适逢AlphaGo战胜围棋高手李世石不久，各种关于人工智能的遐想、吹捧乃至担忧不绝于耳。但是，当我说包括人工智能在内的互联网给企业经营带来的危害时，并不是说人工智能将完全替代人类、机器人将统治世界这样的人类劫难。因为，在互联网现有的逻辑下，这根本就是杞人忧天，对于这类言论根本不值得费口舌解释。
在这里，我是从企业经营管理的角度，分析过于相信或迷恋技术给企业可能带来的管理上的风险和危害。企业经营本质上是一种社会行为，而技术仅仅是达到目的的手段和工具，相信技术能够解决企业经营中存在问题的想法，本身就是一种危害，甚至对于技术导向的公司也是如此。但这样的例子数不胜数，很多传统企业开启互联网+模式，转型电商，他们认为好像只要做了电商就能起死回生一样。也有企业痴迷于大数据，相信买了一个软件就能自然解决目前的经营困境，当然，这种想法的产生肯定与某些技术公司对大数据的炒作是分不开的。
于是，随着技术的发展，我们相信大家的交流越来越方便，从而面对面的沟通是可有可无的。我们相信在网络这一大平台下一切中间环节都是多余的，从而纷纷试水各种电商平台。甚至有人认为未来公司也是多余的，未来的模式是平台+个人，哦对了，广告也是多余的，广告增加了成本，妨碍了性价比，进而压榨消费者…过于相信技术导致企业不去关注公司的基于公司产品定位的商业模式以及内部运营机制，更重要的是，忽略了人的价值。因为，技术（包括人工智能）只是人的辅助和补充，技术能够高效地完成一部分工作，从而使另一部分必须由人来完成的工作显得更加重要，用一句话来总结：技术使人的作用越来越重要，而不是相反。
一、AlphaGo的优势：破解珍珑棋局
我丝毫不怀疑人工智能的能力，AlphaGo战胜李世石并不吃惊，并且我相信AlphaGo能够轻易破解珍珑棋局！在金庸先生的《天龙八部》中，珍珑棋局难倒所有在世高手，即使最后被破解也仅仅是出于偶然，但是AlphaGo能够破解，因为珍珑棋局破解的关键所在是首先要在不可能下子之后下子！之所以说是不可能下子之处是因为，所有根据经验的高手都不会在那里下子，因为在可以推算的接下来几步中会损失惨重。而AlphaGo不是依据经验，而是依据强大的运算能力，所以阿尔法狗会对每一个可以落子之处没有任何歧视地进行完整的推演（在目前并非穷举法的算法下或许还做不到），而不会有任何经验上的倾向和情绪上的波动。AlphaGo不会因为一步棋不符合传统下法就放弃对这步棋的运算，但是人的记忆和运算能力毕竟有限，只能先从经验上进行筛选，并且能够推演的步数也是有限的。所以，我们看到AlphaGo有几步的下法违法常规，这可能令我们吃惊，但是它自己并不这么觉得，因为它已经对接下来的棋局进行了推演，AlphaGo不是根据经验，而是根据对棋局的运算。
因此我们可以看出，AlphaGo或者说是人工智能的优势是存储记忆能力和运算能力。在这两方面，AlphaGo的效率要远远高出人类。机器不会厌烦，不会有情绪，当然也不会索要加班费，并且能够计算地比人类更快、更准确。
AlphaGo是不依靠经验的，有些人对此表示怀疑，因为设计团队声称AlphaGo一直在不断地进行深度学习，并且不断锻炼自己。这种说法是存在问题的，理论上来讲，通过穷举法AlphaGo是一定会赢的，但是由于围棋的可能性实在太多导致目前的运算能力无法支持，所以其设计团队就不得不通过其他方法弥补这一缺陷。方法就是用概率去排除掉一些情况减少运算量，以使推演在运算能力之内。所谓的锻炼学习，不过是收录更多的棋局并通过一定的概率计算排除某些情况的过程。归根结底，考验的是收录的完整性和运算能力，这是通过一些技巧实现穷举罢了，而随着计算机运算能力增强，采用穷举法就能使计算机立于不败之地。
二、AlphaGo的局限：无法像人类一样学习和思考
AlphaGo虽然拥有完美的存储记忆能力和运算能力，但是这些能力人类也都具备，只不过不完美。但是，人类拥有的其他能力，AlphaGo却完全没有，所以人工智能永远无法代替人类（在现有计算机的设计逻辑下）。从这个角度来讲，人类是完美的。虽然人有情绪和感情波动导致的失误，人的记忆有限还容易遗忘，但是人能够思考，能够创造，能够想出新的东西，能够进行感性的、抽象的逻辑和概括，能够根据有限的、不完整的信息进行加工和推理，但是机器却不能。AlphaGo的没有情绪和一个人经过训练导致的不受情绪影响有本质区别。正是因为AlphaGo没有情绪，AlphaGo也不能像人类一样进行抽象的学习和思考。
从输入的角度看，人工智能的输入完全来自于外界，虽然可以进行逻辑推理，但是逻辑必须是确定的、结构化的和可量化的。人工智能只是按照特定的逻辑和数据进行运算，并不会产生新的条件。假如信息和条件不完整，那么得出的结果就是概率事件，但是信息和条件的不完整性也需要设定一个概率值。但是在大多数决策中，我们没有可以量化的信息，逻辑也是非结构化的。
