大模型落地全攻略：企业AI转型的战略、运营与组织实践（程序员必备）

文章从战略、运营、组织三维度解析企业AI转型：战略需"守住真如，拥抱变化"，明确竞争格局变革；运营需构建数据、算法、算力协同体系，激活企业"暗知识"；组织需构建"人机协同"新范式，培养决策者、建造者与应用者人才。企业应通过"价值-难度"矩阵选择高价值场景快速制胜，最终构建更具韧性的"共进型组织"。

yihanss

592人浏览 · 2025-10-11 17:53:14

yihanss · 2025-10-11 17:53:14 发布

我亲眼见证了一些企业手握利器却无处下手，也欣喜地看到另一些企业凭借清晰的路径，将AI润物无声地融入业务流程中，实现了效率的倍增。这半年的经历让我相信：AI时代企业的分水岭，不再是“知不知道”，而是“做不做得到”。今天这篇文章，我便旨在将这半年的观察与思考，从战略、运营、组织三个维度稍作梳理，尝试为企业提供一份穿越周期的行动参考。

                                                 本文大纲

豆包最近出了个有意思的功能：AI播客，下面是把整篇文章喂给豆包后生成的播客，对话比较自然，不想看文章的朋友也可以直接听播客音频。

同样的，点击最后的阅读原文，可以跳转至云文档进行阅读。

以下为正文。

AI时代，企业需回答的三类根本问题

面对任何重大的技术变革，企业家和管理者最容易陷入的误区是“见木不见林”——追逐零散的技术应用，却忽略了其对组织整体的、系统性的影响。要避免这一点，我们需要一个更上位的思考锚点。

这个锚点，便是一个在管理学中历久弥新的经典框架：任何一家企业的健康与成功，都离不开战略（Strategy）、运营（Operation）、组织（Organization）这三者的协同与支撑。在AI浪潮下，这个框架非但不过时，反而愈发凸显出其根本价值。

我们可以这样理解它们：

战略，回答了企业如何“做正确的事”。它关乎方向与选择，决定企业“去哪儿战斗”。
运营，回答了企业如何“正确地做事”。它关乎效率与路径，决定企业“如何战斗”。
组织，回答了企业如何“由对的人来做正确的事”。它关乎人才与协同，是“战斗”的根基与保障。

战略-运营组织等边三角

AI的到来，如同给这个框架的每个部分都装上了新的引擎与传感器，但它并没有改变框架本身。而我们的任务，是如何利用AI让这个系统运行得更好。基于此，企业在AI时代最需要想清楚的三个方面的典型问题便浮现出来：

战略上，AI对企业的战略方向选择有什么影响？是颠覆了我的主业，还是强化了我的护城河？我该如何调整航向？
运营上，企业该选择什么样的场景落地AI，才能实现快速见效、价值最大化？如何避免“为了AI而AI”，找到那些真正能降本增效的突破口？
组织上，组织内的人如何拥抱AI？如何系统性地推广，才能避免水土不服？是自上而下强制推行，还是自下而上激发活力？需要什么样的人才？

接下来，我们将循着这个框架，逐一探讨这些问题的思考路径与实践答案。

AI时代的战略：守住真如，拥抱变化

今年以来，与众多企业决策者交流时，我感受到最普遍的情绪是“战略焦虑”。AI的浪潮似乎无处不在，每个行业都面临着被重塑的可能性。在这种背景下，企业是盲目跟风、全面转型，还是固步自封、消极观望？

“守住真如，拥抱变化”。这是我的老板在飞书上的个人签名，也是我认为企业在AI时代做战略选择时应牢记的一句行动指南。这里的“真如”，在我的浅薄理解里，是指企业在喧嚣中需要保持的战略定力与核心壁垒。越是面临巨变，越要回归本源，清晰地识别出AI时代下的“变”与“不变”。

