AECOM董事长CEO：3.9亿美元收购案背后，担心AI创新企业把我们挤出市场

以下是AECOM董事长兼CEO W. Rudd的分享

现在我想谈谈过去18个月里我们一直在思考的一个问题。18个月前，我们质疑人工智能是否会对我们所在的行业构成生存威胁。我们真心担心，我们的同行、新进入市场的公司，或者我们现有的行业软件供应商可能会利用人工智能，最终将我们挤出市场。我们确实非常担心人工智能会找到某种方法，彻底让我们破产。我们当时确实非常担忧。因此，我们启动了一个项目。正如我18个月前所说，我们一直在做这项工作，而且我们对此非常非常担忧。

在过去的18个月里（这需要时间），我们开始着手解决这个问题。我们意识到，要开启这段旅程，我们需要在公司内部找到一些既了解人工智能又了解我们行业的领导者。这样我们才能开始了解各种可能性，并弄清楚是否存在任何可能导致我们被淘汰的因素。因此，我们开始扩充团队，招募人才，并着手组建团队，以便更好地理解人工智能的运作方式。

接下来，我们决定在整个公司范围内，对业务部门的员工进行有效的再培训，然后与合作伙伴一起进行实验，我们与科技公司合作，真正开展一些实验。我们能否创建出可以在工程领域使用的 AI 模型？简单来说，如今有很多大型语言模型（我相信在座各位都在使用），但还有其他的数学模型。因此，我们开始在数学模型领域进行实验，以了解大型语言模型如何也能对业务产生影响。

于是我们开始尝试，探索各种可能性。我们不断壮大团队。之后，我们走出去，寻找市场上的新进入者，并开始与他们合作，了解他们的业务模式，成为合作伙伴，看看他们是否真的在构建团队，是否具备我们应该关注的能力。他们是否真的会让我们退出市场？通过这些经验，我们不断成长，组建团队，并开始尝试各种方法。我们也与组织外部的人员合作。

后来，我们进行了一次收购。我们找到了一家构建数学模型的公司，他们即将彻底改变整个行业，甚至可能让我们退出市场。他们对此非常自信。所以他们独树一帜，现在已成为 AECOM 的一部分。因此，在过去的 18 个月里，我们一直在组建团队，包括招聘、培训和收购。现在，我们拥有了一支独一无二的团队。

接下来，我们意识到，我们必须开始构建模型，可以把这看作是构建工具，构建模型，甚至可以看作是构建新的团队成员，对吧？我们设想的构建新团队成员的方式是：我们有负责工程和设计的人员，他们可以拥有一个团队成员，这个团队成员就是所谓的 AI 代理，对吧？所以我们现在已经构建好了这个系统。我们已经完成了与客户的实际测试，并交付了项目，同时也了解了当我们进行对比时，我们交付项目的方式和我们为客户交付的成果之间是否存在差异，答案是肯定的，差异非常显著。接下来我会更详细地解释一下。

所以，我们已经投资了18个月，而且一直都是通过利润率悄悄进行的。我们组建了一支团队，我们知道这支团队在业内其他任何地方都不存在，在其他新进入者那里也不存在，当然在我们一直以来依赖的传统软件供应商那里也不存在。因此，我们认为这是一个千载难逢的机遇。通过这个机遇，我们可以再次颠覆经营杠杆的格局。让我再详细解释一下，好吗？我说过，我们曾经担心有人会把我们挤出市场。

我认为回答这个问题，最根本的问题是：你应该担心什么？这种情况又是如何发生的？让我们来看看客户要求我们为他们提供什么。他们聘请我们，是为了交付极其复杂的成果，无论是极其复杂的设计，还是极其复杂的基础设施。这就是他们聘请我们的目的。这一点不会改变。客户期望我们继续交付这些成果。因此，要交付这些成果，我们需要一支经验丰富的团队，对吧？我们仍然需要一支由全球经验丰富的工程师、设计师和建筑师组成的团队，他们能够齐心协力，让客户相信我们能够交付这些成果。他们还必须能够认证这些成果，并能够向监管机构表示，对这个成果感到满意。所以，这一点不会改变。

接下来，你必须与客户建立信任关系。客户不会把数十亿美元的基础设施投资，甚至是价值数千万美元的设计项目都托付给你，对吧？除非你们之间建立了信任关系，否则他们不会这么做。所以，你必须拥有优秀的团队，并且与客户建立起信任关系。此外，你还需要有可靠的财务状况。你必须能够为你的方案负责，并且能够做好一些看似简单的事情，比如为客户的项目购买保险。

