在主題為“認(rèn)知時(shí)代的企業(yè)創(chuàng)新”的演講中，蘇柯瑪分析了數(shù)據(jù)與企業(yè)創(chuàng)新及其面臨的挑戰(zhàn)。

在過去五六年間，IBM把數(shù)據(jù)看作是下一代的自然資源，“不得不攻破它，因?yàn)樗w量是如此之大”。但企業(yè)如何來應(yīng)對(duì)和處理海量的數(shù)據(jù)，怎么樣從中抽取出價(jià)值，使得這些數(shù)據(jù)真正變成收益，成為當(dāng)前面臨的重要問題。

首當(dāng)其沖的，是數(shù)據(jù)的規(guī)劃和管理。傳統(tǒng)上，管理者都有可見數(shù)據(jù)的分析，但是，現(xiàn)在有更大量的是不可見數(shù)據(jù)的分析及其相關(guān)問題，比如非結(jié)構(gòu)化、云的方式提供各種各樣的數(shù)據(jù)、分散決策、數(shù)據(jù)的擁有權(quán)等問題，如此，數(shù)據(jù)如何被看待、規(guī)劃和管理就顯得尤為重要。

蘇柯瑪表示，IBM認(rèn)知解決方案，包括了人工智能或者人工智能以外的內(nèi)容，可以理解是舊的技術(shù)+新的云技術(shù)組合在一起的。通過認(rèn)知解決方案，無論有結(jié)構(gòu)還是無結(jié)構(gòu)，實(shí)時(shí)還是非實(shí)時(shí)，以及互聯(lián)網(wǎng)傳感器帶來的，都能在整體上理解數(shù)據(jù)，之后在一個(gè)很大的層級(jí)上進(jìn)行進(jìn)一步的分析處理。

IBM認(rèn)為，目前的認(rèn)知技術(shù)已經(jīng)比較成熟了，完全可以投入應(yīng)用。比如，自動(dòng)駕駛技術(shù)和傳感器，如果把這兩者聯(lián)合在一起，把他們的數(shù)據(jù)加到一起，就能進(jìn)行更完整和全面的分析，再比如，世界各地面臨各種各樣的挑戰(zhàn)，有一些非法的犯罪活動(dòng)，如果分析這些非法活動(dòng)的數(shù)據(jù)，把各種碎片的數(shù)據(jù)結(jié)合在一起，包括文字、視頻，把它們結(jié)合在一起，讓整個(gè)系統(tǒng)分析，就能知道哪里是值得關(guān)注的重點(diǎn)，哪里公共安全威脅比較大，應(yīng)該是打擊犯罪的下一個(gè)重點(diǎn)。

認(rèn)知?jiǎng)?chuàng)新的公司應(yīng)該是什么樣的呢？蘇柯瑪認(rèn)為，認(rèn)知?jiǎng)?chuàng)新者需要在組織內(nèi)擴(kuò)大自己的影響范圍。認(rèn)知?jiǎng)?chuàng)新不是零散的捕捉，而是系統(tǒng)性的，時(shí)刻關(guān)注各種情境，時(shí)刻保持警覺，把公司內(nèi)部、外部所有的數(shù)據(jù)整合在一起。

從IBM本身的創(chuàng)新戰(zhàn)略看，在過去五到六年，IBM經(jīng)歷了很多轉(zhuǎn)型，從非常傳統(tǒng)的軟硬件公司轉(zhuǎn)變成創(chuàng)新認(rèn)知的公司，所有解決方案都是基于認(rèn)知的，不僅是數(shù)據(jù)，而是圍繞數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)。

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