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AI浪潮之下看企業數字化轉型

2025-09-03 00:00:00朱虹
財經 2025年18期
關鍵詞:韌性轉型數字化

2024年8月14日,浙江省金華市一家公司的數字化車間內,工人在流水線上生產出口的園林機械。圖/新華

人工智能(AI)浪潮下,不少企業CEO(首席執行官)與我交流時,經常會問:“數字化轉型是否已經過時?”

結合我們與眾多企業并肩重塑轉型的實踐觀察,答案非常明確:數字化轉型沒有過時,AI正賦予其全新內涵,激發出新的動能。

競爭壓力和增長渴望帶動著中國企業追逐和應用AI。與此同時,新技術的運用也讓企業對數字化轉型有了新的認識:

推動企業持續進化的,遠不止技術的引入、場景的開拓或數據的積累。更深層的力量,源于企業內在的覺醒——新技術浪潮下如何重新校準自身價值與行業價值,技術創新如何賦能員工提升生產力,新的工作模式與協作文化如何重塑組織的活力與韌性。

隨著AI能力提升成本降低,隨著智能體的興起,企業擁抱AI的速度料將加快,但AI投入如何進一步獲得切實價值、實現全面回報,還有待破題。我們認為,企業之前的數字化轉型,恰恰為今天的大規模AI應用奠定了基礎,是AI應用的加速器。數字化轉型+規模化AI應用,將是企業探索新增長路徑、重塑轉型的關鍵。

從技術應用到價值實現

埃森哲今年的調研顯示了這樣的圖景:面對加速變化的外部環境,更多中國企業正主動求變,積極布局創新研發、全球化探索和數字化轉型。然而,我們也注意到,在AI應用規模快速擴大的同時,價值實現卻存在巨大落差。具體表現在以下幾方面:

·46%的受訪中國企業正在規模化應用生成式AI,但僅有9%的企業實現了顯著價值轉化。

·55%的受訪企業已經使用了工業機器人、AI等技術以提升智能制造水平,但只有33%的企業能夠通過數據分析和AI技術實時、自主地優化運營。

·六成企業將AI工具引入到日常工作流程中,但只有34%的企業對現有組織架構和工作方式進行了重新設計,以適應AI驅動的協作模式和崗位調整。

我們發現這些落差往往并非源于AI技術本身,而更多指向轉型過程中的關鍵挑戰:戰略的清晰度與連貫性、技術應用的深度與整合度,以及如何有效協同系統、流程,尤其是凝聚人才的力量。

生成式AI比互聯網時代任何單一技術都更有創造價值的潛力,但要實現從技術突破到商業價值的高效轉化,企業需要把AI能力更好地融入自身的組織和流程體系,同時深度融合其他數字技術,如此才能突破效率瓶頸、實現新的增長。

圖1:能夠實現AI顯著價值的企業僅占少數

注:規模化應用指生成式AI技術已嵌入部分關鍵或者大部分業務和流程;較快速度規模化指不僅生成式AI技術已嵌入部分關鍵或者大部分業務和流程,企業應用速度還快于預期;顯著價值指除了規模和速度領先,企業還獲得了顯著的價值(如生產效率提升10%以上、收入或利潤提升5%以上)。資料來源:2025埃森哲中國企業數字化轉型高管調研(樣本量=163;2025年2月)、埃森哲商業研究院分析。制圖:顏斌

數據知識化是AI應用的前提

企業在擁抱大模型和AI之初,往往充滿熱情,但為AI探索預留足夠的空間和時間也非常重要,因為沒有任何新技術能成為質變企業運營效率的靈丹妙藥。業界經驗表明,推廣AI所需的時間常常與開發相當,這意味著在部署AI技術之后,領導者需要有足夠耐心來等待技術部署開花結果。

現在基礎大模型已經可以為企業提供比較穩定的支持,但企業在建設AI能力的過程中仍需從基礎做起,首先是清理自己的數據資產,否則不可能有個性化的AI應用。未經整理的數據直接投喂給AI,容易出現“垃圾進、垃圾出”的現象。這方面,數字化轉型做得好的企業有先天優勢,它們已經實現了企業數據的結構化、可視化、在線化,能夠隨時調用。但我們也發現,有的企業雖然數字化轉型已持續多年,但內部仍然存在數據孤島、知識體系不完善等問題,導致數據無法直接為AI所用。

