AI轉(zhuǎn)型的認(rèn)知躍遷

謝祖墀／文

人工智能（AI）的快速崛起正在重塑全球商業(yè)格局，成為任何一家企業(yè)都無法回避的戰(zhàn)略議題。從制造、零售、醫(yī)療到金融，AI引發(fā)的不僅是技術(shù)層面的更新?lián)Q代，更是對(duì)傳統(tǒng)經(jīng)營范式、組織架構(gòu)乃至管理哲學(xué)的系統(tǒng)性挑戰(zhàn)。

在這場深刻且廣泛的變革中，企業(yè)再無“等待觀望”的空間，唯有主動(dòng)擁抱人工智能，才能在下一輪產(chǎn)業(yè)競爭中占據(jù)先機(jī)，實(shí)現(xiàn)從“被動(dòng)適應(yīng)”到“引領(lǐng)變革”的戰(zhàn)略躍升。

在AI實(shí)踐以及相關(guān)深度思考方面，中國企業(yè)已展現(xiàn)出一些先發(fā)優(yōu)勢。無論是在智能制造、數(shù)字營銷還是智能客服等領(lǐng)域，中國企業(yè)已在多個(gè)應(yīng)用場景中實(shí)現(xiàn)規(guī)模化探索與部署。

這種領(lǐng)先并非偶然，而是根植于中國復(fù)雜多變的市場環(huán)境、高度數(shù)字化的用戶行為，以及企業(yè)對(duì)新技術(shù)保持高度敏感與快速反應(yīng)的商業(yè)基因。然而，領(lǐng)先實(shí)踐的另一面，也意味著企業(yè)必須率先面對(duì)各種深層次挑戰(zhàn)。

隨著AI逐漸從邊緣走向業(yè)務(wù)核心，企業(yè)愈加明顯地遭遇一系列非技術(shù)性的結(jié)構(gòu)性問題。這些問題不僅關(guān)乎組織能力的重構(gòu)、管理邊界的再定義，更涉及企業(yè)認(rèn)知體系的系統(tǒng)升級(jí)與演化。這類挑戰(zhàn)已無法通過局部優(yōu)化或戰(zhàn)術(shù)層面的應(yīng)對(duì)來解決，企業(yè)亟需站在戰(zhàn)略高度，以系統(tǒng)性思維和長周期視角加以回應(yīng)。

建立AI時(shí)代的認(rèn)知基礎(chǔ)

AI技術(shù)的演進(jìn)速度遠(yuǎn)超以往任何一項(xiàng)通用技術(shù)，其帶來的影響也更為深遠(yuǎn)。

面對(duì)持續(xù)涌現(xiàn)的新算法、新模型、新平臺(tái)，企業(yè)若仍依賴個(gè)體經(jīng)驗(yàn)、碎片信息或傳統(tǒng)路徑依賴，極易陷入認(rèn)知滯后，從而錯(cuò)失關(guān)鍵戰(zhàn)略窗口。我們了解到，一些AI云服務(wù)提供商甚至在這方面也存在難度。構(gòu)建一套系統(tǒng)化、結(jié)構(gòu)化的信息感知與技術(shù)洞察機(jī)制，成為企業(yè)應(yīng)對(duì)AI變革的必要前提。

這一機(jī)制不僅需要通過內(nèi)部的數(shù)據(jù)分析能力加以支撐，更應(yīng)拓展為一個(gè)包含學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界、資本市場和初創(chuàng)企業(yè)在內(nèi)的開放型外部知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。

通過與高校研究機(jī)構(gòu)、AI創(chuàng)業(yè)公司、行業(yè)智庫、風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)等建立高頻互動(dòng)與合作機(jī)制，企業(yè)可以更早捕捉趨勢，更深入理解新興技術(shù)的潛力與局限，為戰(zhàn)略判斷提供更具前瞻性與洞察力的輸入。

我們了解到中國的一些頭部企業(yè)，如某橫跨多個(gè)產(chǎn)業(yè)的國際化集團(tuán)已經(jīng)準(zhǔn)備以常態(tài)化的行業(yè)白皮書等形式，試圖搭建這樣的行業(yè)知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。其中，尤其需要注意企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資（CVC）等能夠參與AI創(chuàng)業(yè)生態(tài)的投資方式，從一線觀察創(chuàng)新的發(fā)生與失敗的機(jī)制。

小米能夠進(jìn)入汽車賽道就大量應(yīng)用了CVC。我們相信這種成功經(jīng)驗(yàn)在AI行業(yè)中同樣適用。這不僅能帶來技術(shù)與業(yè)務(wù)的協(xié)同，更是一種前瞻性的認(rèn)知投資與組織學(xué)習(xí)，幫助企業(yè)從投資項(xiàng)目中觀察趨勢、試錯(cuò)并吸收認(rèn)知，鍛造出更具適應(yīng)性的戰(zhàn)略能力。