先从“拥抱变化”开始讲起。AI时代下，对企业来说到底什么变了？我认为最大的变化是竞争格局的改变。

首先，AI****实现了行业边界的模糊与重塑。对企业来说，未来的对手，可能来自你想象不到的地方。

特斯拉进入汽车保险领域的案例就能很好的说明这一点。传统保险公司研究的是历史出险数据，而特斯拉的玩法截然不同——它直接为每位车主定制价格。凭什么？就凭它掌握了车辆的实时驾驶数据：你开了多少公里、急刹车了几次、夜间行驶比例多少……这些数据经由AI模型一算，安全驾驶的好车主自然能享受到更低的保费。你看，特斯拉的竞争对手，突然就不再只是福特、丰田，而是所有无法精准量化驾驶风险的保险公司。AI正在模糊行业边界，让“降维打击”从科幻走向商业常态。

其次，当竞争格局变幻莫测时，企业的决策方式也必须升级。战略制定正从一门“艺术”，变成一场有据可循的“科学实验”。

我亲眼见过一个聪明的实践。一家国内区域性茶饮品牌，在决定是否要进军一线城市“血海”时，没有立刻重金投入传统市调。他们的做法是利用AI工具，快速爬取并分析了主流社交平台上关于几家头部品牌的数万条真实用户评论。

很快，AI就帮他们提炼出关键洞察：消费者对“排队时长过长”的抱怨远超想象，并对“健康成分”的关注度正在快速攀升。这让他们迅速找到了切入点：或许可以主打“快捷”和“养生”概念。你看，在这个场景下AI很好的帮助企业实现了所谓的“数据平台与知识平权”，让中小企业也拥有了堪比专业战略咨询公司的信息洞察力，让战略决策不再是“盲人摸象”。

AI让数据与信息平权

那什么是企业应该守住的“真如”？对企业来说，越是浪潮汹涌，越需要一块“压舱石”。AI再强大，也并没有改变商业的底层逻辑：你必须在某个领域建立难以替代的独特价值。

换句话说，AI是杠杆，但你需要先有自己的支点。这个支点，就是你的“真如”，你的主航道。

运动巨头耐克对此有着清醒的认知。它的“真如”是什么？是它的品牌精神、产品创新力以及对运动员服务的极致追求。你会发现，耐克应用AI的所有动作，都紧紧围绕这一核心。比如，它推出的Nike Fit技术，用手机摄像头一扫就能精准推荐鞋码。这背后是复杂的AI图像识别和数据分析，但它解决的，却是电商场景下“买鞋不合脚”这一最古老、最核心的痛点。耐克没有用AI去造车或做聊天机器人，而是用AI来更好地“为运动员提供最佳装备”。

这个案例给我们的启示是深远的：不要用AI去做所有事，而要用AI把你最该做的事做到极致。你的核心能力在哪里，AI的放大效应就应该首先发生在哪里。

总的来说，企业在AI时代的战略智慧，在于做“清醒的冲浪者”。既要踏在AI的浪头之上感知风向（拥抱变化），更要清楚自己的核心能力所在，确保自己始终在冲往正确的海岸（守住真如）。

这份精心整理的AI大模型学习资料，我整理好了，免费分享！只希望它能用在正道上，帮助真正想提升自己的朋友。让我们一起用技术做点酷事！

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在这里插入图片描述

AI时代的运营：打好数据、算法、算力的协同战役

在探讨AI如何赋能企业运营时，一个来自技术领域的经典框架极具启发性：数据、算法、算力。

在大模型的训练中，算力是引擎，提供训练所需的计算资源；算法是蓝图，决定模型的结构与优化方法；数据是燃料，作为模型学习的基础材料——三者相互依赖，数据驱动学习、算法实现转化、算力提供支撑，共同构成大模型训练的基础。

但要想让AI在企业里真正创造价值，我们需要对这个框架进行一次关键的“转译”：

数据，是驱动AI场景在企业落地的基石，直接决定着AI场景在企业落地的深度和广度；
算法，是提炼数据的“新工艺”，它负责将企业的需求“翻译”给AI；
算力，在企业语境下，远不止计算芯片，它更指向一个基础且关键的概念——承载AI运行的业务流程。它好比是公路系统，路没修好，再好的赛车也跑不起来。