把分散的原始數據轉化為結構化知識,數據才能為AI所用,而數據知識化的過程,就是企業發現差異化的過程,有了差異化的數據知識庫,企業就能規避通用模型的同質化困境,構建個性化競爭力。在具體實踐中,企業可將客戶行為數據、供應鏈數據、行業合規準則等專有數據,經知識化處理后再投喂給大模型,用于打造自主智能體系統。這是一個將數據知識化、直至資產化的過程。

我們在今年的研究中訪談了雀巢中國,其將數據視為核心戰略資產,依托集成系統與共享服務平臺,全面統籌數據的采集與應用。通過確保數據在各組織層級的一致性、標準化和可訪問性,雀巢實現了流程的自動化運營,也賦能了員工,提升了決策效率。在此基礎上,雀巢中國進一步運用AI技術,開發了適合中國市場的創新工具,在產品創新、銷售運營及財務等多個領域實現了戰略轉型。

從靜態韌性到動態韌性

大約從十年前開始,全球范圍內,政商環境的變化急劇加快,敏銳的企業已經把由此帶來的不確定視作了常態,并及時反映在了戰略調整和業務運營上,對于這些韌性十足的企業,數字化無疑起了重要作用。

韌性更像蹦床——不僅吸收沖擊,還能利用沖擊力產生向上的動力。因此,企業不能停留在以單一效率提升為核心目標的靜態韌性階段,而是要借助現代化的數據治理和AI部署,在數據可視化、實時響應和決策效率等方面持續升級,推動企業運營向全鏈條、跨業務、跨職能的動態韌性階段轉型。對于那些已經布局了海外業務的企業來說,動態韌性也體現在迅速調整供應鏈、靈活生產以及重新配置合作伙伴關系的能力上。

在數據貫通的基礎上,AI正在推動企業響應機制的升級。企業可依托先進AI的數據融合與動態預測能力,實現對運營狀態的實時監控;同時部署基于AI的深度分析與自主決策能力,提升響應速度與跨部門協同。我們觀察到,數字化轉型進展順利,能夠進行智能運營的企業,也都能快速部署先進AI,并因此顯著提升生產力,這是一個良性循環。

美的集團長達十余年、投入超200億元的數字化進程見證了一家企業是如何動態適應變化,主動進行業務重塑的。美的從早期的信息化系統建設起步,逐步通過對運營、管理和技術的體系化改造,打造了統一的數字平臺,以此解決了效率挑戰。在接下來的全球化進程中,美的根據合規與區域業務特色來部署本地數據服務,定制IT架構,體現了相當強的技術韌性,這為其在全球多地成功運營打下了基礎。如今,美的又在積極開展AI系統化落地,進一步推動設計、制造、質控、財務等核心業務場景的效率升級和動態協同。

圖2:多數企業在數據治理方面有待加強

資料來源:2025埃森哲中國企業數字化轉型高管調研(樣本量=163;2025年2月)、埃森哲商業研究院分析

圖3:中國企業關鍵運營能力分化,基于數據、先進AI的全鏈數據可視化、運營自主決策和實時響應還需加強

資料來源:2025埃森哲中國企業數字化轉型高管調研(樣本量=163;2025年2月)、埃森哲商業研究院分析

AI時代的關鍵詞:技術、人才、信任

與移動互聯網、云技術相比,這一輪的AI技術演進更為快速,尤其是智能體的發展,將帶來更復雜多樣的技術環境和商業需求,企業需要從三個“T”——技術(Technology)、人才(Talent)、信任(Trust)——入手,來讓自己的組織架構和治理機制不斷進化。

從技術角度看,企業的重點是如何持續鍛造數字化平臺,盡快將各類智能系統嵌入業務流程、打破信息孤島與層級壁壘,并建立AI智能體之間以及人與AI智能體之間的協作標準與治理機制。

企業管理者應當通過增強系統透明度、明確責任機制與風險邊界,幫助員工更好地理解和駕馭AI,營造鼓勵創新的氛圍,激發員工主動探索AI在業務中的各種應用可能。

成功變革的根基來自信任而非技術。要實現技術驅動下的組織文化重塑,企業應該營造包容創新的氛圍,從而推動形成AI、人才、組織與流程的合力。我們堅信,企業重塑轉型絕非追求單純的自動化,而是堅定地以人為本,打造人與技術共生的未來。

在邁向AI規模化應用的關鍵旅程中,快速變化的環境不允許我們長久觀望,但從數字化轉型到擁抱AI時代,無論商業環境和技術環境如何變化,“技術、人才、信任”,這三個“T”都是不變的關鍵詞。

(作者為埃森哲全球副總裁、大中華區主席;編輯:馬克)

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