對(duì)企業(yè)而言，在AI方面的投資回報(bào)率（ROI）很重要，必須清楚了解每一個(gè)投資項(xiàng)目上的AI投資是否合理。

在年初Deepseek熱潮后，我們已經(jīng)收到許多企業(yè)家的反饋，他們稱感到“投入產(chǎn)出不及預(yù)期”“沒法無限制的投入”。

與此同時(shí)，企業(yè)需要對(duì)AI投資進(jìn)行與認(rèn)知相匹配的邏輯調(diào)整。AI不是一次性工具的項(xiàng)目成果，而是高度演化、不斷增值的戰(zhàn)略性資產(chǎn)。

與傳統(tǒng)的IT建設(shè)或投資項(xiàng)目不同，AI的價(jià)值釋放呈現(xiàn)具備階段性、復(fù)利式等特點(diǎn)。

某位國內(nèi)領(lǐng)先創(chuàng)新藥企業(yè)相關(guān)AI建設(shè)負(fù)責(zé)人曾經(jīng)對(duì)我說，很多像藥企等傳統(tǒng)企業(yè)總希望一次性投入憋個(gè)大招，但實(shí)際上，AI的價(jià)值是不斷迭代發(fā)揮的。

這就要求企業(yè)超越傳統(tǒng)項(xiàng)目的ROI測算框架，轉(zhuǎn)向“分周期、多維度”的回報(bào)評(píng)估體系，并與前述外部知識(shí)網(wǎng)絡(luò)協(xié)同耦合，形成持續(xù)驗(yàn)證、動(dòng)態(tài)調(diào)整的戰(zhàn)略閉環(huán)。

推動(dòng)AI轉(zhuǎn)型：“治理機(jī)制”與“人”

隨著日益嵌入核心業(yè)務(wù)流程，AI技術(shù)帶來的決策復(fù)雜性也在顯著上升。

動(dòng)態(tài)迭代的環(huán)境也要求企業(yè)具備前所未有的動(dòng)態(tài)思維，打造可支持高頻判斷與快速試錯(cuò)的組織、在快速變化與高度不確定下工作的組織。尤其是那些達(dá)到一定規(guī)模的企業(yè)，必須形成治理與機(jī)制的調(diào)整，以適應(yīng)AI轉(zhuǎn)型的需要。

首先需要明確的是，AI相關(guān)的戰(zhàn)略性決策不能由單一崗位或技術(shù)部門閉門造車，更不能依賴個(gè)別關(guān)鍵少數(shù)拍腦袋做判斷，而應(yīng)由跨部門、多角色的利益相關(guān)方共同決策，作為AI相關(guān)決策的協(xié)調(diào)中樞。

但在實(shí)際情況中，我們甚至能看到一些大型集團(tuán)的AI轉(zhuǎn)型決策者，也僅聚焦在極少數(shù)幾個(gè)人身上。

企業(yè)尤其需要強(qiáng)化各相關(guān)高層的參與度與領(lǐng)導(dǎo)力，使AI戰(zhàn)略真正成為CEO議程的一部分，并由高層管理者主動(dòng)承擔(dān)AI變革推動(dòng)者的角色，推動(dòng)組織全員形成戰(zhàn)略共識(shí)與能力協(xié)同。

這需要高層管理者不僅要有技術(shù)理解力，更要具備推動(dòng)組織文化、決策機(jī)制與業(yè)務(wù)認(rèn)知同步轉(zhuǎn)型的領(lǐng)導(dǎo)能力。

企業(yè)也需要設(shè)立專門的AI戰(zhàn)略部門或設(shè)立首席AI官（CAIO）崗位，建立一套覆蓋戰(zhàn)略洞察、技術(shù)導(dǎo)入、組織對(duì)接與文化引導(dǎo)的全鏈路機(jī)制，真正把AI變成企業(yè)的“神經(jīng)系統(tǒng)”，而非“外部插件”。

其次，AI必須要“聰明地試錯(cuò)”，需要建立“可承受失敗”的機(jī)制與文化。

企業(yè)可以犯小錯(cuò)，但不可以犯大錯(cuò)，需要將失敗作為成本可控、可預(yù)期的探索手段。當(dāng)然，由于AI試錯(cuò)的成本與風(fēng)險(xiǎn)顯著高于互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的產(chǎn)品迭代，因此這種試錯(cuò)必須遵從某些基本原則，要有技巧與“聰明”地試錯(cuò)。

企業(yè)通過容忍小范圍、可控性的失敗，并將其視為系統(tǒng)學(xué)習(xí)與能力積累的組成部分，促進(jìn)自身的AI轉(zhuǎn)型，而不是理想化地認(rèn)為“只許成功不許失敗”，亦或在每次失敗中受到從上到下巨大的打擊與失落。

企業(yè)要在此基礎(chǔ)上構(gòu)建起“探索邊界清晰、容錯(cuò)機(jī)制明確”的創(chuàng)新體系，才能在復(fù)雜環(huán)境中持續(xù)迭代。當(dāng)然，推動(dòng)轉(zhuǎn)型與相關(guān)方溝通是一種“組織能力”與“判斷藝術(shù)”的結(jié)合，在跨部門、跨邊界協(xié)同的同時(shí)，要有技巧地推進(jìn)轉(zhuǎn)型工作。

