shù)，如大數(shù)據(jù)、分析和云。根據(jù)我們的估計，這個薄弱的基礎(chǔ)使AI無法達到擴散。領(lǐng)導者與落后者除了能力差距之外，對于某些公司較慢地采用人工智能還有另一種解釋：他們可能認為人工智能的情況仍然沒有得到證實，或者認為它是一個不確定的目標，而且在不久的將來，人工智能的進步將使他們有機會在沒有的情況下跳躍到領(lǐng)導崗位。提前投資。
我們的研究強烈表明等待會帶來風險。早期投資者似乎正在加速業(yè)績的增長，而第一波投資者的人工智能投資也為第二波漲勢奠定了基礎(chǔ)。在通過人工智能實現(xiàn)了最初的業(yè)務模型改進之后，公司似乎利用這些利潤來投資于額外的人工智能應用程序，從而進一步增加了它們的利潤率。
為了更詳細地描述人工智能的領(lǐng)導者和落后者，我們考察了人工智能和數(shù)字技術(shù)在六個行業(yè)中的四個內(nèi)部擴散水平。分析顯示，且在數(shù)字技術(shù)方面基礎(chǔ)薄弱或沒有基礎(chǔ)的公司利潤顯著低于行業(yè)平均水平。在金融領(lǐng)域，人工智能和數(shù)字技術(shù)正在創(chuàng)造更大的競爭差異，利潤差距比在建筑業(yè)中更大。
達到臨界點?AI和數(shù)字技術(shù)正在壓低整個行業(yè)的利潤率。我們先前對核心和先進數(shù)字技術(shù)的研究發(fā)現(xiàn)，一旦15%的收入轉(zhuǎn)移到擁有數(shù)字技術(shù)和快速應用AI技術(shù)的企業(yè)手中，產(chǎn)業(yè)就達到了臨界點。雖然人工智能的競爭還沒有進入這個領(lǐng)域，隨著未來五年人工智能的擴散加速，正在向這個方向轉(zhuǎn)移。
當然，應用各種人工智能技術(shù)的公司數(shù)量仍然很少，但競爭正在加劇，擁有強大的數(shù)字能力基礎(chǔ)的公司將受益，因為它們可以更快地采取人工智能。那些數(shù)字基礎(chǔ)不太好的公司將需要招募新的人才，加快數(shù)字化改造的步伐。
