当今企业变革最大的驱动因素是被称为数字化转型的计划。简而言之，数字化转型的目标是简化企业的业务运营。
企业实施数字化转型的基本思想是基于数字技术驱动的改进来改变工作和业务流程。而且通过这种方式，可以使企业运营更有效率。因此，将人工智能视为数字化转型过程中的变革驱动力是显而易见的。
但是，人工智能具有不同的驱动力，因为人工智能变化的核心与数字技术不同。人工智能基于知识而不是数据推动变革。这似乎只是一个学术性的声明，但它使一切变得不同。
数字化转型的基本前提是技术是变革的驱动力。因此，有了“数字化”和“转型”之称。其理念是，技术有可能推动指数级的变革，而不是让企业对变革产生阻力。
技术变革通常会呈S型发展。而智能手机就是具有创造技术驱动变革潜力的技术的一个明显例子。
苹果公司的iPhone已经上市十多年了，它是新技术遵循S形曲线变化的生命周期中不断发展的一个例子。
苹果公司推出的第一代iPhone是革命性的技术，但仍有许多缺点，并没有充分利用平台的潜力，因此技术变革曲线在开始时有点平坦。虽然第一代iPhone是一款智能手机，但上网速度慢，难以查看电子邮件，应用程序也很少。
iPhone4、5和6的推出带来了显著的改进，可以说它们处于变革曲线的陡峭部分。智能手机的整体硬件和软件潜力正在开始展现，应用程序生态系统也在不断发展，而且该技术应用在大量受众的趋势越来越明显。
如今的iPhone的性能比以往的iPhone性能更好，但变化很小，改进也相对较小。iPhone作为一项技术如今处于技术变革图表的顶端。因此，其发展曲线如下：
- 校准：引入技术，但必须首先找到它的真正发展潜力。
- 规模化：技术潜力正在显现，得到广泛应用。
- 从革命到进化：边际改进不断发生，但它们在企业变革中的重要性越来越小。
随着时间的推移，企业变革的动力与技术变革的动力不同。
这里的基本思想是，随着时间的推移，在企业中引入重大变革将变得越来越困难。
许多领域在变革中都存在一些阻力，例如：
- 企业管理
- 企业文化
- 基本的人类行为
- 企业职位
- 员工知识
- 当前的工作流程
- IT系统设计
这并不意味着根本不可能进行组织变革。这只是意味着任何变化都将以对数速率发生，而不是以技术驱动的变化可能出现的指数速率发生。
有许多研究证实了上述动态。最著名的是描述了数字化转型的潜力的马尔泰克定律。
技术可以创造的变革速度与企业可以创造的变革速度之间的差距称为数字化转型。这一差距在下图中用蓝色阴影标记。
该图有两个与数字化转型相关的关键点。也就是说，数字化转型有两个层次：
- 无法实现的数字化转型潜力
- 实际的数字化转型潜力
最后一部分是数字化转型可能带来的转型。人们可以看到，潜力在于技术可以推动什么，以及企业在正常情况下愿意实施的变革速度。
面临破产困境的英国旅游服务商Thomas Cook公司就是一个例子，该公司由于没有意识到数字化转型的潜力而陷入运营困境中。
Thomas Cook公司的业务是通过位于英国各地商业街的大量商店的办事处销售旅游产品。该公司面临的问题之一是企业管理层已经意识到商业模式已经过时，他们希望将更多的销售额转化为在线渠道。
但是，在商店购买旅游产品的文化是企业经营的核心，该公司管理层不敢大胆变革迎接挑战。因此，该公司面临的变革阻力导致无法推动重大的数字化转型。
这不仅仅是Thomas Cook公司面临的情况。一般来说，经历指数变化的最大障碍不是无法获得最新技术。其核心问题是企业适应最新技术现实的能力，而数据不是最好的技术变革驱动力。
数字化转型概念的另一个主要障碍是变化是基于数据的。人们都被说，数据为王，数据越多越好等等。其实数据本身就是一个问题，虽然这听起来可能有点奇怪。但事实并非如此。
数据是推动图表技术部分变化的潜在因素。数字化转型的核心概念是以数据驱动的方式重新设计工作和工作流程。如果看看是什么推动了技术变革，那就是信息和数据。
下图显示了不同层次的知识。它被称为知识金字塔。
之所以称之为金字塔，因为上层是基于下层的。随着层次的提高，上升每一层都会增加更多的知识。金字塔从位于底部的数据开始。
- 数据：原始或无组织形式的事实集合。
