AI轉型下半場，企業何去何從？|《AI轉型啟示錄》白皮書釋出

撰文 |中歐商業評論中歐商業線上

正如工業革命時期蒸汽機從紡織業擴散到交通運輸，資訊化時代PC從辦公室走向家庭，當前AI技術正從網際網路行業向金融、醫療、醫藥、製造業、農業、教育等傳統領域滲透，這種跨部門擴散將釋放巨大的增長潛力。可以預見，生成式AI引發的生產函式重構不僅帶來短期效率提升，更將透過知識溢位效應催生新的產業生態，推動人類社會進入智慧驅動的持續增長新時代。

新技術對生產力的提升具有指數級的作用：

AI作為一種新的生產要素，對企業的變革也同樣是指數的形式，我們可以用X^AI來描述AI帶來的變革，其中底數X指企業的能力，包括企業的戰略選擇、組織能力和人才匹配,即（X=戰略選擇×組織能力×人才匹配）。

由指數的形式不難得出：

當X<1時，X^AI會趨近於0，令企業走向消亡，即能力不足的企業無法適應AI時代。

當X=1時，X^AI等於1，企業沒有增長，AI時代平庸的企業沒有意義。

只有當X>1時，X^AI才能獲得爆發式的增長。

在AI時代，不僅考驗企業對AI技術的理解和應用，還考驗企業自身的管理基礎。具有良好管理基礎，對AI認知清晰的企業，主動擁抱AI的企業，將釋放巨大的增長潛力。

戰略選擇：

商業模式變革的

三大路徑

當AI從技術工具升級為商業底層邏輯，企業面臨的不僅是效率提升，更是商業模式的顛覆性重構。AI驅動的商業模式變革存在疊加、區域性重構、創構三重路徑，而企業能否抓住視窗期，取決於對技術與戰略的融合深度。

資料來源：魏煒馬勇斌王子陽張鵬：AI 原生應用爆發前夜，未來商業模式創新方向何在

疊加：效率最佳化的“AI+”

在現有業務流程中嵌入AI模組，是企業最易落地的轉型路徑。例如，保險公司透過AI核保系統提升風險評估效率，教育機構用AI口語陪練降低人工成本。這種“+AI ”模式雖能帶來區域性增益，但本質仍是傳統邏輯的延伸——如同給馬車裝引擎，無法突破原有框架的天花板。

核心痛點：當所有競爭者都在疊加AI時，技術紅利迅速均質化，企業陷入“效率陷阱”。

區域性重構：從工具到主角的躍遷

更高階的變革是以AI為核心重構特定場景。蘋果對Siri的生成式AI升級、某電視平臺用智慧體替代海報設計流程的案例揭示了一個趨勢：AI不再是輔助工具，而是體驗重塑者。

以電視平臺為例，傳統海報設計需運營、設計、稽核三部門協作，耗時數日；引入AI智慧體後，系統自動完成影像分析、合成、推薦，任務週期壓縮至小時級。人類角色從執行者轉為“知識貢獻者”，流程效率與個性化能力同步躍升。

關鍵突破：區域性重構需打破部門壁壘，將AI植入價值創造的核心節點。

創構：系統性顛覆的“AI原生”

最革命性的變革來自創構型模式 ——以生成式AI為底座，構建跨應用生態。如端到端智慧座艙系統整合語音互動、場景預判、動態服務推送，形成閉環體驗；又如Midjourney透過“提示詞即生產力”重構數字藝術產業鏈。

蒸汽機的價值不在於機器本身，而在於催生工廠制；網際網路的顛覆性源於電商對零售的重構。同樣，AI創構的本質是透過“演算法—資料—場景”的反饋閉環，創造自我進化的商業系統。

組織進化：

將隱性知識

編碼為組織能力

如果說戰略層面的AI轉型關乎企業在市場中的定位與競爭力，那麼組織層面的進化則決定了這一戰略能否真正落地並持續釋放價值。

生成式AI的廣泛應用正在打破傳統基於人力分工的協作模式，推動企業從“人機配合”邁向“智慧體協同”的新階段。組織不再僅僅是人的集合，而成為人類智慧與人工智慧深度融合的生態系統。組織演進的三重圖譜，揭示了從個人賦能到系統協同的底層邏輯。