唯有这三者协同，AI才能从空中楼阁，变为企业增长的坚实引擎。

数据：打通“血液”，激活“暗知识”

为什么说数据是AI落地的命门？答案很简单：AI的智能并非无源之水，它通过对海量数据的学习和推理而来。AI时代，数据是毋庸置疑的“新石油”，但如何开采和提炼，取决于数据的形态。企业中的数据大致分为两类：结构化数据（如数据库里的表格，规整如企业的“血液”），和非结构化数据（如文档、邮件、会议纪要，甚至是聊天记录，杂乱却蕴含“暗知识”）。

结构化数据

非结构化数据

本质比喻

企业的“血液”

企业的“暗知识”

形态特征

规整的、行列分明的表格数据

非规整的、形式多样的文件或流数据

载体

业务系统、表格

文档、邮件、会议、聊天记录

管理核心

数据治理：确保准确性、一致性、完整性

知识管理：确保可发现、可理解、可复用

AI应用方式

分析洞察：智能问数、预测趋势、异常检测

内容处理：智能问答、内容生成、摘要提炼

首先，是如同企业“血液”的结构化数据。它的价值在于流通与分析。这类数据如同企业的“血脉”，是企业得以精确运营的基础。它的价值实现，高度依赖于一个清晰、自动化的数据链路——从各方系统进行数据采集，经过数据治理后进行数据的结构化呈现，最终由AI建模分析。链路一旦断裂，数据就是死水一潭。

我们以一家电商企业为例，来看看如何让数据“活”起来：

它的商品数据在ERP里，销售数据在淘宝、抖音、拼多多等平台上，市场数据又散落在各个渠道。它的做法很清晰：通过API接口及RPA工具，将这些分散的数据自动同步到飞书多维表格中，进行统一的清洗、对齐和规整。

当数据完成了这一步的“结构化治理”，AI的作用就显现了。运营负责人无需再请求技术部门导出报表，只需在聊天窗口提问：“上月拼多多某店铺上哪个产品毛利润最高？”，AI便能瞬间从规整的多维表格中提取信息，生成结论。这就完成了从“人追着数据跑”到“数据随时待命”的转变。

电商企业数据流转示例

其次，是占比更大、价值却常被忽视的“暗知识”——非结构化数据。它们其实是润物细无声的沉淀在企业经营的各个环节中的，比如会议、聊天、文档等等。它们不像结构化数据一样，有明确的数据采集、治理、呈现、分析的链路。非结构数据的边界是模糊的，这就更需要统一的办公工具底座（如飞书、钉钉、企微）来发挥作用，使得员工在企业内部日常的经营活动中运用AI工具去开会、聊天、写文档，这样才能将这些非结构化的数据自然沉淀下来。

在这波AI浪潮中，无论你身处哪个行业，只要你的企业有沟通、有协作、有知识产出，你就能从中受益。

在知识密集的行业，如投资机构或咨询公司，专家的智慧沉淀在大量的会议纪要、行业研究报告和项目备忘录中。现在，一位分析师只需向内部的AI助手提问：“请帮我找出过去三年内，我们团队对‘新能源电池固态化’这个趋势的所有主要判断和依据。”AI能瞬间穿透成百上千份文档，将散落的珍珠串成项链，直接呈现一份综合摘要。这极大地加速了知识的传承和复用。
而在传统的劳动密集型行业，比如连锁零售业，这种价值同样惊人。门店巡检的拍照、店长与总部的每日沟通记录、顾客的语音反馈……这些曾经难以利用的“暗知识”，现在可以被AI轻松理解。总部可以快速分析所有门店的巡检照片，自动识别出共性的商品陈列问题；也可以一键分析上百条顾客语音反馈，提炼出对新品口味的真实评价。AI让这些曾经“沉没”的知识浮出水面，变成了优化运营的精准指南针。

