财湃新闻 当前AI浪潮席卷各行各业，众多企业普遍陷入AI转型投入大却难规模化落地、价值兑现不足的困境，各界围绕企业如何找准AI与业务结合点、完成系统性重构以实现长效生存发展展开广泛讨论。随着AI能力持续提升、使用成本不断下降，企业竞争的稀缺资源已经不再是AI本身，而是重新设计业务流程、决策机制和组织架构并持续驾驭AI的能力。越来越多知识工作开始被AI重新拆解，AI公司要触达的市场不是一个技术的市场，也不是软件的市场，而是所有知识工作的市场。员工使用AI完成各类工作的速度都在变快，但不少企业的整体效率、收入与创新能力却没有同步增长。历史上，这种“看得见技术、看不见生产率”的时刻并不陌生，从电动机进入工厂到计算机进入办公室，真正的生产力跃迁，都依赖流程、管理、训练与组织方式的同步重构，当下企业也正站在从“AI赋能”迈向“AI原生”的关键鸿沟前。

把人的判断力固化为组织系统资产

　　AI时代企业掌握自身发展主动权的关键，在于把人的判断力固化成组织系统，谁先完成这一步，谁就能在同行还在依赖个别能人时，用更少的人撬动更大的业务规模。传统企业每天产生经验，也每天丢失经验，一名资深店长验证出的判断方法，过去只能靠培训、带教慢慢传递，效率极低。当AI Agent开始承接信息收集、方案生成与执行反馈，判断和纠偏的过程被完整记录后，企业第一次拥有了一种全新的数据类型——决策数据，这意味着一家店验证出的判断方式可以直接部署到第二家、第三家，复制成本急剧下降。

　　零一万物CEO、创新工场董事长李开复指出，组织的付费逻辑正在从“你手下站着多少人”转向“你能对多重要的事负责”，规模扩张不再要求判断人数同步增长，这是AI给企业带来的最根本的结构性变化。企业推进AI转型首先要避免四个误区，一是低估AI变革的深度，与电力、互联网等通用技术相比，AI不仅降低了智能使用成本，还直接进入过去主要由人类承担的认知劳动领域，并通过自我学习和持续改进加快能力提升，这是一场前所未有的“智能革命”。二是将AI转型完全交给首席信息官，AI不应只是由技术部门负责的常规软件项目，而是会改变企业的经营方式和组织分工，需要管理者重新思考整个公司的运作模式。三是认为购买最好的模型就能解决所有问题，通用模型并不了解企业具体业务，企业还需要建设本体系统，帮助AI理解业务关系，并协调多个智能体完成任务。四是将AI主要视为节省人力成本的工具，AI除了承担部分工作，更大的潜力在于帮助企业开发产品、开拓市场、扩大业务规模、推动营收和利润增长，并识别过去被忽视的风险。

　　企业真正难复制的，不只是掌握了多少事实，而是如何解释事实、在什么边界内行动、遇到例外时如何处理，以及谁有权限推动真实世界发生改变。很多公司一听到知识库，第一反应是把文档喂给模型，或者做一个向量检索，这样做可以解决找资料的问题，却解决不了“谁是权威版本、信息应如何分层、哪些内容可以被执行、哪些内容已经过期、不同角色如何在多轮任务中继承状态”这些更根本的问题。企业不是缺文档，而是缺知识架构，不要给智能体一本1000页的说明书，而要给它一张地图，地图的含义不是少写，而是分层写，不是把一切都塞进上下文，而是先提供稳定入口，再让智能体按索引与链接逐步获取信息。

构建不可替代的核心竞争壁垒

　　一个容易被忽略的事实是，竞争对手明天就能买到和你一样的模型，但买不到你过去积累的纠错记录。企业真正的壁垒，正在变成“模型乘以公司经历”，每一次人工介入、每一次异常处理、每一次判断偏差的修正，都在沉淀为组织独有的资产。衡量效率的新单位也随之改变，不是看AI多能干，而是看“单位业务需要多少稀缺人类判断”，两家公司处理同样数量的事件，一家需要高手介入两万次，另一家只需两千次，差距不在模型，而在组织自身的积累。

　　企业本体如同一张描述企业业务、组织和流程关系的“地图”，能够帮助模型把信息放入具体业务场景中，理解其对企业经营的意义，模型决定AI有多聪明，企业本体决定AI有多懂企业。企业要让AI处理复杂问题，还需要将模型、企业本体和数据连接起来，并确保数据安全，相关数据应保留在本地，或部署在安全的云环境中，本体建设可以与智能体开发同步推进。AI原生企业可以围绕直接责任人组织工作，未来，企业可能由较少的人类员工带领大量AI智能体，围绕具体任务灵活组建工作团队。

　　过去几年，越来越多人意识到AI跟以前不一样了，甚至每年都不一样，AI的发展可以分为四个阶段，第一个是AI探索阶段，这个时候鼓励每个人开始用AI。第二个是AI赋能阶段，很多人都安装了相关Agent，AI开始承接具体工作。第三个是AI原生阶段，第四个是创造全新事物之后的阶段，可以称之为AI觉醒阶段。当前行业可能正处于从第二阶段向第三个阶段转变的过程中，这个转变需要跨越一个鸿沟，要从AI提高每个人的效率，跨越到AI赋能一个组织、一类生意、一种生产关系，工作的对象从每个人已有的工作，转向新的生意、新的生产关系。

