AI浪潮之下看企业数字化转型企业之前的数字化转型，恰恰为今天的大规模AI应用奠定了基础，是AI应用的加速器文｜朱虹人工智能（AI）浪潮下，不少企业CEO（首席执行官）与我交流时，经常会问：“数字化转型是否已经过时？”结合我们与众多企业并肩重塑转型的实践观察，答案非常明确：数字化转型没有过时，AI正赋予其全新内涵，激发出新的动能。竞争压力和增长渴望带动着中国企业追逐和应用AI。与此同时，新技术的运用也让企业对数字化转型有了新的认识：推动企业持续进化的，远不止技术的引入、场景的开拓或数据的积累。更深层的力量，源于企业内在的觉醒——新技术浪潮下如何重新校准自身价值与行业价值，技术创新如何赋能员工提升生产力，新的工作模式与协作文化如何重塑组织的活力与韧性。随着AI能力提升成本降低，随着智能体的兴起，企业拥抱AI的速度料将加快，但AI投入如何进一步获得切实价值、实现全面回报，还有待破题。我们认为，企业之前的数字化转型，恰恰为今天的大规模AI应用奠定了基础，是AI应用的加速器。数字化转型+规模化AI应用，将是企业探索新增长路径、重塑转型的关键。埃森哲全球副总裁、大中华区主席朱虹从技术应用到价值实现埃森哲今年的调研显示了这样的图景：面对加速变化的外部环境，更多中国企业正主动求变，积极布局创新研发、全球化探索和数字化转型。然而，我们也注意到，在AI应用规模快速扩大的同时，价值实现却存在巨大落差。具体表现在以下几方面：·46%的受访中国企业正在规模化应用生成式AI，但仅有9%的企业实现了显著价值转化。·55%的受访企业已经使用了工业机器人、AI等技术以提升智能制造水平，但只有33%的企业能够通过数据分析和AI技术实时、自主地优化运营。·六成企业将AI工具引入到日常工作流程中，但只有34%的企业对现有组织架构和工作方式进行了重新设计，以适应AI驱动的协作模式和岗位调整。我们发现这些落差往往并非源于AI技术本身，而更多指向转型过程中的关键挑战：战略的清晰度与连贯性、技术应用的深度与整合度，以及如何有效协同系统、流程，尤其是凝聚人才的力量。生成式AI比互联网时代任何单一技术都更有创造价值的潜力，但要实现从技术突破到商业价值的高效转化，企业需要把AI能力更好地融入自身的组织和流程体系，同时深度融合其他数字技术，如此才能突破效率瓶颈、实现新的增长。数据知识化是AI应用的前提企业在拥抱大模型和AI之初，往往充满热情，但为AI探索预留足够的空间和时间也非常重要，因为没有任何新技术能成为质变企业运营效率的灵丹妙药。业界经验表明，推广AI所需的时间常常与开发相当，这意味着在部署AI技术之后，领导者需要有足够耐心来等待技术部署开花结果。现在基础大模型已经可以为企业提供比较稳定的支持，但企业在建设AI能力的过程中仍需从基础做起，首先是清理自己的数据资产，否则不可能有个性化的AI应用。未经整理的数据直接投喂给AI，容易出现“垃圾进、垃圾出”的现象。这方面，数字化转型做得好的企业有先天优势，它们已经实现了企业数据的结构化、可视化、在线化，能够随时调用。但我们也发现，有的企业虽然数字化转型已持续多年，但内部仍然存在数据孤岛、知识体系不完善等问题，导致数据无法直接为AI所用。把分散的原始数据转化为结构化知识，数据才能为AI所用，而数据知识化的过程，就是企业发现差异化的过程，有了差异化的数据知识库，企业就能规避通用模型的同质化困境，构建个性化竞争力。在具体实践中，企业可将客户行为数据、供应链数据、行业合规准则等专有数据，经知识化处理后再投喂给大模型，用于打造自主智能体系统。这是一个将数据知识化、直至资产化的过程。我们在今年的研究中访谈了雀巢中国，其将数据视为核心战略资产，依托集成系统与共享服务平台，全面统筹数据的采集与应用。通过确保数据在各组织层级的一致性、标准化和可访问性，雀巢实现了流程的自动化运营，也赋能了员工，提升了决策效率。在此基础上，雀巢中国进一步运用AI技术，开发了适合中国市场的创新工具，在产品创新、销售运营及财务等多个领域实现了战略转型。从静态韧性到动态韧性大约从十年前开始，全球范围内，政商环境的变化急剧加快，敏锐的企业已经把由此带来的不确定视作了常态，并及时反映在了战略调整和业务运营上，对于这些韧性十足的企业，数字化无疑起了重要作用。韧性更像蹦床——不仅吸收冲击，还能利用冲击力产生向上的动力。因此，企业不能停留在以单一效率提升为核心目标的静态韧性阶段，而是要借助现代化的数据治理和AI部署，在数据可视化、实时响应和决策效率等方面持续升级，推动企业运营向全链条、跨业务、跨职能的动态韧性阶段转型。对于那些已经布局了海外业务的企业来说，动态韧性也体现在迅速调整供应链、灵活生产以及重新配置合作伙伴关系的能力上。在数据贯通的基础上，AI正在推动企业响应机制的升级。企业可依托先进AI的数据融合与动态预测能力，实现对运营状态的实时监控；同时部署基于AI的深度分析与自主决策能力，提升响应速度与跨部门协同。我们观察到，数字化转型进展顺利，能够进行智能运营的企业，也都能快速部署先进AI，并因此显著提升生产力，这是一个良性循环。美的集团长达十余年、投入超200亿元的数字化进程见证了一家企业是如何动态适应变化，主动进行业务重塑的。美的从早期的信息化系统建设起步，逐步通过对运营、管理和技术的体系化改造，打造了统一的数字平台，以此解决了效率挑战。在接下来的全球化进程中，美的根据合规与区域业务特色来部署本地数据服务，定制IT架构，体现了相当强的技术韧性，这为其在全球多地成功运营打下了基础。如今，美的又在积极开展AI系统化落地，进一步推动设计、制造、质控、财务等核心业务场景的效率升级和动态协同。AI时代的关键词：技术、人才、信任与移动互联网、云技术相比，这一轮的AI技术演进更为快速，尤其是智能体的发展，将带来更复杂多样的技术环境和商业需求，企业需要从三个“T”——技术（Technology）、人才（Talent）、信任（Trust）——入手，来让自己的组织架构和治理机制不断进化。从技术角度看，企业的重点是如何持续锻造数字化平台，尽快将各类智能系统嵌入业务流程、打破信息孤岛与层级壁垒，并建立AI智能体之间以及人与AI智能体之间的协作标准与治理机制。企业管理者应当通过增强系统透明度、明确责任机制与风险边界，帮助员工更好地理解和驾驭AI，营造鼓励创新的氛围，激发员工主动探索AI在业务中的各种应用可能。成功变革的根基来自信任而非技术。要实现技术驱动下的组织文化重塑，企业应该营造包容创新的氛围，从而推动形成AI、人才、组织与流程的合力。我们坚信，企业重塑转型绝非追求单纯的自动化，而是坚定地以人为本，打造人与技术共生的未来。在迈向AI规模化应用的关键旅程中，快速变化的环境不允许我们长久观望，但从数字化转型到拥抱AI时代，无论商业环境和技术环境如何变化，“技术、人才、信任”，这三个“T”都是不变的关键词。（商业观察）（作者为埃森哲全球副总裁、大中华区主席；编辑：马克）
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