AI带来的范式革命，在于改变了知识管理的底层逻辑，核心又体现在知识触达方式的改变上。过去，需要企业费尽心力建设知识库，希望员工主动去查，但效果往往不佳。而AI带来的改变是颠覆性的：当有了企业统一办公平台后，所有的沟通与创作都能自然沉淀。随后，你可以将知识库“喂”给AI，搭建一个智能问答bot，使知识触达与交互的方式从查询变为对话。

例如一位新项目经理只需提问：“我们之前有没有类似项目的复盘总结？”AI能立刻从历史的会议纪要、复盘文档、聊天记录中，整合出一份完整的经验清单。知识的传递，从“人去找”变成了“主动送上门”，这极大地降低了组织内部的经验复用成本。

飞书推出的运用企业“暗知识”的产品

算法：让AI听懂企业内部的黑话

当企业拥有了规整的数据（燃料），下一个关键问题便是：如何让AI准确地理解我们的意图，并执行任务？这就需要“算法”登场。

在企业运营的语境下，谈论高深的数学模型意义不大，算法的核心在于扮演“翻译官”的角色——通过精心设计的指令（也即prompt），将企业的运营规则和业务需求“翻译”给AI。根据AI主要承担的任务性质，我们可以将其分为三种基础范式：判别式AI、生成式AI及对话交互AI，它们构成了企业运营智能化的“工具箱”。也希望这部分，能够在AI的场景落地上带给大家一些启发。

判别式AI

生成式AI

对话交互AI

核心任务

判断/分类

创造/生成

沟通/交互

核心价值

提升确定性/效率

激发创造力/规模化

优化体验/简化交互

角色类比

质检员、法官（规范流程）

创意助手、设计师（生产内容）

智能助理、调度员（赋能个体）

关键输入

规则、标准、历史数据

素材、指令、种子

问题、指令、上下文

典型输出

分类结果、判断结论、摘要

新文本、图片、代码、方案

答案、执行结果、摘要

判别式AI：严谨的“质检员”，提升运营的确定性

判别式AI的核心任务是“识别、判断与归纳”。你给它输入信息，它基于明确的规则或模式，输出一个分类或预测的结果。这类AI场景最适合处理那些规则相对明确、重复性高的工作，是提升运营确定性的首选。

判别式AI应用的一个典型场景是会议，这也是当下落地最快、投入产出比最高的AI场景之一。

试想，哪个企业不开会？而会后整理纪要、追溯待办事项，又耗费了多少宝贵工时？判别式AI在这里真正做到了大显身手。会议场景下，AI能实时识别不同发言人的声音，自动生成会议纪要。更重要的是，它不仅能记录，更能“理解”：能自动识别出讨论中出现的关键结论、明确下来的“待办事项”、以及负责人和截止时间，并一键生成结构化、可追踪的会议纪要与任务列表。这个过程AI扮演了一个严谨的“协理”角色，将模糊的讨论过程，转化为清晰、可执行的行动项，极大地提升了组织的协同效率。

当然除了会议场景以外，我们还能从更多的AI应用场景上，看到判别式AI的影子：

归纳总结维度，AI可以实现员工的智能汇报，管理者不仅可以快速查看每个员工的汇报内容，还能更加全面、高效的掌握整个团队的整体工作进展。除了总结后的卡片内容，作为管理者还可以通过对话的形式对员工汇报 / 团队汇报 / 洞察报告进行智能问答，快速捕捉工作中的细节进展和风险。
多模态AI分析维度，例如制造业的品质检验、视觉缺陷检测场景，连锁餐饮零售行业的巡检场景等，AI都在图片/视频的识别分析上发挥了作用，甚至通过物联网打通实体数据，基于明确的判断规则影响了企业运营流程的走向