　　企业的目的只有一个，创造顾客，现代管理学之父德鲁克的这句话，至今仍是商业里最重要的目标。企业的本质就是去找到顾客没有被满足的东西，创造新的产品、服务来解决问题，所以当回到这个起点，就会发现对工作进行AI自动化是远远不够的，AI不仅是帮我们提高工作效率，还可以帮助企业更好去理解顾客、理解人。企业可以尝试搭建后训练模型，做人的模拟，做用户的模拟，其中主要分为两个部分，一是需要大量积累群体的数据，为人的共性建模，二是让共性再加上个性，也就是某一个人具体的上下文数据，从而能够模拟这个人。因为语言是一个人表达自己的工具和边界，过去语言不可读、不可计算，但现在大语言模型可以，所以可以用大语言模型建模，去接近一个人是怎么思考的、怎么做决定的，通过建模，就可以把这些人的模型，放到不同的场景里进行模拟测试，通过提问题、推理答案，从而知道人做行为、判断的原因，这样一个“模拟人、理解人”的模型，被称之为“主观世界模型”。

守住自主可控的安全生存底线

　　微软CEO萨提亚·纳德拉发出警告，如果把AI能力完全交给AI模型开发商，最终可能失去竞争力，甚至无法继续生存。企业不仅要谨慎共享数据，还要谨慎共享Prompt，企业向AI模型提供商交出的每一项信息，都可能成为未来的风险。企业应建立一套机制，确保每次调用AI模型时产生的元数据都掌握在自己手中，以便未来利用这些数据训练自己的模型权重或开源模型。模型权重是AI模型训练后的核心参数，决定了模型具备怎样的能力，任何失去这种控制权的企业，最终都无法继续生存，因为企业实际上已经把自己的思考能力外包出去了。

　　企业至少应该拥有自己的AI模型，或部署AI Gateway等基础设施，把Prompt与AI模型隔离，而不是把所有内容直接交给AI模型开发商。企业不要依赖AI模型开发商提供的内置编程工具，只要把相关工具与模型分离，把上下文和记忆与模型分离，就可以根据不同任务自由选择最适合的模型，即使某个模型停止服务，企业依然能够掌握自己的命运。真正的风险并不只是AI成本失控，一旦企业把“思考能力外包”给AI模型，AI模型开发商未来完全可能推出与企业直接竞争的服务，随着越来越多企业开始部署AI Agent，并赋予AI Agent访问企业内部核心系统的权限，这种风险只会越来越高。

　　随着AI成为企业决策的核心支撑，CEO们正面临一个全新的挑战，保护自身业务的独特性。技术锁定正在演变为认知锁定，组织不仅可能依赖某一个技术平台，还可能对塑造自身思考和运营方式的AI推理过程产生依赖。为了保护企业的核心智能，CEO们应该将专有知识、业务规则、决策逻辑和运营上下文保留在受管控的企业智能层中，始终处于自身掌控之下。CEO们还需要确保组织搭建模块化的AI架构，设计灵活的AI技术栈，让企业能够在技术演进过程中采用最优质的AI模型，同时保留自主性、韧性和竞争优势。没有CEO会围绕单一供应商搭建关键任务供应链，过去十年的经验已经教会企业对关键投入进行多元化配置，为无法预测的故障提前设计预案，对于任何战略事项，韧性的需求都超过单一来源带来的效率，这一原则同样适用于AI领域。

　　比尔·盖茨曾明确警告，仅依靠科技巨头自身的道德约束或安全测试已难以抵御全球性风险，必须由主权国家甚至国际组织介入立法。他主张建立类似国际原子能机构的监管框架，对前沿模型设立许可证制度与安全审计。Anthropic CEO也提出三步方案，第三方评估团队常驻公司、行业联合制定安全标准、全球范围内达成基本共识。这些动作都指向同一个方向，AI能力的边界，最终需要制度来守卫，对于企业而言，这意味着安全合规不再是成本项，而是生存底线。近期频发的大模型数据泄露事件，再次将“AI如何安全进入企业”推向聚光灯下，数据流向、访问权限、调用链路和使用成本，成为企业落地时必须逐一回答的问题。大模型的使用正在从通用问答走向企业经营数据洞察、软件开发、知识检索和业务执行，输入内容从普通办公逐步延伸到核心业务文档、业务数据、代码片段、系统配置和操作指令。对企业而言，大模型能力固然重要，但私域数据与知识经过哪些环节、由谁处理、在哪里留存，同样需要考虑清楚。企业选择AI方案时，除了比较模型效果，还应同步评估数据是否离开企业、模型调用是否经过第三方、敏感信息如何脱敏、日志保存多长时间、账号和密钥如何管理，以及发生异常时能否追踪和处置，把这些问题提前纳入架构设计，可以让AI创新建立在更稳妥的基础上。

(编辑：曹凤芹)