最后，AI轉(zhuǎn)型必須要有足夠多合適的人才支撐。展望終局，我們可以想象AI將不僅帶來工作方式的變化，更將深刻影響組織能力、人才結(jié)構(gòu)與文化機(jī)制。

未來的企業(yè)組織將呈現(xiàn)出高度動(dòng)態(tài)化、自適應(yīng)性與生態(tài)共生性特征。傳統(tǒng)以流程穩(wěn)定與崗位固定為核心的組織模式，將被基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能響應(yīng)、任務(wù)導(dǎo)向的新型組織范式所取代。

由此，我們可以看到，企業(yè)在AI時(shí)代真正需要的是由“數(shù)據(jù)理解、AI應(yīng)用與業(yè)務(wù)創(chuàng)新”融合而成的復(fù)合型人才隊(duì)伍，傳統(tǒng)機(jī)械性崗位將被大幅替代。平安保險(xiǎn)就利用AI，自動(dòng)化了遠(yuǎn)超一半的業(yè)務(wù)流程。這不僅對(duì)傳統(tǒng)中后臺(tái)職能提出了新的需求，更是對(duì)業(yè)務(wù)部門的期待。

認(rèn)知躍遷決定戰(zhàn)略成敗

我認(rèn)為，全球范圍內(nèi)將崛起一批以AI為核心能力、重新定義產(chǎn)業(yè)邏輯的AI原生企業(yè)。它們不再是“傳統(tǒng)企業(yè)+AI”，而是在AI思維基礎(chǔ)上，重構(gòu)包括產(chǎn)品設(shè)計(jì)、商業(yè)模式、組織結(jié)構(gòu)與客戶關(guān)系在內(nèi)的一切行業(yè)傳統(tǒng)。

這種范式再造將對(duì)傳統(tǒng)企業(yè)構(gòu)成根本性挑戰(zhàn)。面對(duì)這樣的趨勢，企業(yè)需要的不只是轉(zhuǎn)型意愿，更需要自我顛覆的勇氣與能力。

企業(yè)需要敢于在組織內(nèi)部孵化AI驅(qū)動(dòng)的新業(yè)務(wù)單元，用更低的資源、更快的節(jié)奏探索前沿應(yīng)用場景，主動(dòng)塑造自己的未來形態(tài)。

實(shí)際上，中國企業(yè)在部分場景已取得AI落地的階段性領(lǐng)先，這一優(yōu)勢應(yīng)轉(zhuǎn)化為引領(lǐng)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、塑造全球范式的戰(zhàn)略能力。與此同時(shí)，這也為跨國公司在中國市場探索AI創(chuàng)新、思考AI創(chuàng)新，提供了獨(dú)特的實(shí)驗(yàn)土壤與合作窗口。

想要把中國企業(yè)當(dāng)前的領(lǐng)先轉(zhuǎn)化為真正可持續(xù)的優(yōu)勢，需要深刻的AI轉(zhuǎn)型。這場轉(zhuǎn)型的核心，不在于部署了多少算法、采購了多少工具，而在于企業(yè)是否完成了戰(zhàn)略認(rèn)知與組織能力的同步升級(jí)。

真正成功的企業(yè)，將是那些把AI作為戰(zhàn)略命題來理解、作為組織變革契機(jī)來推動(dòng)的引領(lǐng)者，也是時(shí)代對(duì)企業(yè)家戰(zhàn)略認(rèn)知能力的挑戰(zhàn)。

隨著AI時(shí)代不斷深化，企業(yè)間的競爭將不再是工具使用能力的差異，而是構(gòu)建系統(tǒng)化學(xué)習(xí)與適應(yīng)能力的全面較量。

當(dāng)數(shù)據(jù)、模型與工具逐漸趨同充分“平權(quán)后”，決定勝負(fù)的將是企業(yè)在復(fù)雜性與不確定性中保持敏感與明確方向，推進(jìn)創(chuàng)新的程度、創(chuàng)新的速度與創(chuàng)新的節(jié)奏。

企業(yè)能否制造并運(yùn)用優(yōu)勢，領(lǐng)導(dǎo)者需要深入認(rèn)知AI并積極擁抱AI思維，以思想領(lǐng)導(dǎo)者的角色帶領(lǐng)企業(yè)高效地進(jìn)行AI轉(zhuǎn)型。

我們建議企業(yè)決策者必須擁抱“AI思維”。所謂“AI思維”意味著全新的系統(tǒng)思維范式，不僅包含對(duì)AI技術(shù)和應(yīng)用的理解，更需要從戰(zhàn)略定位、組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)流程到人才結(jié)構(gòu)和企業(yè)文化的全面重構(gòu)。

AI不是終點(diǎn)，而是重新定義商業(yè)本質(zhì)的起點(diǎn)。愿每一家走在轉(zhuǎn)型路上的企業(yè)，都能以系統(tǒng)性的視野、戰(zhàn)略性的判斷與組織性的力量，邁向更具韌性與創(chuàng)造力的未來。

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