企业人工智能的视野

企业 AI 的新视野

正如我们在本书各章中所看到的，AI 的影响范围在每个组织中都变得更广、更深；而当一个组织的各个层级都接纳 AI 时，它便会在每个领域、跨越所有职能产生深远影响。受影响最显著的职能或许是销售与营销，这一领域在媒体、专业服务、技术以及新兴行业中得到了最充分的开发。然而，AI 在产品或服务开发、知识管理、运营规划与控制，以及战略模拟与定案方面的应用也同样重要。在过去十多年里，客户旅程和员工旅程也一直是大量实验和解决方案构建的对象。

客户旅程涉及对客户产品认知、考虑标准、评估与价格、替代方案发现过程，以及最终购买决策的深入分析，其中还包括下单后对买方懊悔情绪的处理。对于数字触点和 AI 设计者而言，这将涉及细化每一种客户画像，为每个人设定过程目标和结果目标，并设计品牌互动点。在每一个关键时刻最大化客户对收益的感知，并愿意修订客户旅程、发展新的触点，以及随着每一次新的顿悟时刻调整流程和分析，这些都是构建充满活力的客户旅程所必不可少的。

正如我们前面所讨论的，借助 AI 机器人和智能体设计的员工旅程，并不仅仅是学习旅程中的触点。

它们可以成为对整个职业规划和管理流程进行颠覆性重新思考与重新设计的契机。一款名为 Skills Alpha 的新产品，会在用户一登录时便弹出一个机器人。对于新用户，它会通过对话了解其职业目标，并呈现不同的职业选择。一旦用户选定某个方向，它便会建议需要强化的技能和需要学习的新技能，并提供可选的学习路径。此外，它还会从组织内部指定一名教练来协助学习者，并持续发送提示和进行检查，以评估其在学习与职业路径上的进展。由 AI 赋能的职业管理如今已成为一种令人振奋的组合：根据个人学习风格调整的情境化精选学习资源、团队合作、协作、内部社交网络、教练辅导、专家输入与导师指导，并向发起人、人力资源职能部门以及团队和企业的整体目标提供问责机制！

企业 AI 的视野正在快速变化，成本下降使 AI 采用的障碍迅速降低并消失，而随着 AI 响应提示和处理词元的能力接近实时，性能水平也在不断提升。此外，幻觉现象正在减少，决策质量和准确性正在加速提高。AI 正在缓慢但坚定地从一种新玩具或新奇事物，转变为每个行业、每家企业以及组织每个部分的商业必需品。

每个领域中的 AI

无论一个组织处于哪个行业，都存在影响所有利益相关方——员工、客户以及供需链合作伙伴——的 AI 应用。快速浏览 BFSI、制造业、零售业和酒店服务业中的关键参与者，将帮助我们了解当今领导者面前的机会领域。

印度 BFSI 领域的领导者，如印度国家银行和 Bajaj FinServ，已经能够为其业务创建由 AI 支持的一体化金融视图。AI 如今已成为位于其技术和综合应用组合之上的一层，能够预测并防止系统中的欺诈行为，并支持客户获取、信用规划与分配、贷款管理、零售与企业业务以及财富管理等所有关键活动。财富管理中的机器人顾问已经普及多年，而如今生成式 AI 和智能体 AI 解决方案正在为所有预测性和规范性应用提供更高精度。

在制造业中，西门子和博世等领导者已经使用数字孪生，在实际建设和工厂布局完成之前模拟未来工厂；它们正在尝试由 AI 管理的自动化，以管理工厂的每一个部分并最大化正常运行时间，在制造中使用边缘 AI 解决方案，并利用量子计算、机器人技术和 AI 的力量，优化生产和物料计划、仓储和厂内流动的各个方面，以及与企业资源规划系统的整合。

在零售业中，eBay 和亚马逊等全球巨头走在前列，而印度的 Flipkart 等公司则创造了由 AI 驱动的无缝购物体验，实施了面向消费者的基于 AR 和 VR 的“试穿”系统、个性化推荐、对话式 AI、情绪分析和智能库存管理，以最大限度减少门店损耗和顾客失望。由 AI 驱动的忠诚度计划也正在部署，以最大化客户满意度并最小化企业成本。

作为最后一个领域示例，酒店服务业经历了大量动荡，曾经的市场领导者 Thomas Cook 在作为旅游与旅行市场领导者超过一个世纪后，于 2019 年宣布破产。国际上的 Expedia、Airbnb 和 Booking.com，以及印度的 Make My Trip 等灵活型企业，已经实施了动态定价模型、基于 VR 的沉浸式元宇宙体验、自主机器人酒店入住办理、用于安全和宾客服务的人脸识别，以及用于忠诚度计划的预测分析。

总结本节关于人工智能应用前沿现状的讨论，可以说，人工智能正在成为万事万物的未来。农业正在被智能无人机和作物规划所改变。系统性人工智能正在从诊断到临床治疗再到机器人手术，重塑医疗健康。教育与技能培养正变得适应性更强、更具个性化，而出行与城市化也在通过智能自动化迅速变化。未来的一切都关乎我们的想象力。