…

判别式AI的一些应用场景

生成式AI：不知疲倦的“创意引擎”，实现内容工业化

生成式AI的核心任务是“创造与生成”。它能学习海量数据中的模式，从而生成全新的、合理的内容。它的价值在于将创意工作部分“工业化”，激发创造力，并实现规模化生产。

这个逻辑与战略咨询公司华与华早年提出的“创意工厂”理念不谋而合。尽管最近由于西贝事件的六千万咨询费，华与华被群嘲，但不可否认的是，AI时代为华与华早期的方法论提供了新的注脚：AI的上限拔高了内容工业化生产的上限。他们将内容创意视为可以标准化、流水线生产的工业品，而不是完全依赖灵光一现的艺术品。

例如我接触的一个运用此方法论的电商公司，在当下运用deepseek、豆包、即梦、飞书等工具，可以为市场营销团队建立一个“内容流水线”：当需要为一款新品设计社媒文案、视频脚本、海报标语甚至产品主图时，运营人员只需输入核心卖点，生成式AI就能基于品牌调性，快速批量生成多种风格和角度的初稿。这就像一个永不枯竭的“灵感池”和“初稿生成器”。这并非取代创意人员，而是将他们从重复性的基础创作中解放出来，让他们能更专注于策略的把控和创意的精修。AI让“创意工厂”真正实现了高效、可控的“流水线作业”。

下面是实际收集的一些企业在生成式AI场景下落地的最佳实践：

场景

所属行业

所属领域

场景描述

AI每日资讯生成

化工

营销

通过RPA从互联网上多渠道自动抓取信息(原材料、竞品价格、行业分析，AI生成对销售团队的每日市场报告

社媒爆款文案创作

消费电子

营销

搭建抖音爆款内容AI分析和仿写工具，串联爆款内容抓取、分析、仿写环节

智能报价助手

美妆个护

销售

针对报价单形成的知识库进行关键词匹配，查询产品历史报价，生成新品价格预测报告

智能产品设计生成

电商

研发

输入关键词，AI生成多款产品外观设计草图或包装方案，供设计师参考和优化

个性化营销邮件撰写

跨境零售

营销

基于用户浏览历史、购买记录和偏好，AI自动生成千人千面的个性化营销邮件内容，提升打开率和转化率

自动化财报摘要

金融/所有行业

财务

AI自动读取冗长的财务报告，快速生成包含关键财务数据、风险点和业务亮点的结构化摘要，供管理层快速决策

代码生成与辅助

互联网/软件

研发

开发者输入自然语言描述的功能需求，AI自动生成相应的代码片段或函数，提升开发效率

智能合同草拟

所有行业

法务/商务

输入合同类型、关键条款，AI根据标准模板自动生成完整的合同初稿，法务人员只需重点审核和修改

多模态营销素材生成

广告/媒体

营销

基于一个核心营销概念，AI同步生成适用于不同平台的宣传文案、社交媒体图片甚至短视频脚本，实现内容工业化生产

对话交互AI：全方位的“智能接口”，重塑内外部体验

这一类AI场景的核心任务是“沟通与调度”。它通过自然语言对话，理解用户的复杂意图，完成信息查询、任务执行或服务流转，重新定义了交互的范式。

对内维度，例如对新员工来说，他不再需要记住复杂的规章制度查询路径，只需向公司的AI助手提问：“请问年假如何申请？需要提前多久？”AI能立刻从员工手册、HR政策等文档中找到答案，并一步步引导他完成申请。这将“人找信息”变成了“信息找人”，大幅降低了内部协同的成本。

对外维度，例如对客户服务而言， AI客服能7x24小时解答大部分常见问题。更重要的是，当遇到复杂问题时，它能精准理解用户诉求，并自动生成工单，附带对话摘要，流转给最对口的技术专家，让服务过程可追溯、可分析，从而反哺产品和运营的优化。

在这类场景中，AI助手能瞬间理解问题，或直接指引操作，或从知识库中提取最新规定精准回答。它将原本需要多步搜索、多次询问的复杂过程，变成了像与一位资深同事对话一样简单自然。这不仅是效率的提升，更是员工体验和工作模式的革新。