从输出的角度看，人工智能及计算机给出的结果并不解决问题，只是指出问题所在。通过计算机的运算，可以帮我们找出异常数据，比如某些月份的销售异常，但是至于为什么异常，就需要我们根据实际情况进行分析，而这种分析是无法量化的。数据分析可以得出啤酒尿布放在一起销量会提高的事实，但要分析出为什么啤酒尿布放一起销量会增加还需要人类的智慧。
三、大数据有用吗——我从来不相信问卷调查
时至今日，我们到处都能够发现大数据的身影，从IT到DT，大数据时代等等，仿佛一个企业不采用大数据明天就会破产一样。很明显，对大数据的吹捧过头了。因为，我从来不相信问卷调查，更不用说对问卷调查的数据分析结果了。
在管理学上，有专门的课程讲解调查问卷的问题设置，比如选项的多少、问题的顺序和调查区域和群体等都会对结果产生影响。也就是说，调查结果本身就有很强的主观性。另外，即使问卷设置尽量合理客观，结果依旧差强人意，因为很多时候被调查者也不明白自己怎么想的，或者想要什么。当然人人都想要一部配置高、颜值高的手机，但是如果把价格考虑在内大部分人就不考虑了。乔布斯当年认为3.5寸是手机的最佳尺寸，但是现在用过大屏手机的人不会这样想了，甚至连苹果公司自己都不这么想了。所以，乔布斯懂得探知客户的潜在需求，或者引领客户需求，而引领客户需求实际上也是激发了客户的潜在需求。这些，是无法通过问卷获得的。有些人会在创业之前咨询周围的朋友，很多人表示项目太好了，完美解决了现存的某一痛点，一定支持。但结果是用过一段时间就反水了，还会找到很多借口。所以，宁愿通过观察，或者无目的的访谈去了解人的真实想法，也不要通过问卷获取。
问卷调查的例子只是为了说明，如果数据本身的真实性就很难保证，那么大数据的结果就没有意义了。当然，并不是所有的数据都是主观的，比如公司的销售数据，统计部门的统计年鉴，还有互联网上采集的浏览数据。但是要想利用好数据就不仅是技术的问题，甚至不是技术的问题。数据本身不具目的性，从输入的角度看，必须要先根据目的确定分析方法，比如对数据进行切片挖掘。现有的信息系统如SAP也仅仅是提供较为完善的数据，而即使对于能够提供可视化数据挖掘模型的系统，对于操作者来说也必须要选择合适的模型，而这一选择方法和模型的过程，只有人类思维才能做到，这一决策过程是非结构化的，所以计算机无法做到。
再次从输出的角度看，通过数据分析，计算机会给出一定的结果，但是这一结果必须和实际问题结合才有意义，并且如果将结果用于解决问题，还需要人类的思维分析，如上面提高的啤酒尿布案例。所以，数据分析只是提供辅助决策的信息，而无法替代决策，无论是从输入还是输出的角度，一个能够进行敏锐分析和思考的人给企业带来的价值远远高于一套大数据系统，如果企业没有这样的人，大数据就毫无意义。而如果没有大数据系统，依旧可以通过人脑的分析能力弥补，比如中国人口密度的“爱辉—腾冲一线”（也称胡焕庸线）与最近大数据的分析结果是一致的，也就是说早在上世纪30年代胡焕庸先生就得出了这样的结论。
四、管理就是决策：人工智能使管理者更加重要
管理大师赫伯特·西蒙说，管理就是决策。但实际上，大部分中层管理者处理的大多工作不是决策问题，而是按部就班的执行流程。如果把管理者的工作内容进行划分，就会分成两部分：有特定流程的日常工作和需要做出判断和非常规的决策。
前者可称为routine，执行已经程序化的流程，后者是临时的、一次性的、非结构化的调节性工作。真正的管理者应该擅长于后者，并且应该把更多的时间花在后者。管理者应该发现并处理一些在routine之外的工作，并且尽快将之变成routine。比如，通过分析常规数据发现了公司库存管理中的弊端，于是设计出一套新的库存管理办法，并且将之流程化，然后推广到全公司。在这一过程中，计算机可以代替的是数据处理的过程和流程化之后的工作，但是提出问题分析方法并且找出解决办法这一过程却是必须要人类才能完成的。
随着人工智能的发展，大多甚至全部routine的工作都可以被取代，因此之前那些只是汇总一下数据就能蒙混过关的管理者将会面临淘汰。而真正侧重于非结构化决策的管理者将显得更加重要，因为其不需要再被日常琐事所累。这也对管理者提出了更高的要求，这些管理者的能力也是人工智能完全不具备的，但人工智能能够进行决策支持，从而使管理者更加高效，并减少失误。
毫无疑问，人工智能及其他互联网技术有助于提高工作效率，能使管理者把更多时间精力用在需要的地方。但是这里面临的一个问题是，很多企业过分看重或者痴迷于技术，从而愿意投入更多的资金用在技术上，但反而忽视了人的作用，甚至认为人的作用降低了，这种思维具有极大的危害，很容易导致本末倒置。
与企业过分看重技术忽视人类这种思维相似的是，技术在使沟通更加方便的同时，也使沟通变得更加困难。任何时候，面对面的沟通都是最有效的，因为沟通传递的信息不仅是文字，还有情绪、态度、观点等。而通过互联网的沟通，如微信，只有文字和声音，在信息多级传递的过程中还可能失真。相对于面对面的沟通，微信传递的信息是有限的，这可能会导致沟通效率的低下，所以有时我们会在微信说了很久都无法说清之后拿起电话。