第一重演進：打破“個人提效≠組織提效”的悖論

ChatGPT等通用AI工具普及後，員工效率顯著提升，但組織整體效能卻未同步增長。根源在於，傳統協作機制稀釋了AI價值。

一個典型場景：財務分析師用AI將資料處理時間從4小時壓縮至2小時，卻仍需等待其他部門資料、參與冗餘會議、遵循低效審批流程。效率提升被困在“系統性低效”的牢籠中。

破局關鍵：將AI從個人工具升級為流程重構引擎，而非區域性加速器。

第二重演進：單智慧體深化——專家經驗的規模化複製

OpenAI GPTs、釘釘智慧助手等平臺的興起，標誌著AI從通用工具轉向組織專屬智慧體。某律師事務所的“合同風險評估智慧體”將資深律師20年經驗編碼為演算法模型，使初級法務具備專家級判斷力；程式碼助手從補全工具升級為需求分析夥伴。

這種專業化深化的組織學意義在於，它實現了知識和能力的組織化共享。當一個企業建立了“合同風險評估智慧體”後，無論是法務部的新員工還是業務部門的非專業人士，都可以獲得接近專業律師水平的合同分析能力。這種能力共享打破了傳統組織中知識孤島的限制，為組織變革奠定了基礎。知識孤島被打破，能力共享實現“一人經驗，全員複用”。

此時，四個關鍵問題開始凸顯：傳統工作流程應該如何重塑？人機協作的最優模式是什麼？組織結構需要怎樣的調整？對人才能力有哪些新的要求？這些問題的出現，預示著AI應用即將進入第三重演進階段。

第三重演進：多智慧體協同——液態組織的誕生

第三階段代表了AI技術與組織系統的深度融合。Cursor、GPTswarm、AutoGen等國際平臺，以及字節跳動的扣子(Coze)、釘釘智慧助手、騰訊企微助手、百度智慧雲千帆等國內多智慧體平臺的興起，展現了一種全新的可能性：AI不再是組織流程的外掛工具，而是組織執行機制的有機組成部分。

釘釘案例：HR招聘助手、財務報銷稽核助手、專案管理助手協同完成新專案審批流程，智慧體間自主互動，人類僅需設定目標與驗收結果。

未來圖景：組織從“人+流程”變為“目標+智慧體”，出現“一人一部門”的極簡形態，管理者轉型為“目標架構師”，智慧體成為執行引擎。

這種變革的本質在於，組織從基於人力分工的協作模式，轉向基於智慧體協同的新型運作機制。在這種新模式下，人類專家的角色從直接執行者轉變為智慧體的設計者、訓練者和監督者，而智慧體則承擔了大量標準化、規則化的執行工作。

構建智慧體的核心：將隱性知識編碼為組織能力

如今智慧體正在融入企業管理的流程。

智慧體的核心價值在於它不是通用的AI工具，而是融合了具體方法論的專業化AI應用。這種融合過程實際上是將個人的隱性知識、工作經驗和判斷邏輯與AI的計算能力進行系統性整合，創造出能夠複製專家能力的智慧化系統。

以某律師事務所開發的“合同風險評估智慧體”為例：這個智慧體不僅僅是一個AI閱讀合同的工具，而是將資深律師20年的合同審查經驗進行了系統化編碼。律師的經驗包括：識別哪些條款容易產生爭議、哪些表述存在法律風險、不同行業合同的特殊關注點、風險等級的判斷標準等。透過知識編碼化過程，這些經驗被轉化為結構化的判斷框架：條款風險分類體系、風險權重評估模型、行業特殊條款庫、風險等級評分演算法等。AI系統學習了這套方法論後，就能夠像資深律師一樣進行合同風險評估，甚至在某些標準化場景下超越人類專家的效率和準確性。

透過知識編碼化和智慧體構建，組織可以建立起一種全新的知識管理和能力傳承機制。每個專家的知識貢獻都能夠被轉化為組織級的AI能力，每個AI應用的最佳化都能夠提升整體的智慧水平。

