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。

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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

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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」：