长期以来，大公司在商海拼搏过程中总是占有优势的。它们资金雄厚，品牌知名度高，人才济济，数据和情报资源丰富，这都是小公司无法匹敌的。鉴于这些原因，全球财富500强公司在2015年的营收总和达到了27.6万亿美元，员工总数超过6700万人。也就是说，庞大的权力集中在少数公司之手。

但是人工智能技术将改变当前的竞争格局，并以种种方式推动整个市场的大洗牌。一方面，人工智能技术越来越先进，另一方面，研发和使用人工智能系统的成本却在不断下降。我们正在迎来一个崭新的时代，人工智能技术将以更低的成本让商业流程变得更加智能和便捷，很多新出现的公司将在现有的市场引发巨大的创新。一家仅有5名员工的初创公司也有可能跟一家财富500强公司针锋相对地竞争。

历史会重演吗？

我们这个时代不乏小公司以弱胜强战胜大公司的例子，最著名的一例就是微软在上个世纪八十年代以谋略击败老牌技术巨头IBM的故事。在巅峰时期即1985年的时候，IBM的市值比如今苹果的市值还要高，占到标普500股指的所有成份股市值总和的6.4%；相比之下，现在苹果在标普500股指的所有成份股市值总和中仅占4%左右。不管是从公司规模、人才数量、资本还是影响力的角度来说，当时的IBM似乎都是无可匹敌的。

IBM是计算领域的先锋，但是它也因为自己的胜利而蒙住了双眼。IBM专注于大型机和庞大笨重的计算机。它在大规模企业计算领域进行了大力投资，然而技术的进步也推动了个人电脑市场的发展。

微软敏锐地抓住了这个机会，开发和发布了MS-DOS系统，同时还为IBM开发操作系统，最终创造了硅谷的传奇。微软知道个人电脑市场拥有无尽的潜力，作为一家规模比较小、灵活性却比较强的公司，它比IBM更有可能抓住这个机会。它把重点放在可能被用于个人计算的图形用户界面上，迎合了一个全新的家用电脑市场，找到了击败IBM的方法。

随着人工智能技术成为企业商业运作中的一个越来越重要的成份，现在的很多大型技术公司应该注意到IBM的没落。很多全球知名的大品牌已经开始利用人工智能技术来解决它们的内部需求，建立更完善的广告系统，打造产品推荐算法，为商业情报系统收集数据等等。在这些案例中，使用人工智能技术的主要目的是满足企业自己的各种需求，而不是迎合客户的需求。

专注于满足内部需求和传统的系统也正是IBM在战略上犯得一个大错误，因为竞争对手可能会把同样的技术用于开发新产品和改善客户体验。小公司不需要在经营完善上面花太多的钱。它们可以直接将人工智能投资放在面向消费者的产品上，瞄准大公司忽略或低估的市场领域。

旧金山的一家初创公司用人工智能技术改变了整个女性内衣行业。这家公司了解到，大多数女性消费者发现选购文胸简直是一项体力活儿，于是它开发了一款应用来帮助女性消费者寻找能够满足各自需求的文胸。这款应用利用人工智能技术来分析用户提交的照片以判断出她们的尺寸，这比她们亲自到文胸店里去量尺寸更令人愉悦，因为在文胸店里量尺寸的时候，周围会有很多人指指点点。将人工智能应用到创新业务中所带来的优势足以抵消大型连锁店网络和现有品牌具备的优势。

以人工智能来推动创新的另一个案例是很多旅游公司已经开始利用行为数据和预测性分析技术来根据每一位游客的喜好和个性定制不同的品牌体验。使用人工智能技术可以让它们凭借独特、个性化的产品和服务与大旅游公司竞争。因为消费者渴求个性，因此它是一种独特的优势，然而实现这样的优势并不容易。

人员少？不成问题

根深蒂固的大企业有一个传统的优势，那就是它们拥有大量专业化工人。这些公司可以吸引到最顶级的人才，不管面对什么样的关键任务，它们都拥有丰富和足够的资源来招聘新的人才。与此同时，小公司的员工通常必须身兼多职。