- 信息：已经清除错误的有组织和结构化的数据。因此，它可以被测量、分析和可视化。
- 知识：学习是知识部分的核心组成部分。在这里，将在洞察力和对数据和信息的理解的基础上进行学习。
- 智慧：最后一层是智慧。这是核心组成部分，也是一个以行动为导向的阶段。
简而言之，可以说数据和信息描述了世界的本来面目。知识和智慧的概念是向前看的，并且将自己定位于人们现在和未来可以做的事情。
而这一事实正是人工智能作为变革驱动因素比数字化转型项目具有更大变革潜力的最主要原因。因为人工智能的基础是知识而不是数据。人工智能可以创造基于知识的变化。
数字化转型项目的基本前提是，它们是建立在数据和信息的基础上的，而这些数据和信息的方向是落后的。
人工智能驱动的改进基于知识，而不是数据或信息。它在两个关键领域产生了巨大的差异：
- 知识还可以改变企业的运作方式，而不会遇到当今阻止他们获得技术驱动变革的S曲线的限制。
- 知识可以驱动技术变革，其变革潜力比信息驱动变革更大。而人工智能将以全新的方式改变组织。
数字化转型创造变革能力的最大问题是想要变革的企业的惯性。
如上所述，企业没有单一的变革阻力来源。它来自习惯、文化、员工能力差距、工会、现有流程和工作流程、永久性的工作描述、普遍的变革阻力、内部政治权力斗争等等。因此，数字化转型过程达到极限的核心原因在于组织方面，而不是技术方面。
行业专家指出，Thomas Cook公司应该关闭更多商店，更多地专注于在线销售。这只是技术(电子商务)改变企业(关闭销售网点)的一个例子，但这并没有发生。因此，Thomas Cook公司受到企业变革阻力和未能适应新技术机遇的影响。那么，是什么让基于知识的改变与众不同呢?
人工智能通过挑战企业中如何解决任务的基本前提来创造企业变革。最简单的解释是，人工智能让企业能够使知识和自动化的决策实现自动化。这意味着人工智能将解决当前由工作、流程和IT系统执行的任务。
人工智能将在企业中接管这些任务的总和。以及人工智能能够执行的越来越复杂的任务，这将使人工智能能够在数字技术无法实现的水平上创造企业变革。
这方面的一个例子可能是基于语音的聊天机器人，它可以通过电话并与另一端的某人进行对话。例如预订餐桌。
使用人工智能可以使这些功能实现自动化将对员工的工作带来挑战(例如聊天机器人)，更改人们的流程(自动预订)并更换当前的IT系统。
人工智能将在企业中接管这些任务的总和，它还将能够执行将推动变革的日益复杂的任务。这些因素的动态将使人工智能能够在数字技术永远不可能实现的水平上创造企业变革。
人工智能改变企业的运作方式意味着适用于数字化转型变革的企业阻力因素将不再有效。这样做的主要原因是人工智能功能将执行特定任务，补充在企业已经完成的工作。就像电话服务和预订餐桌的例子一样。
因此，不会看到人工智能被用作实施全新系统和工作流程的驱动力。人工智能将用于执行本例中的特定镜头。只是比目前的方式更好更高效。这使得抵制比重新设计工作流程更具挑战性。
人工智能驱动的变革与数字驱动的变革处于不同水平还有另一个原因。那就是以技术驱动的知识所能达到的技术水平的质量，从根本上高于以数据驱动的技术所能达到的水平。
数据驱动的变化图遵循人们在审查数字化转型可能性时看到的流程。因此，将会看到一条具有递减值的S形曲线。
人工智能作为技术变革驱动力
知识驱动技术的一个例子可能是自动驾驶汽车背后的技术。它们采用的软件基于先进的人工智能算法，他们将能够推动的变革比数据驱动技术具有更高的变革潜力。
人工智能将推动业务变革的新水平
技术进步和人工智能提供的新机会将共同推动人工智能创造企业变革的机会。
关键在于，人工智能驱动的变革不会受到数字化转型变革所遇到的同样障碍的影响。与此同时，人工智能带来的技术机会水平将远远高于传统IT解决方案所能达到的水平。
总的来说，这意味着人们可以期待达到一定的进步水平。
人工智能的业务潜力与数字化转型
因此，这一水平必须高于数字化转型流程所能达到的水平。这是因为人工智能驱动的动态发生没有数字化转型的限制。而且技术潜力更大。
那么最大的问题是这将如何在实践中发生，以及人工智能的变化如何从战略角度方面开展。
