近期的一场机器人马拉松直播，有人嘲笑，有人看热闹，让子弹飞一会，五年后回头看这一刻，它会成为科技发展史上浓墨重彩的一笔。 

人类社会的发展历程中，技术始终是推动变革的核心力量。从原始部落的形成到城市兴起，从马车的出现到汽车时代的到来，每一次技术革新都催生了新的行业与岗位，重塑了社会的经济格局。

如今，我们正处于AI技术爆发的关键时期，这一技术浪潮将对未来的生产方式、生活方式产生深远影响。

4月24日，解决方案专家任川老师，在东方瑞通「AI学习季系列直播」中，作为首位嘉宾就“企业AI之路究竟该怎么走？”进行了一次直播分享。

任老师抛出一个扎心案例：某制造业老板豪掷千万采购AI服务器，结果因为业务部门连数据接口都不会调用，设备成了机房里的“钢铁废品”。

这不是孤例。Gartner数据显示，67%的企业AI项目因技术与业务脱节而流产，而麦肯锡调研发现，真正将AI融入核心业务的企业仅有12%。 

“AI不是选择题，而是生存题。但大多数人连题目都没读懂。”任老师的话，揭开了企业AI转型最真实的伤疤。

生产力变革推动人才供应链发展。

农业经济时代依赖体力，

工业经济时代依靠动力，

数字经济时代则以算力为核心。

AI 底座由大厂构建，企业提供算法、数据和算力等资源，而多数人关注的是如何使用 AI，如物联网、通信、区块链等领域，以及搜索引擎、办公软件、智能生产等应用场景，AI 将重塑传统行业和工作模式。

01

当前企业拥抱AI时普遍面临三重矛盾：

技术焦虑与选择困境：大语言模型（如DeepSeek、文心一言等）层出不穷，企业难以抉择；技术术语（如RAG、微调、蒸馏等）泛滥，却难以感知实际价值。

落地断层：信息中心常从硬件（如GPU采购）或外部案例入手，但技术与业务脱节，导致「学完案例更困惑」。

认知偏差：员工担忧岗位被替代，管理者质疑AI决策能力，本质是未理清「AI替代任务而非岗位」的逻辑——AI擅长标准化、数据密集型任务（如财务数据处理、客服问答），而人类转向创意、风控等柔性工作。

02

AI 赋能企业是一场深刻变革，需要***坚定决策，全员积极参与，从战略、管理、技术等多维度协同推进，以想象力和专业力挖掘 AI 潜力，实现企业升级和跨越发展。

在企业 AI 落地场景中，可以从以下四个维度去思考：

目标是让员工从「会用 AI」到「用好 AI」，核心在办公场景的工具深度应用：

基础提效：用 AI 生成会议纪要、翻译文档、制作海报，例如通过提示词优化让 AI 产出更精准的营销文案。

工作流重构：未来每个员工将配备「数字员工」（如 3 个 AI 助手），实现任务分配自动化。例如，行政人员用 AI 批量处理报销流程，研发人员用 AI 辅助代码生成。

能力分层：掌握提示词工程、多工具协同（如结合 AI 绘图与短视频工具）成为核心竞争力，企业可通过「AI 工具大赛」激发员工创新。

【案例】

某科技公司，通过举办AI大赛，激发全员对AI的兴趣与参与度。从数字文化月的破冰活动，到工具篇的百花齐放，再到业务篇的勇攀高峰，最终进行成果推广与反馈，这一系列的活动设计，使员工在实践中深入体验AI的魅力，提升AI技能，推动业务创新。

部门级 AI 落地需聚焦垂直场景，解决「有人不开心」的抵触情绪（如担心业务被替代）：

成熟场景优先落地：HR 领域的 AI 面试、财务领域的智能票税处理、电商领域的 AI 客服已验证有效，例如某企业引入 AI 面试官后，简历筛选效率提升 80%。

复杂场景探索：产品研发中的 AI 需求分析、生产制造中的智能排产，需结合业务数据与算法优化，例如工厂通过传感器数据训练 AI 模型，实现设备故障预测。

数据驱动决策：部门需构建专属知识库（如制度文档、客户资料），通过 AI 关联知识、更新迭代，例如金融企业用 AI 分析客户数据，生成个性化理财方案。

AI 转型是「一把手工程」，需从文化、战略、决策三层突破：

四共领导力模型：海信等企业实践的「共情（认同 AI 趋势）- 共治（人机协作决策）- 共策（数据驱动战略）- 共生（人机融合生态）」路径，通过两年周期实现管理层认知升级。

组织流程重塑：AI 可能颠覆「A→B→C→D」的传统工作流，变为「A→AI→B→AI→C」，涉及岗位职责调整。

长期主义：管理层需顶住短期压力，例如某外企用 6 个月开展「AI 大赛」，通过「数字文化月→工具应用→业务融合→成果推广」四阶段，实现全员 AI 技能提升。

【案例】

某电子产业集团，通过“两年四共领导力”计划，成功地将AI融入领导力培养中。从共情领导力出发，要求***从内心深处接纳AI，转变为共治领导力、共策领导力，最终实现共生领导力。这一过程中，***与AI共享智慧，逐步形成智能生态，实现决策的优化与创新。

技术部门需扮演「全栈架构师」与「数据挖掘者」角色：

基础设施：中小企业优先选择云端部署（如火山引擎、阿里云的 AI 工具），大型企业可探索本地化大模型训练。

数据治理：清洗整合非结构化数据（如聊天记录、图片），建立企业专属数据池。

敏捷开发：采用「小步快跑」策略，例如用 10-15 天调研业务需求，20-30 天开发 AI 原型工具，再通过试点迭代优化，降低试错成本。

企业落地 AI 要分阶段、分层次推进。首先是***布局 AI 战略，给予政策、制度和资金支持。接着全员体验 AI 工具，包括办公、生产等多方面，然后实现 AI 与业务融合，使其成为生产级工具提升生产力。此过程需克服人为因素、情绪和固有障碍。

03

当汽车刚问世时，马车夫们嘲笑它“没有马的灵魂”；当ATM机出现时，银行柜员认为“机器不懂人情”。但历史总是惊人相似——淘汰你的从来不是技术，而是对技术的傲慢与恐惧。 

“当AI能完成你80%的工作时，你剩下的20%价值是什么？”这个问题没有标准答案，但可以肯定的是：早**拥抱AI，就多一分活下去的筹码。 

东方瑞通「AI学习季系列直播」，携手5大领域实战专家，聚焦HR、市场营销、产品经理/项目经理、IT技术等核心岗位，用真实案例拆解、分岗工具实操，带你实现从“提效”到“决策”再到“创新”的三级跃迁！

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