“當前許多企業(yè)在AI嘗試上止步于孤立項目，難以形成規(guī)模效應，而面向生成式AI的轉型，已愈發(fā)從可選項走向必選項?！?025世界人工智能大會剛剛啟幕，畢馬威中國客戶及業(yè)務發(fā)展主管合伙人江立勤日前就AI驅動數(shù)智化轉型這一熱點話題接受了本報記者的專訪。

在他看來，轉型之路上的痛點更多是由生成式AI帶來的新型風險與挑戰(zhàn)，企業(yè)可聚焦“管控域、技術域、治理域、過程域、價值域”五大關鍵場域，系統(tǒng)性盤查相關風險類型。

AI加速，轉型三階段各有聚焦

在江立勤看來，隨著AI技術的快速迭代和企業(yè)應用的不斷深入，在轉型上將經歷“員工賦能（Enable）—組織融合（Embed）—生態(tài)演進（Evolve）”等幾個標志性階段。

“每個階段的特點各有不同，”他向記者做了具體點分析，在賦能階段主要是內部驅動，核心聚焦降低成本、優(yōu)化內部流程和管理風險，“這一階段企業(yè)的關注點應在內部，以自動化重復性勞動、減少人為錯誤、提升現(xiàn)有流程效率為目標，解決如何賦能員工做得更快、更好、更省錢的問題。這個階段的技術通常采用相對成熟、已經被市場驗證的技術?！?/p>

融合階段主要為外部驅動：核心聚焦利用技術創(chuàng)造新的收入來源、增強產品/服務、提升客戶體驗。企業(yè)關注點從內部轉向外部市場和客戶，解決的是“我們如何為客戶創(chuàng)造更多價值”的問題。這一階段的技術應用不再是內部優(yōu)化為主，而是將AI等作為產品和服務的核心功能之一。

演進階段主要為生態(tài)驅動：核心目標是利用技術從根本上改變商業(yè)模式、重塑行業(yè)規(guī)則，甚至創(chuàng)造一個全新的市場。這一階段的企業(yè)不只是賣產品，而是搭建一個平臺，吸引其他開發(fā)者、企業(yè)和用戶共同參與，形成一個強大的生態(tài)系統(tǒng)。同時也需要擁抱不確定性，并大力投入前瞻性、高風險的研發(fā)。

江立勤表示，企業(yè)應將這三個階段視為動態(tài)演進、可能并存的戰(zhàn)略組合。要跟上技術應用的節(jié)奏，也需要多個方面集中發(fā)力，“企業(yè)要誠實地評估自己當前主要處于哪個階段，是還在為效率發(fā)愁、是尋求增長、還是有了生態(tài)建造者的雄心。同時，像管理投資組合一樣管理新技術的應用。例如將大部分資源投入到賦能階段，確保核心業(yè)務穩(wěn)定；一部分資源投入到融合階段，探索新的增長點；少量資源投入到進化階段的探索中，為未來投資。”

此外，無論在哪個階段，高質量、易于訪問的數(shù)據(jù)都是一切的基礎。建立強大的數(shù)據(jù)中臺和數(shù)據(jù)治理體系是技術應用的先決條件；需要建立敏捷的、跨職能的小團隊，快速測試、快速學習、快速迭代；技術最終要由人來駕馭，企業(yè)還需要圍繞“選、育、留”構建人才梯隊。

記者了解到，畢馬威即將在2025世界人工智能大會期間發(fā)布的《新智啟新質：生成式AI賦能產業(yè)變革的實踐與路徑》報告。江立勤表示，從企業(yè)前、中、后臺核心職能部門視角來看，生成式AI的潛在應用場景幾乎可以實現(xiàn)全覆蓋?；趯Ξ斍案餍袠I(yè)企業(yè)生成式AI應用現(xiàn)狀的梳理，相關場景類型可提煉為四類：前臺業(yè)務提升類、中臺經營決策類、后臺經營管理類、通用工具類。在場景中，生成式AI的核心功能體現(xiàn)為內容生成、推理問答、數(shù)據(jù)增強、交互革新。

他同時認為，企業(yè)“不敢轉、不會轉”的原因主要在于缺乏科學路徑，從頂層戰(zhàn)略設計與場景規(guī)劃，到技術與組織的高效協(xié)同，再到落地實施，企業(yè)亟需一條清晰、務實且著眼長遠的轉型路徑。

未來力量，生成式AI這樣驅動商業(yè)變革

“時至今日，當我們談論生成式AI時，已不再是一個遙遠的技術概念，它已經變成了一個正在深刻定義未來商業(yè)邏輯的驅動型力量。“對于未來AI驅動商業(yè)的前景，江立勤分享他的三個核心預判。

第一、AI將從企業(yè)的效率工具逐漸提升為機制體系的核心。目前生成式AI已經開始以賦能者的角色滲透到千行百業(yè)的多場景中，但大多數(shù)的企業(yè)仍將AI定位為效率提升工具，這只是AI商業(yè)化的前奏。在未來三到五年內，領先企業(yè)將完成從“+AI”到AI原生的根本性轉變，將AI深度嵌入到企業(yè)戰(zhàn)略、組織流程、產品研發(fā)乃至企業(yè)文化中，成為機制體系的核心。未來的商業(yè)決策，將不再僅僅依賴于高管的經驗和直覺，而是基于AI提供的、貫穿全價值鏈的實時洞察和預測。企業(yè)的運營模式也將從“流程驅動”轉向“數(shù)智驅動”。

第二、“人機共生”將成為未來工作方式的主流，重塑人才定義。未來市場的贏家將是能實現(xiàn)最高效“人機共生”的企業(yè)。這類企業(yè)可以將人類的戰(zhàn)略性思考、創(chuàng)造力、同理心與AI的計算能力、分析預測能力和知識整合能力完美結合。而具備“AI素養(yǎng)”的復合型人才將成為未來就業(yè)市場中的翹楚。這類人才一方面能夠理解AI原理、能與AI協(xié)作、能解讀AI結果，例如Agent編排工程師、數(shù)據(jù)倫理轉接、AI行為分析師等；另一方面也需要具備特定行業(yè)的專業(yè)知識和數(shù)據(jù)思維。企業(yè)需要厘清新型人才畫像，重塑崗位職責，并通過體系化培養(yǎng)與項目實戰(zhàn)，加速員工從了解到善用AI的轉變。

第三、隨著AI技術的不斷迭代，如何贏得多方信任將成為企業(yè)最寶貴的商業(yè)資產。這份信任是多維度的，其中包括來自客戶的信任，企業(yè)是否會負責任地使用他們的數(shù)據(jù)；來自員工的信任，大規(guī)模的AI應用是為了更好地賦能員工而非崗位替代；來自監(jiān)管的信任，企業(yè)所部署的AI系統(tǒng)和數(shù)據(jù)搜集是否是公平、透明、可解釋且風險可控的；以及來自社會公眾的信任，企業(yè)在使用AI時是否是負責任且堅守道德和倫理標準的。因此，開展數(shù)據(jù)治理和建立隱私保護體系、確保算法的公平與可解釋性、構建負責任的AI治理框架，這些目前看來仍是企業(yè)成本項的投入，在未來將成為企業(yè)品牌形象和可持續(xù)發(fā)展的關鍵。

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