下面是实际收集的一些企业在对话交互AI场景下落地的最佳实践：

场景

所属行业

所属领域

场景描述

研发项目管理助手

消费电子

研发

通过对话方式完成前端的数据的查询及数据同步，实现内部办公系统、项目管理系统等系统的深度集成

精益生产助手

电动车制造

生产

整合全员提案改善、改善知识沉淀、精益改善项目线上管理、改善分享复制、优秀改善评比、改善文化建设、现场实施管理七大模块在统一入口，通过对话方式进行调用

智能问数助手

材料制造

营销

接入各业务系统数据库及第三方网站数据信息（例如金属网站上的金属价格信息）,实现多场景数据的综合问答、多来源数据的整合与处理分析

经销商客服智能问答

消费电子

销售

为内部人员和外部经销商上线问答机器人

门店答疑助手

汽车制造

销售

以知识库为基础，智能解答门店交付车辆时遇到的各种问题。在车辆交付及后续服务过程中实时提供系统支持

智能销售助手

钢铁制造

销售

整合销售知识库，精准查询制度、同步更新，为销售人员提供个性化流程指引和制度深度解读

智能售后助手

消费电子

售后服务

业务人员向机器人咨询门店或产品问题，机器人自动检索历史反馈及解决方案进行回复，降低沟通成本，提升解决效率

税务知识助手

环保

财务

智能财税问答小助理，问收入成本费用税金、问税收政策、税收优惠以及税务风险，筹划空间，问最新的财税政策

智能招聘初筛助手

所有行业

人力资源

候选人在投递简历后，可与AI进行初步沟通，AI会询问预设的岗位相关问题，并根据回答进行初步筛选和评分，节省HR初步筛选时间

总的来说，选择哪种“翻译官”，取决于你需要AI帮你解决什么问题。是需要一个严格的“判断者”，一个高效的“创造者”，还是一个智慧的“沟通者”？清晰地定义问题，才能为它匹配合适的算法，真正将AI的潜力转化为企业的竞争力。

算力：搭建承载AI落地的业务流程

现在，我们来到了所有AI应用能够顺畅运行的底层基础——流程。我们可以用一个比喻来理解：如果数据是车辆，算法是交通规则，那么流程就是城市的路网系统。

一个混乱的城市，即使有顶级跑车和完善交规，也只会堵成一团。同理，一个混乱、线下主导的业务流程，会产生大量的垃圾数据，让AI无处下手。流程的清晰化与标准化，是AI落地的“第一公里”，它决定了数据和算法能否从概念验证走向规模价值：

流程是数据的“出生证明”：稳定、规范的线上流程，才能持续产生规整、可信的数据。一个随心所欲、线下“黑箱”操作的流程，产出的只能是无法利用的数据碎片；
流程是AI的“价值藏宝图”：只有当你清晰地画出业务如何运转，才能像一位战略顾问一样，精准定位企业运营中的那些 “高价值、高重复、高容错” 的环节。而这些点正是AI赋能、提效降本的最佳切入点。

定义

示例

高重复

人力机械化重复工作的环节，工作量大但技术门槛低，适合AI自动化替代

流水线产品的质检环节，通过摄像头加视觉识别系统检查，基于缺陷样本自动识别和分类瑕疵类型

高价值

直接影响企业成本、收益、客户体验的环节，使用AI后有预计会有明显价值提升

物流行业的拣货环节，最优仓储布局和最优拣货路径规划，大幅提升拣货速度并降低错误率

高容错

追求发散而非精准结果，关联大量碎片结果，探索更多可能性的工作

如内容营销的内容创作环节，需要整合信息多，同时追求创意发散

所以在AI场景落地前，梳理企业内部的流程显得尤为重要。那么，怎么做呢？通常有两种方法，对应企业不同的发展阶段：

方法一，是线性的梳理企业的核心流程，这个方法适合成长型的企业。这个阶段的企业，业务相对聚焦，核心目标是“活下去、快增长”。流程梳理的关键在于抓住主价值链，理清业务如何端到端地跑通。它的做法是聚焦于如“从市场线索到现金回款”或“从产品创意到上市”这样最核心的流程，只在研发、销售或供应链中选择一个进行梳理较好（如果业务形态相对简单，则可以一条主线完成研产销的串联）。

