胡群/文 中国的企业智能化转型已进入深水区,而人才成为主要瓶颈之一。如何吸引更多人才以加速企业数字化转型?
11月11日,蒙牛集团作为主办单位启动首届“牛客松”创新技术大赛,联合承办单位为中国人工智能头部独角兽第四范式与海尔集团旗下全球创业者加速器海创汇,生态伙伴有阿里云、德勤、华为云、SAP、联想、金蝶等十余家世界级IT巨头。
蒙牛总裁卢敏放在大赛寄语中,对“跨界”主办一场数字科创领域的比赛做出了阐释。“数字化、智能化是推动蒙牛实现战略目标的重要引擎。我们希望构建以智能算法为核心的‘数智化应用体系’,赋能生态合作伙伴,形成灵活的履约服务体系,还要满足消费者多层次、个性化的需求。最终,实现蒙牛从产品到服务再到平台的全面进化。”
数字化转型
中国正加速发展数字经济。
中国信通院发布的《中国数字经济发展白皮书》显示,2020年我国数字经济规模规模达到39.2万亿元,占GDP比重为38.6%,已成为国民经济的核心增长极之一。2021年,中国数字经济规模有望突破40万亿元。
“十四五”规划纲要将“新一代人工智能”作为议题重点提及,加上新基建、数字经济在内的持续利好政策的推动,中国AI市场将稳步发展。IDC预测,2021年中国在AI市场的支出规模将达到82亿美元。2021-2025的五年预测期内,中国市场AI相关支出总量将以22%左右的复合增长率增长,有望在2025年超过160亿美元。2025年,全球约8%的AI相关支出将来自于中国市场,市场规模在全球九个区域中位列第三。
2021年是“十四五”开局之年,也是落实“打造数字经济新优势”规划的关键之年。当下,数字经济热潮持续升温、不断壮大。但促进数字技术与实体经济深度融合,赋能传统产业转型升级,仍是一场攻坚战,需要产业上下游的充分协同联动。
作为每年服务超十亿人次的全球乳业十强蒙牛集团创办“牛客松”创新技术大赛的正是基于这一背景。蒙牛集团希望通过最强大脑的汇集,加速科技创新与食品产业的融合发展。打造乳企全智能、数字化创新标杆,推动中国乳业全链路数字化转型升级。“牛客松”大赛也是快速实现创新想法和商业价值验证的舞台,每一个创新想法都有迸发巨大价值的可能,鼓励参赛者用业务的思维挖掘创新、用硬核的技术放大价值、用前沿的方法加速转型。
“当今社会已进入到数字化时代,任何行业不用数字化重新做一遍的话一定被时代甩掉,这是为什么蒙牛要花大力气做数字化转型的根本原因。”蒙牛集团CDO张决称,蒙牛集团有一个2025年再创一个新蒙牛的愿景。当前遭遇人才瓶颈,人才怎么招聘?以举办“牛客松”大赛这种方式网罗全球人才,他们未必一定加盟蒙牛,而是形成一个助力乳业发展的数字化智能化生态圈,这是举办大赛的初衷。蒙牛乃至整个乳品行业对创新技术需求非常迫切,这将是一个巨大的市场。蒙牛希望通过比赛汇聚更多场景、开放更多资源、赋能更多生态、集结更多伙伴。
据赛事组委会介绍,首届“牛客松”大赛以“数智蒙牛,向新而行”为主题,聚焦全产业链数字化、智能化转型,基于人工智能、云计算、物联网及5G等数字化技术,打造新零售、智慧牧场、大健康相关方向的创新技术解决方案,为国家奶业振兴做出贡献。
人才困境
11月5日,第四范式创始人兼CEO戴文渊在出席进博会虹桥论坛表示:作为一直奋战在AI产业落地第一线的从业者,我最大的感受是近两年AI在产业的落地开始进入深水区——企业不再满足于只有一两个AI场景的落地,而是开始关注AI是否帮助到企业的核心战略,或者说是否让企业转型变成一家完全不一样的企业,实现一个质变。
然而,传统企业如何才能完成智能化转型?
“对蒙牛来讲,我的感觉现在就是缺人,缺人才。”蒙牛集团高级副总裁高飞称,在数智化的模式下,从过去的整个供应链到产业链、运营模式、组织模式、商业模式都需要转型,如何从今天的产品企业到未来以服务、平台、生态企业去升级和过渡,这是蒙牛下一步着重去推进和打造的核心战略。回到以消费者为中心,数据智能驱动增长,如何更好的满足消费者的需求,提升消费者用户的体验,这是当前核心的重中之重要解决的问题。
数智化创新的背后离不开人工智能的驱动,然而,人工智能公司本身也遭遇诸多瓶颈。
“尽管中国的市场环境有利于推进决策类人工智能发展,但各类机构仍经常面对若干主要挑战,使其难以自行开发和采纳人工智能应用”。第四范式招股书称,人工智能专家短缺、总拥有成本高昂及投资回报率不确定、落地部署困难及数据与系统不兼容等都是人工智能转型面临的主要挑战。
与其他困难相比,难以吸引、留住优秀人才更是行业复杂的难题,对很多企业而言, 人才短缺是内部成功开发人工智能的主要障碍。
第四范式招股书认为,过去几年行业对人工智能人才的需求迅速增长。随着行业日新月异且人工智能解决方案被广泛部署,人工智能能力不同的公司均意识到技术差异并致力填补这些差异。人工智能业务的技术密集型特性亦需要经验丰富、技术纯熟的人才。因此,能否持续吸引并留住人才已成为企业成功的主要因素。
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