這種模式的革命性意義在於：組織的智慧水平不再受限於個人專家的數量和能力邊界，而是可以透過AI系統實現專家能力的規模化複製和組合式創新。一個擁有完善智慧體體系的組織，其整體能力可以遠超過組織內任何單個專家的能力上限。

人才重構：

π型人才

與AI駕馭力的崛起

AI技術的深度應用正在重新定義人才的價值和競爭力模式。傳統工業時代的人才價值主要體現在“想法+執行”的組合能力上，其中執行能力往往佔據更大的權重。一個優秀的員工不僅要有好的想法，更要能夠高效、準確地將想法轉化為具體的工作成果。

然而，AI時代徹底改變了這一價值結構。隨著AI技術的發展，方向、創意與想法的重要性正在不斷提升，逐漸成為未來社會中個人核心競爭力的關鍵要素。在智慧體時代，最有價值的能力組合是“方法論+AI”，即能夠將個人的思考框架、判斷邏輯轉化為AI可以學習和執行的系統性方法。

基於對AI技術發展趨勢和組織變革需求的深入分析，我們可以構建一個AI時代人才的三維能力模型，這一模型為未來競爭力的構建提供了系統性框架。

三維能力模型：認知基座×AI技能×知識工具化

核心認知力：創造力、判斷力、系統思維（AI難以替代的人類特質）；

AI駕馭力：提示工程、人機協作策略、工具應用能力（新時代剛需）；

知識工具化：將隱性經驗轉化為AI可學習的方法論（高階整合能力）。

顛覆性認知：未來競爭力=人類認知能力×（AI技能）^²。AI工具掌握程度，決定人才價值的指數級差異。

AI技術的發展正在推動人才結構從專業化分工向綜合性整合轉變，其中最顯著的趨勢是從傳統的T型人才向π型人才的演進。

在工業時代，組織追求的是T型人才：在某個專業領域有深度的專業技能（豎），同時在其他領域有一定的廣度瞭解（橫）。這種人才模式與當時基於分工的組織結構相匹配，每個人專注於自己的專業領域，透過組織協調實現整體效率。然而，這種模式在AI時代面臨重大挑戰。主要表現在以下三個方面。

首先，技能邊界的模糊化：AI工具降低了很多專業技能的門檻，原本需要專業訓練才能掌握的技能，現在可以透過AI輔助快速獲得。

其次，跨領域整合的需求增加：複雜問題的解決越來越需要跨領域的知識整合，單一專業的深度已經不足以應對現實挑戰。

最後，變化速度的加快：技術和市場變化的速度加快，過度專業化可能導致技能過時的風險增加。

而π型人才模式具有兩個或多個專業領域的深度能力（兩豎），以及跨領域的綜合整合能力（橫樑）。使其在AI時代具有明顯優勢。

***

生成式人工智慧的快速發展，標誌著我們正進入一個全新的技術革命階段。這一變革不僅重塑了企業的商業模式和組織形態，也對全社會提出了更高要求——如何在技術、經濟與市場需求之間建立動態平衡，推動AI真正成為驅動增長的核心動力。

AI技術的應用不再侷限於單一企業或行業，而是需要一個多層次、協同互補的產業生態體系來支撐其規模化落地。在這個生態系統中，各方角色各司其職，共同推動AI從技術創新走向商業價值的釋放。

要實現AI的全面落地，僅僅依靠技術進步或個別企業的努力遠遠不夠。全社會需要形成一種共識：AI的發展不是孤立的技術演進，而是一場涉及政策支援、資本引導、人才培養、倫理治理等多維度協同的系統工程。政府應加大對AI基礎設施的投資力度，鼓勵產學研融合；資本應更加關注長期價值投資，而非短期套利；企業則需構建開放協作的文化，打破資訊孤島，實現資源共享。

唯有當技術、人才、資本、政策等要素在一個健康的產業生態中實現有機融合，AI才能真正釋放其巨大的潛力，成為推動社會進步的重要引擎。未來已來，關鍵在於我們是否準備好迎接這場智慧時代的全面變革。

2025年7月21日 19：30

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