这样做的价值在于，能够快速理清业务逻辑，确保资源集中在最关键的地方，并能迅速找到核心瓶颈，用AI实现单点突破，快速见效。

如下图便是制造业较典型的供应链线性流程图。

供应链线性流程图

当我们将流程的环节节点及相互关系梳理出来后，便可以很清晰的进行各节点AI可落地性的分析。

方法二，是构建块状的分领域流程，这个方法则更适合体系成熟的集团企业。当企业发展到一定规模，部门墙林立，协同效率成为新瓶颈，这时就需要更体系化的梳理。它的做法是：将企业运营按领域进行模块化的划分，如：主业务流（研发、营销-销售-服务、供应链）、使能支撑流（人力资源、财务、法务、IT等）。在此基础上，企业可以拥有一张全局的“业务模块全景图”，从而能够系统性地、有规划地在各个模块的高价值点部署AI，避免形成新的数据孤岛和智能孤岛。

示例：电商企业块状领域

梳理流程的最终目的，便是在这张清晰的全貌图上，明确标出那些“高价值、高重复、高容错”的节点，并注明计划应用的AI能力。这张图便可以作为企业的AI转型作战地图，可以让企业的每一次技术投入都目标明确，有的放矢。

AI时代的组织：“人机协同”的新范式

技术可以快速引进，流程可以重新设计，但如果组织本身不变革，任何技术的投入最终都可能事倍功半。AI的深度应用，最终必然触及企业的核心——人与组织。

AI时代下的组织形态：从金字塔到“有机生命体”

在了解AI时代组织应如何改变之前，我们首先需要有一个基本认识：这场AI带来的组织变革，远不止是增加几个AI岗位那么简单，它意味着生产力、生产关系乃至整个组织生态的演化。

传统的科层制组织像一台精密但迟缓的机器，而AI时代需要的组织，则更像一个能敏锐感知环境、快速反应的“有机生命体”。这种转变体现在三个层面：

生产力之变：从“人手”到“人机协同”。员工的生产工具不再是单一的Office软件，而是包含了各类AI助手在内的“智能装备”。核心生产力从“人的简单劳动”变为“人驾驭AI进行复杂创新”的能力。
信息流动之变：从“层层上报”到“全网透明”。AI使信息筛选与分发的成本急剧下降。决策所需的信息可以几乎无损耗地直达一线，赋能员工做出更快的响应。
交互方式之变：从“人与人”到“人与智能体”。组织内会出现大量“数字员工”（智能体）。员工的工作将更多地体现为与AI智能体的协作，例如，市场人员与AI创意助手协作，客服主管管理AI客服团队。

例如，某互联网公司的产品团队，其成员可能包括人类的产品经理、设计师、工程师，也包括一个负责数据抓取与分析AI智能体、一个负责自动化测试的AI智能体。人类成员负责定义方向、审核结果和创造性整合，而重复、海量的信息处理工作则由AI智能体完成。这种“人机混合团队”将成为新常态。

AI时代的人才画像：决策者、建造者与应用者

在这样新的生产关系中，人才的评价标准和结构也在刷新。这里先抛出一个定调式的结论：AI时代，做决策的能力会被无限放大。当AI助手为你生成会议纪要、推荐股票组合，甚至规划旅行路线时，我们容易产生一种错觉：AI已包办一切。但细看会发现，AI始终在“术”与“器”的层面运作——它能回答“如何做”，却无法回答“为什么要做”。

当前、甚至于肉眼可见的一段时间内，人工智能主要还是聚焦解决道法术器中的“术”与“器”的问题，但并不解决“道”与“法”层面的问题，换句话说，AI时代的个体，甚至比过往的任何时刻都更需要做决策。