但是人工智能技术可以抵消这种人才上的优势，淡化相关的限制，比如官僚主义和缺乏执行力带来的弱势。小公司通常不会存在这些问题，因为它们的团队是扁平式的，灵活性更高。现在，人工智能加入了进来。基于人工智能的服务可以处理好各种行政工作，比如做规划、开**、数据录入甚至处理法律事务。初创公司的创始人们走出大门就可以把各种低级工作外包给自动化系统，这比交给公司员工去办更高效，成本也更低。仅仅是将IT功能自动化就可以将企业开支减少14%到28%，因此这些公司可以利用自动化服务迅速建立起财务上的优势。

对于比较高级的任务，很多AI软件系统增加了直观的界面，团队里的任何人都能使用它们。集中化的数据中心让公司员工都能从同一个**中提取信息，并且了解到他们的行为会对公司里的其他人造成什么样的影响。

比如新一代客户关系管理系统就可能帮助小公司打一个漂亮的翻身仗。客户关系管理系统帮助公司跟踪关于客户的重要信息，比如客户以前购买过什么，客户何时访问过公司的网站，他们在社交网站上对公司的评价如何等等。但是客户关系管理系统对于新公司来说成本并不高，与传统的耗时费力的调研和分析工作相比，它们只需销售人员将**输入进去即可工作。

这就是为什么有些公司利用AI助手来整合来自销售代表的智能手机和办公应用的数据的原因所在。他们不用花费大量的时间去录入或分析**，他们随时可以获得所有的信息。销售代表不需要去做数据录入这样的低级工作，他们只需专心做好与客户建立长期关系等工作，这也有助于提高公司的利润。

实时活动分析系统可以让小公司根据业绩迅速作出调整。在眼下这个瞬息万变的消费者市场，这种灵活变通的能力可以转化为一种关键的竞争优势。有些技术专家认为，这一代应用AI系统比如预测性分析服务可以通过提高自动化程度和效率赋予小公司巨大的优势。

各种云服务和自动化营销活动还可以降低公司成本和对人才的需求。成功创建和发展壮大一家公司的难度已经大大降低了，适应能力极强的小公司如雨后春笋一般冒了出来，它们的出现渐渐填补了小公司和行业巨人之间的差距。

金融技术行业就是一个典型的例子，这个行业的很多初创公司已经跟很多重要的投资公司干上了。它们利用人工智能技术以更智能、对用户更友好的方式为客户提供投资跟踪、投资管理和投资规划服务。他们预计人工智能技术将引发金融顾问服务行业的变革，他们已经将这种预期植入到服务之中。这样的预见**让他们能够很好地满足消费者的不同需求，而传统的投资公司拍马都赶不上它们。

攻击大公司的数据优势

财富500强公司或许现在仍然占有一定优势的一个领域是它们掌握着大量的**和市场数据。这些信息可以被用来做预测和指导产品开发，小公司则没有这种优势。

然而，关于消费者的大量开源情报每天都在生成。人们的网上行为、他们在社交媒体上的行为甚至与地理位置有关的登录信息都能不断充实小公司的数据库。

随着小公司的数据库的不断充实和复杂，它们或许可以进一步缩小它们在数据上与大公司之间的差距。商业智能软件以前的价格不菲，同时也很复杂，只有大公司才买得起和用得起，也只有他们才有能力聘请专业的IT人士来保证软件的安全性。如今，小公司也开始利用市面上的各种廉价的商业智能解决方案。他们无需聘请专业的团队来配合这些软件，任何人都能使用它们。

新的商业智能平台可以提供数据可视化、客户关系管理和其他关键商业智能服务。一家微贷款公司利用一款现代化商业智能软件来分析企业各种福利的效果。它可以在很短的时间里找出效果不佳的举措。这只是商业智能为各种规模的公司提供助益的其中一种方式，让它们能够更快作出更明智的决策。

专注于客户和他们的需求

对技术越来越了解的消费者提出的需求越来越高，他们要求流畅的自动化用户体验，新一代创新者争先恐后地去满足这些需求。人工智能让这些公司能够凭借产品质量来竞争，轻装上阵地迅速进入新市场，就像当年的微软向IBM发起挑战那样。随着人工智能系统的自动化程度越来越高，分析功能带来的优势越来越大，这些公司可以利用技术来完善报告编写、人才招聘、数据分析和其他功能。需要的劳动力和资源投入少了，能够完成的工作却多了。

随着人工智能技术的普及和成本的下降，小公司将有更多的机会与大公司抗衡。权利的平衡可能会从拥有最多资源的大公司向能够迅速推出创新服务以满足消费者需求的小公司转移。