用 AI 力解锁企业 AI 落地的成功密码

2025-01-24

AI 力

“AI 不可能做我们做的所有事情，但它可以把 20% 的工作做得比我们好 1000 倍。AI 取代不了人，但不用 AI 的人将被用 AI 的人取代。” 英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋的这番话，准确诠释了当下 AI 浪潮下的商业新现实。

随着人工智能技术的迅猛发展，AI 已然成为重塑商业格局的关键变量。德勤中国人工智能研究院主管合伙人范为表示，“自生成式 AI 问世以来，短短一年内便实现了大约 30 亿美元的总收入，而 SaaS 则需要将近十年的时间才能达到相等的收益水平。”

然而，在这场声势浩大的 AI 革命中，众多企业却陷入了”有 AI 没价值”的转型困境：如何将 AI 转化为实际生产力？如何避免 AI 投资沦为”花瓶工程”？在快速变化的商业环境中，管理者如何善用 AI 增强决策能力和领导力？

1 企业 AI 转型难在哪？

无疑，AI 转型已成为当前企业发展的关键命题。除了 AI 原生企业外，绝大多数传统企业都在探索 AI 转型之路。根据转型进程，可将企业分为三类：

AI 领先型企业：少数企业已开始实施全面转型战略，”All in AI”和”AI First”
AI 跟进型企业：多数企业采取渐进式方案，通过试点项目推进”从点到面”的探索
AI 观望型企业：相当一部分企业仍在观望或初步尝试阶段

通过对数百家企业的深入调研，我们发现企业在 AI 转型过程中面临诸多层面的系统性挑战：

战略认知偏差：对 AI 的应用潜力和商业价值认知不足，难以构建清晰的盈利模式，投了钱却看不到效益
技术应用瓶颈：缺乏系统化的 AI 应用能力，特别是在处理复杂业务时，AI 解决效果往往不及预期
流程适配障碍：将 AI 技术融入业务流程时，由于缺乏合适的应用场景和配套流程设计，导致”水土不服”
落地执行掣肘：从技术选型到人才储备，从数据治理到部门协同，企业在具体实施环节面临多重阻力

面临”虽然引入 AI 但效益提升有限”的困境，深层原因在于对 AI 的认知误区和应用能力不足。如果说 AI 是人类能力的延伸，那么人类则是 AI 潜能的放大器，AI 的价值取决于使用者如何引导和应用它。

AI 是一种技术，也是一种生产力的新要素。在 AI 驱动的时代，人才的技能与思维方式需要与时俱进，以应对不断变化的技术环境。企业不仅需要积极引入 AI 技术，也需要培养人才的 AI 素养，双向赋能组织的人才发展和业务效果提升。

因此，系统地提升组织对 AI 的应用能力才是突破当前困境的关键。要释放 AI 的专业潜能，将 AI 应用于企业级的复杂业务场景，关键在于认清 AI 的能力边界，掌握有效运用 AI 的方法。

2 发展大模型时代的 AI 力

为了帮助组织中的每个人都能通过 AI 提升自己的生产力、创造力和工作体验，UMU 基于 200+ 篇顶级权威论文，聚焦企业 AI 战略转型的最佳实践，提出了 “AI 力” (AI Literacy) 的概念和模型，并独家推出了《发展大模型时代的 AI 力》线上课程，帮助 C-Level 高管、HR 专家、业务经理到一线员工，掌握在组织和工作场景中应用 AI 的核心素养和策略。

「课程亮点」：