采纳不等于能力——新加坡中小企业面临的真正人工智能考验

新加坡将于2027年接任亚细安（ASEAN）轮值主席国。但在此之前，该组织的11个成员国预计将在11月签署《数码经济框架协定》（Digital Economy Framework Agreement, 简称Defa），这是首个专门针对数码经济的全面性区域协定。

《数码经济框架协定》旨在建立通用规则，以促进数码贸易、实现可信的跨境数据流动，并且至关重要的是，在一个拥有超过6亿人口的区域内，建立持久的人工智能能力。

然而，一个框架的成效取决于其成员所能贡献的内容。新加坡在采纳人工智能方面行动迅速，相关数据确实非常亮眼。下一步是确保这种进展足够深入，以便能向外推广，而这是一项更艰巨、更不易察觉的工作。

人工智能普及中缺失的环节

新加坡不乏雄心或支持。“经济战略检讨”指明了将领先企业培养为“人工智能领军者”的重要性，一个新兴的“前沿部署工程师”市场也迅速崛起——企业正在招聘那些既具备软件技能，又能向客户解释技术并解决日常运营问题的人才。

在一项由 Amazon Web Services (AWS) 委托、涵盖1500家新加坡企业的研究中，四分之三的金融服务业中小型企业（SMEs）表示他们使用人工智能，医疗保健和制造业产业群中的大多数企业也是如此。

这股势头是一种资产，而非理所当然。现在的问题不再是企业是否采纳，而是其能力是否足够深入，不会因某个核心人物的离开而中断。我们的研究发现，在60%的企业中，情况并非如此：只要某一个人离开，人工智能相关工作就会停滞甚至完全停止。

从人工智能中获益最多的人，并非其开发者

今年早些时候，一场全球人工智能黑客松吸引了数千名参赛者。最终胜出的并非开发人员，而是一位心脏病专家和一名律师——他们是领域专家，此前从未发布过生产代码。

他们之所以获胜，是因为他们了解其行业多年来面临的难题。这种知识，而非编程语法，才是成效的倍增器。

一个典型的例子是：最重要的能力很少掌握在工程师手中。构建人工智能模型的人，往往不是从中获益最多的人。

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价值最终体现在那些了解业务的人身上：比如知道生产计划为何延迟的工厂主管，或是比任何模型都更了解借款人的客户关系经理。

当这个人不在时，公司失去的不仅仅是一双手。它失去的是一个“翻译者”，一个能够判断人工智能的产出对于某个特定客户、某批货物、某位患者是否合理的人。

就AWS而言，它最近承诺投入10亿美元，将“前沿部署工程师”直接派驻到客户团队中，目的不是为他们构建系统，而是在合作结束时让他们能够独立运作。这项投资反映了一个更广泛的共识：没有能力转移的工具是无法持久的。

虽然全国性的讨论主要集中在培养科技人才上，但对大多数中小企业而言，一个更重要的问题是：那些已经了解业务的人是否正在使用这些工具。这种从个人专长到团队习惯的转变，正是将“采纳”转化为“能力”的关键。

能力并非在课堂上养成

在这方面，我们的直觉可能会起反作用。面对技能差距，我们诉诸于培训：课程、指导手册、成功企业的案例展示。这些都有用，但作用有限。

在新加坡工商联合总会的《2025年全国商业调查》中，约三分之一的企业仍然怀疑人工智能输出的准确性和可靠性，而这种怀疑正是问题的核心。使用这些工具所需的判断力，是无法在研讨会上教会的。

观看一个精美的演示并不能让你准备好做出决策，但亲身遇到问题却可以。

一种不同的同行网络

那么，什么才会有帮助呢？政府项目降低了工具、计算资源和专业知识的成本，技术合作伙伴则提供了基础设施。所缺失的是中间环节：一个让企业交流实践经验的地方，包括失败的教训和超出预期的成本。

新加坡在运营同行网络方面做得很好，但这些网络往往只展示成功案例，并且只有在合适的人参与时才能发挥作用。那些能够培养持久能力的计划都有一个共同特点：它们从最接近问题的人开始，而不一定是离预算最近的人。

这个原则可以推广。为亚细安的中小企业举办基于特定行业的深度研讨和黑客松，围绕一线员工实际面临的问题，可以将应用能力普及给使用这些工具的广大员工，而不仅仅是掌握它们的“孤胆英雄”。而《数码经济框架协定》可以成为一个总领，将这些活动转变为一个旨在构建能力、而不仅仅是采纳工具的区域框架。

工程师可以被部署，网络可以被召集。现在，新加坡需要创造一个能培养出更多这类人才的环境——不是通过培训每个人编程，而是通过为领域专家提供工具、沙盒空间和制度上的许可，让他们去构建。

用户层面的参与不仅仅是良好的人力资源实践，它也是在《数码经济框架协定》下实现区域可扩展性的先决条件。让更多这样的专家涌现，记录他们的成果，《数码经济框架协定》就能成为一个将新加坡已验证的能力带向整个区域的机制。

作者是AWS的亚太区贸易政策主管兼新加坡公共政策主管