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。