第二波大颠覆时代来临 企业内部数据是著胜点

物联网(IoT)解决了将真实世界转换为数码位元而产生的问题，人工智能(AI)则解决了解读大量数据后，化为实际行动的问题。这两项技术分开来看，各自都能重新定义技术和业务领域，合在一起则能替企业打开另一扇窗。AI和IoT之所以有这般能耐，原因就在运行这两项技术的燃料：数据。

据富比士(Forbes)专栏作家Hod Fleishman撰文指出，过去我们处在新创公司奇袭成熟企业的大颠覆1.0(Disruption 1.0)时代，各大新创挟技术自重，并带著快速建构与交付产品服务的新商业模式，以及筹募而来雄厚资金，将旧企业打得措手不及。

旧企业亦试图复制新创的营业模式，从人才、技术、直接投资新创到改革企业文化，似乎将新创所带来的威胁控制住了。

然而，这些不过都是外在条件，真正蕴含在企业内部的「数据」就足以带来第二波颠覆，也就是大颠覆2.0(Disruption 2.0)。

AIoT时代

物联网设备的核心是建有传感器的实体资产，传感器撷取数据，而数据转换成商业价值。

Fleishman认为「物联网」这个术语并没有完全描述这样的过程，因此称之为数据捕捉资产(DCA)更为妥当。

过去几年，DCA除了传感器的质量与效能，其它建构要素也有显著的进步，如运算单位的能力成长了，成本却不升反降。射频(RF)元件有更多选择，可适应不同的使用场景。也由于开发人员的能取用的资源与工具愈来愈多，使得设计和建构DCA更加容易。

藉此，有更多的应用场景和商机证明了部署更多DCA有其理由，并能精简DCA产品的建构和运送。 随著部署DCA愈加容易，显然DCA创造的数据量也不断成长。

以过去的资料量而言，把传感器捕捉到的数据显示在仪表板上让作业员解读就已经足够。但如今数据一瞬间就能驱动许多动作，借助AI才能实时做出反应。

如果没有AI，DCA从应用环境中搜集而来、具商业潜力的大量数据便白白浪费；若没有DCA，AI也无法描述这些搜集而来的数据。因此IoT和AI合并为AIoT可说是至关重要。

智能自动化

以10年前后为界线，可将技术所提供的价值类型划分为过去与未来。具体来说，手机和无人机便能解释这条界线。

过去10年，手机透过各种App来扩大增强人们所能做的事情，数码创新便是这样推动而来的。放眼未来10年，智能自动化与行为、物件、机器与环境等数据结合，并使资产管理及控制自动化。

无人机就是后者很好的例子，无人机起飞总是带著许多棘手问题，不过一旦飞航模式可以智能化与自动化，将生产流程、服务和整个供应链融合在一起，就会让无人驾驶业务带来商机。

支撑智能自动化的技术便是AIoT，更准确来说是依赖庞大的数据，而数据主要来自企业内部，于是AIoT正把技术和整个商业世界从大颠覆1.0转移到大颠覆2.0。

大颠覆2.0

数据支撑著AIoT、智能自动化和大颠覆2.0，而数据才是一间企业的核心。公司善用愈多数据，他们就获得愈多洞见，智能自动化的处理结果就会更具影响力。

如果大颠覆1.0是启动外部力量推动商业世界的改变，那大颠覆2.0将迫使内部发生变化。大颠覆2.0将重新定义企业营运自身业务的运行方式，如果不抓住这个机会，可能就要失去竞争力。

这股潮流所重新定义的运行方式与「人」在组织中的角色有关。随著组织中导入更多智能自动化技术，人们的工作从亲手做事转向监控，最终就会过渡到培养自动化流程、放手让这些智能技术自己去做工作的角色。

Fleishman认为，由于当今绝大部分公司都是以人才为中心，大颠覆2.0则会大大破坏这个结构。一旦技术靠著数据而独立，不再需要人们参与，人才本身就会陷入困境。

如今这个时间点，是用更好的机器和算法来定义组织，而非组织中的人员。即使是决策者，也将重度依赖机器提供的假设、分析和预测，而这在目前许多情况下已是现在进行式。

智能自动化之所以有能力破坏现有业务，是因为在人类所能掌控的许多事情背后，都有一套技术为我们提供更多可行方案，如同人类在日常生活中，有多少行为决策都是由机器提供建议而来的。

Fleishman在文章最后诘问，大颠覆2.0对于企业业务是「破」还是「立」？这道问题的答案，取决于业者意识到这个重大变革已有多少时日。