当AI承担了大部分执行工作后，人的核心价值将更加体现在洞察、判断、权衡和决策上。

这便是理想CEO李想所认为的AI时代，企业需要的人才中的第三类人：战略与管理人才（导航员）所应该具备的核心能力，李想认为，这类人是具备AI认知的决策者。他们的核心任务是识别AI带来的战略机会、重构业务流程、重塑组织形态，确保AI的投资能指向正确的战略目标。这类人才往往不常见，要求即懂业务又懂组织，往往还要具备一定的领导力、影响力。

除此之外，他还认为AI时代的另外两类需要的人才画像是：

技术研发人才（建造者）：他们是打造AI“引擎”的人，负责底层算法、模型的研发与优化。这是AI能力的供给源头。
应用类人才（应用者）：他们是企业内数量最庞大、也最关键的群体。他们不一定需要懂技术原理，但必须精通业务，并善于将业务需求“翻译”给AI，利用AI工具解决实际问题。他们是AI价值的实现者。

但实际对于很多成长型企业来说，所谓的建造者并不是“必选项”，而是“可选项”。一方面，除了一些垂类行业，像deepseek、通义千问这样的通用开源大模型已完全够用；另一方面，也有日趋成熟、开箱即用的SaaS工具能够在工具使用上满足诉求。

因此，对大多数企业而言，抛开前两类画像，当前最重要、最应聚焦寻找和培养的应该是应用类人才。他们的画像非常清晰：本质上是面向内部的“To B产品经理”。

一个合格的AI应用者，需要具备三重核心能力：

懂技术趋势与最佳实践：他们无需具备代码能力，但必须保持对AI工具和行业应用案例的敏感，知道什么技术能解决什么问题。
拥有抽象业务流程的能力：他们能像产品经理一样，将散乱的实际业务需求，梳理、抽象成标准、可被AI理解的流程与规则。这是将AI与业务结合的关键一环。
深谙业务痛点：他们必须扎根业务一线，深刻理解团队的真实痛点和需求，确保AI解决方案能精准创造价值。

简而言之，企业要找的，是那些能“用AI语言解决业务问题”的翻译官和架构师。他们是让AI从技术变成生产力的关键桥梁。

组织内如何拥抱AI：聚焦场景，快速制胜

那么，企业应该如何拥抱并推广AI呢？首先，在企业在启动前，管理层需有清醒认知，警惕AI落地的常见陷阱，例如：

技术驱动而非业务驱动。为了用AI而用AI，而非解决真实业务痛点；
追求大而全的“万能AI”，而非从点状场景切入；
忽视“最后一公里”，模型效果很好，但无法融入现有工作流，最终被弃用；
对员工能力与变革的阻力准备不足。

这里有一个常用的方法：用“价值-难度”矩阵选择突破口。我们可以使用一个简单的四象限分析工具，横轴是“实施难度”，纵轴是“业务价值”。企业应优先选择那些“高价值、低难度”的点状场景，力求“Quick Win”（快速制胜）。

AI场景落地矩阵

例如，为销售团队提供一个能自动生成客户背景调查报告的AI工具，就是一个典型的Quick Win。它价值明确（提升销售准备效率），难度低（基于公开信息生成），能迅速让员工感受到AI的好处，为后续推广积累信心和动能。

最后，AI的落地也是一场管理变革活动。既然是管理变革活动，那便离不开氛围的营造与变革激励的确定。今年以来，很多企业在内部发起了AI推广活动，建立了激励机制，鼓励员工探索AI应用，将AI融入工作中，形成了“示范-学习-推广”的正向循环。

例如阿里巴巴针对员工发起的“AI普惠”计划。据公开报道，阿里内部曾大力推广AI工具的使用。他们不仅为全体员工提供免费的AI工具账户，更重要的是，组织了大量名为“AI小红花”的挑战赛和培训工坊，鼓励员工学习并使用AI完成日常任务，如写会议纪要、生成代码注释、优化文案等。完成任务的员工会获得积分和奖励，这种游戏化和强激励的方式，极大地激发了员工的参与感，快速扫清了使用障碍。