随着数据和人工智能的普及，社会正在迈入认知经济的发展阶段。这一转型期的突出特点包括效率更高，决策能力更强，以及人机之间形成共生关系。
这个时代既给中小企业带来了前所未有的机遇，也提出了独特的挑战。要想顺利过渡，企业需要掌握海量的前沿数字化知识，不仅在IT架构方面，更包括企业及其生态系统的认知化转型。
中小企业在全球经济中发挥关键作用，许多国家中，超过90%的公司都是中小企业，它们也贡献了全球约70%的GDP。一种专门服务中小企业的新型咨询能够带来机遇，助力这些较小的企业在认知化转型中充分利用潜能。
中小企业在认知经济中面临的挑战
中小企业往往深植本地社区，在技术进步和社会可续及负责任发展中发挥重要作用。然而，这些企业面临着一些特定挑战，阻碍了他们充分利用第四次工业革命带来的机遇。
这些挑战包括：
需要在碎片化的全球数据市场和数字平台中扩大规模、全球扩张，并且适应变化的数据监管体系，例如隐私和安全合规方面。
因为自身准备严重不足以及网络攻击向价值链上游转移，企业需要降低更高的黑客攻击和网络刺探风险。
中小企业要对数据池和数据仓库进行评估、汇总、清洗、组织以及偏见消除，从而面对大跨国公司、特别是超大规模的数据平台也能超常发挥，“挑战重量级”。
投资并启用智能、具适应性的全球运营或供应链解决方案。
设立专员解决数字转型带来的挑战，包括首席数据官、首席信息安全官、首席技术官和首席可持续发展官等关键职位。然而，即便是高薪雇用人工智能开发者和数据科学家对中小企业都相当困难；外包这项任务有时也并不合适，可能会限制中小企业打造独特且利于差异化竞争的解决方案的能力。
协调人类技能和快速发展的认知技术能力（如生成式人工智能和机器学习）间的融合，实现高效的人机共生关系，带来有意义的劳动。
未雨绸缪，预先调整商业模式和组织设计，让企业准备好应对既有模式和市场受到的严重冲击。
面对这些挑战，特别是在诸如生成式人工智能这样的新兴技术的出现下，中小企业因为无法像大企业那样充分调动潜能正逐渐落后。
中小企业咨询服务的潜在范式转变
尽管许多咨询公司可以就数字转型的挑战提供合理的指导，然而中小企业由于资源、框架和程序的缺乏，往往无法负担得起参与大型咨询公司的干预项目，或者无法抽出时间和精力。在政府和私有部门的共同支持下，新型的中小企业咨询解决方案具有巨大潜力，可以帮助中小企业缩减差距、展现所需的认知韧性、就绪度和繁荣。
这种新型服务能够根据中小企业的需求，提供灵活、有创意的解决方案。当大型咨询公司、企业家、学者和公共部门等利益相关方共同合作时，他们可以整合有限的资源，为中小企业带来机遇。
中小企业可以与投资者和金融机构建立战略伙伴关系，将咨询建议付诸实践。此外，还能与技术供应商和教育机构合作伙伴，获取宝贵且高性价比的工具和能力建设支持。通过这种方式，可以构建一个自我增强的生态系统，从而实现中小企业的持续发展、经济增长和创新。
最后，政府可以加大资金支持和激励措施，增强监管扶持作用，推广和倡导中小企业咨询服务。
在资金方面，这类咨询可以通过基于规模和业绩的收费模式，或者采用订阅式的咨询即服务（CaaS）模式来收费。在决定使用这种融资模式时，应当记住中小企业的资源有限，不能负担过高的预算和大量人员的变更管理。因此，应考虑采用新的创造性和经济有效的方式，为这些小型企业提供更灵活、更个性化的咨询服务。
赋能中小企业对发展认知经济的益处
在企业内部以及为企业建立认知能力方面，采用这种“原位”（即in situ）的方式会迅速产生显著效果。这是因为小型企业和初创企业的高管具备天生的敏捷特质，能够迅速适应。
因此，应用先进的人工智能技术和数据工具来加强中小企业内部的决策过程，可以带来明显的短期回报。鉴于中小企业规模较小，组织复杂度较低，这些新型咨询服务可能更迅速促使企业实施组织变革。这种由中小企业提供、且面向中小企业的全新认知咨询方式也能惠及其他类型的机构。该方式的设计也适用于非营利组织和学术机构等规模较小的民间社会组织，因为他们所面临的困境与中小企业相似。
例如，当前，认知经济正受到数据、人工智能以及其他融合计算和神经科学等新兴认知技术的驱动。通过确保中小企业具备相应的专业知识，可以使其能够充分利用数据潜力，并在数据和人工智能转型时代中实现最大化收益。
这样的措施还有助于使整个社会得益。比如，改进监测和报告碳披露以及其他可持续发展数据的机制，能够降低成本并提高供应链的透明度，同时减少中小企业对环境的影响，从而让全社会受益。
通过认识到中小企业的重要作用，并为其提供必需且定制化的支持和资源，承担一部分财务和关注成本，可以释放巨大潜力，推动认知经济持续增长，增强韧性，实现持续发展。
本文作者
Olaf Groth
加州大学伯克利分校哈斯商学院专业教师
Supheakmungkol Sarin
世界经济论坛数据和人工智能生态系统总负责人
Stephanie Teeuwen
世界经济论坛数据政策ECP
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