最后一点就是运用技术。过去25年来，我们使用的技术一直没变，都是软件，而且发展缓慢。所以我们认为，我们进军这个领域的关键在于组建一支人工智能专业团队，对吧？我们指的是人工智能博士、机器学习博士、数据科学家博士。我们指的是一群拥有独特能力和技能的人才，我们已经对他们的能力进行了测试，更重要的是，我们让他们与我们的工程师合作，共同打造工具或团队，从而变革工程交付方式，对吧？现在我们退一步说：“要想成功，你必须具备这四点。而我们是唯一拥有这样团队的公司。”

我们是唯一一家拥有成熟团队的公司，也是唯一一家能够交付成果的公司。然后你会退一步想：“那么，我们应该担心新进入者吗？其实不必，因为他们或许能够开发技术，但他们没有像我们这样拥有可靠工程团队的公司，无法保证最终交付成果。他们没有建立起值得信赖的客户关系，也没有稳健的财务状况。所以，对于新进入者，你无需过分担忧。再看看我们的软件——传统的软件公司，没错，他们也能提供工具，但他们并不具备这些其他条件。没错，他们有财务状况，但他们没有团队，也没有与客户建立起那种值得信赖的关系。”

然后你看看我们的同行，他们也具备所有这些条件，但他们还在使用老旧技术，而老旧技术只能给出截然不同的答案。所以，我认为18个月前我们把这看作是生存风险。而今天，我们把它看作是生存机遇，或许我们应该被视为颠覆者。我之前谈到过，这是一个具有时代意义的机遇。现在想想，我们为客户交付的成果，以及我们在AECOM内部创造的成果，还有我们交付成果的方式，这些都将发生改变。就我们为客户交付成果的经验而言，我们发现，在我们的团队中使用人工智能，我们可以以惊人的速度交付成果。因此，在设计过程中，原本可能需要几个月才能完成的工作，人工智能几乎可以瞬间完成。

现在，我们交付的成果并非立竿见影，因为您的团队仍然需要参与其中。这样，您才能确保交付的产品与众不同，并让客户充满信心。现在，您可以将原本需要数月才能完成的项目设计周期缩短至数周。对客户而言，这意味着可以更快地部署这项资产。这也意味着，您需要做出的真正重要的决策——这些决策通常围绕设计成本或基础设施成本——可以在流程早期就做出。因此，您可以将其视为一个进行价值工程的机会，以便在流程早期就更好地了解客户的预算。我们现在可以加快这一进程。这对客户来说意义非凡，对吗？

接下来，很多时候，在流程中都需要重新设计和返工。因为我们依赖人工智能及其高效的运行速度，所以我们能够以比以往快得多的速度进行返工、重新设计或调整模型。这再次加速了客户的流程，其价值无可估量。最后一点是，它使我们能够大幅降低成本。在设计过程中，我们发现能够节省10%到20%的材料，从而降低设计成本。这就是客户最终的成果。这就是使用人工智能为客户带来的截然不同的价值主张。

对我们来说，这深刻地改变了我们团队的工作方式。正如我所说，我们把原本需要几个月的时间缩短到了几周。这带来了两方面的好处。首先，显而易见，它使我们能够以更少的人员完成工作。正如我之前所说，这改变了我们的运营模式，改变了我们在业务中的运营杠杆模式。现在，我们无需增加人手就能实现增长。其次，它对员工来说也更有利，使我们更具吸引力，因为它使我们能够加速员工的职业发展。

所以过去，对吧？你加入公司，要花好几年时间学习如何设计，一遍又一遍地重复同样的工作。我们以前说过，设计某种特定的基础设施需要很长时间，有些人可能需要十年才能学会。但现在，因为我们能够让这些专业人士在更短的时间内获得深刻的体验，我们可以加速他们的职业发展。我们可以把一个需要十年经验的设计专家，在更短的时间内培养出来。这对我们来说意义重大。它使我们能够吸引人才，让他们拥有更出色、更独特的职业生涯，投入更多的时间进行创新，或者为客户提出更多想法。这太棒了。此外，它还改变了运营模式。