领导者应关注两个方面：我们是否使用了足够多的人工智能？同时，我们是否正在变得过度依赖人工智能？随着企业从能够补全句子的生成式人工智能，迈向由人工智能代理完成的独立工作，并不可阻挡地走向很可能在并不遥远的未来出现的通用人工智能和超级人工智能，领导者必须为人工智能制定全面的战略规划、风险缓释和治理框架，并最终开启一种新的领导模式，才能取得成功。

规划“改变游戏规则”的人工智能

既然我们已经讨论了人工智能在流程、技术、应用和未来情景方面的各种可能内容，现在是时候聚焦领导者在为组织交付“改变游戏规则”的人工智能方面所扮演的角色了。我们的研究使我们与三位来自不同领域的知名领导者进行了深入讨论——雀巢印度公司董事长兼董事总经理苏雷什·纳拉亚南；山特维克可乐满前董事总经理基兰·阿查里亚；以及巴ajaj综合保险公司董事总经理塔潘·辛格尔。以下呈现这些讨论中的几个片段，以便为我们分析未来人工智能赋能组织中的领导力角色奠定背景。

雀巢印度公司前董事长苏雷什·纳拉亚南在2025年1月与作者进行的一次电话讨论中表示，他相信分析和数字技术是真正的加速器。它们帮助企业按地域、渠道和消费者群体拆解市场机会，并清除了在早期印度无法以科学方式解决的障碍。对分析的关注使雀巢能够通过聚焦“销售穿透”数据的算法，从全国数千家经销商处获取洞察。这些数据可以输入公司的规划机制，以提高需求预测、供应链优化和工厂生产率的效率与效果。

他认为，组织中的人工智能仍处于实验和职能使用阶段，但在未来几年内，将实施完全由人工智能整合的规划模型，从而带来速度、灵活性和洞察力。他相信，人工智能的真正作用将是生成洞察，而雀巢全球组织中的许多国家已经开始复制在印度实施的算法。一个为组织定制的ChatGPT版本，名为NESTGPT，已经将不同地域和职能部门的人员连接起来，用于生成关于品牌、库存单位、利润率和盈利能力的洞察。他还指出，虽然人工智能是信息和洞察的强大生成器，能够提供参考并激发灵感，但在将其用于外部沟通和商业宣传时仍存在一些犹豫，因为人工智能生成产品的知识产权归属仍存在疑问。

基兰·阿查里亚认为，我们应当清楚什么是必需品，什么是舒适需求，什么是奢侈品。从这个意义上说，自动化已经相当成熟，但人工智能将更进一步，提高决策质量。他还认为，在机床等行业中，人工智能将不仅能够在工具层面提升生产率，还能够在整个生产系统中实现生产率转型。每一次机器动作都将成为一个算法，而数字化、自动化、人工智能以及人类智能与敏感性的结合，将推动未来实现更卓越的绩效。

塔潘·辛格尔认为，越来越多的流程将开始向前端迁移，随着时间推移，人工智能将使服务型组织中的后台职能变得多余。客户将能够直接访问系统，减少中介环节带来的摩擦，所有处理都将实现端到端直通。虽然这仍属于未来情景，但副驾驶工具和机器人的积极使用已经使每一份文件都成为智能信息来源，人工智能正在生成可供使用的知识，而无需重复劳动。然而，韧性、同理心和寻求解决方案的方法仍将由“人在回路中”来完成，并在各个层面得到人工智能的协助。他还发出警示：我们不应在没有真正深入了解已实现收益的细节、没有真正理解除生产率提升之外正在解决什么问题，以及正在瞄准并实现哪些额外收益的情况下，就对人工智能的使用点头认可。

行业领导者对未来员工、管理者和领导者的角色变化持非常积极的看法。具备人工智能就绪能力的组织中的优秀员工，将具备提出正确问题的能力，而不是提供所有答案。他们将理解技术，而不会对技术盲目迷恋。管理者将推动团队转向数字友好和人工智能就绪状态，而不会把员工推到其舒适区之外，并鼓励发展多种技能，同时保留并提升他们的情感敏感性。他们也提醒说，任何管理者或员工都不能安于每天来到工作场所、做自己一直以来所做事情的舒适区。他们必须利用人工智能挑战自身假设，并以新的方式为自己的角色、团队和组织增加价值。

一个明确的共识是：领导者仍然非常必要，但其角色不是数据管理者或解决方案提供者——这些工作人工智能能够快速而准确地完成——而是思想的协调者、职能部门或组织的战略制定者和未来规划者。随着数字化和人工智能领域的专门角色逐渐消失，并且每位员工和管理者都被期望在思维和工作方式中自如地运用技术，情商的运用将变得至关重要。领导者必须继续保持好奇心，并始终站在组织内外任何情境变化的前沿。领导者还必须具备超越炒作的智慧，不被组织各处涌现的众多生成式人工智能试点项目所裹挟，而是持续追问这些项目将转化为怎样的客户、员工或业务收益。领导者必须在设计技术与人类的新角色方面发挥更大的作用，并确保组织能够充分发挥二者的能力优势。

为组织制定全面的人工智能战略应当成为每位领导者议程中的首要事项。这需要将组织的雄心与人工智能关键支柱现状的现实检验相对齐，识别潜在障碍，并高度关注数据工程以及从数据到生成式人工智能和智能体人工智能的演进过程。我们必须在加速推进与谨慎行事之间取得平衡，并在实施的每一个阶段建立强有力的投资回报衡量机制。让我们来了解这意味着什么。