所以，正如您所理解的，我接下来会简单谈谈我们是如何思考这个问题的，以及为什么这种方法行得通。但再次强调，出于显而易见的原因，我们不想为我们的同行，或者曾经的同行，制定路线图。我们不想制定这样的路线图。因此，我在谈论这个问题时会比较谨慎。但正如我所说，首先，我们组建了一个团队，可以与我们公司的工程师、设计师或架构师合作，因为他们了解如何进行设计，并将技术融合在一起。这样，他们就能创建支持或完成设计的数学模型。

现在，我们已经成功地分阶段构建、部署到各个项目中，并进行了超过一年的测试。现在我们有信心将其推广到我们所有的工程设计业务中。因此，我们制定了未来18个月的路线图，正在快速组建相关团队，以加速这一进程。在接下来的18个月里，我们将把这项技术应用到我们所有的工程和设计业务中，彻底改变我们的工作方式，并为客户带来预期成果，我的意思是，为我们公司在所有业务领域带来预期成果。

现在我来简单介绍一下，究竟如何才能创造出能够产生这些结果的人工智能。首先，你需要一个合适的团队，他们能够齐心协力完成这项工作。这需要两种截然不同的技能。他们走到一起，我们知道他们能够协同工作，并且能够构建出这些——我称他们为“队友”——或者说，他们可以构建出我们可以部署的模型。想象一下，用同样的材料，最终交付的设计方案可以减少 20% 的材料用量。这是为什么呢？主要有两个原因。一是如今的工程和设计流程充满了人为偏见。通常情况下，客户会提供规格说明，然后你开始进行设计。

在设计过程中，你会采取保守的方法。因此，在这种保守的思路下，你要考虑到它需要经受住流程中的严格审查，包括监管机构的审查和客户的审查。所以，你可能会把它设计得比实际需要的更好一些。然后，你会看到各种各样的设计师，来自不同的学科，齐心协力地把机械、土木、电气等各个领域的专家聚集在一起，最终呈现出来的效果也比实际需要的更好一些。人工智能则不会这样做。人工智能会直接给出答案，对吧？它会告诉你——这就是正确的答案，这就是你需要的设计方向。

这个过程的另一个环节是优化。很多时候，我们设计好方案后会进行成本核算，结果发现成本太高。这时我们就需要进行价值工程。价值工程是指团队齐聚一堂，讨论如何提高效率、降低成本。他们会尝试优化设计。这又是一个时间紧迫的过程，因为客户会说：“我需要新的设计，我等不及了。” 所以大家聚在一起，我把这种优化称为渐进式优化。

想象一下，正如我所说，人工智能可以进行这些数学运算，数学模型可以瞬间完成。所以，如果你从一开始就训练人工智能，让它消除人类偏见的影响，并训练它能够立即找到最优解，那么你的设计就能节省10%到20%的材料，从而降低成本。但是，当你带领团队进行这项工作时，你也必须具备设计知识。我称之为——你必须掌握设计的基本原理。

然后，你必须了解整个流程是如何进行的？例如，设计一座桥梁需要哪些步骤？你必须掌握这些知识。接下来，你需要一些可用的数据，但数据量不宜过多。而真正重要且强大的部分在于，你可以创建合成数据来训练模型。因此，这是一个综合性的过程。它结合了两个团队的合作经验，以及他们与人工智能技术（包括构建数学模型的能力）的结合。

然后，我们将这些数据与一些其他数据结合起来，创建合成数据来训练模型，最终得到输出结果。如今，我们已经克服了这些挑战，并有信心将这种方法应用到我们日常工作的方方面面。这将彻底改变我们客户的体验，也将彻底改变我们的运营模式和杠杆模式。

正如我所说，这一切并非一蹴而就。实际上，这可以追溯到我们多年的发展历程。我们一直以来都在不断追求创新和改进。我们组建了团队，也建立了相应的企业文化。然后，正如我之前所说，18个月前，我们开启了AI转型之旅。四年前，我们开始尝试数字化转型，但很快意识到，数字化转型已经过时了。正如我所说，我们意识到人工智能可能带来生存危机。因此，两年前我们开始进行试验，18个月前，我们正式开启了新的征程。这就是我们走到今天这一步的原因。

我之所以提起这件事，是因为这不是一朝一夕就能完成的。你不可能一蹴而就地说：“我明天就要开始做人工智能了。”这是不可能的。如果有人想在我们的行业中取得和我们一样的成就，他们必须遵循我们历经18个月才走到今天的历程。这不是可以快速赶上的。

以上，如果觉得不错，随手点个赞、在看、转发三连吧，也欢迎给个星标⭐，以便您第一时间收到推送～谢谢阅读，下篇内容再见。