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生成式AI重塑企业：从试验到价值落地，这些关键趋势值得关注
在数字技术飞速迭代的当下，生成式AI（以下简称Gen AI）正从企业的“试验场”走向“价值创造中心”。一年前，埃森哲曾预测2024年将成为Gen AI从“教育与试验”转向“基础建设与价值交付”的关键节点，并提出了企业驾驭Gen AI的五大核心要务。如今，基于对2000多个Gen AI客户项目的分析、3000多位高管的调研，以及一线实践经验的总结，新的行业洞察浮出水面：尽管Gen AI的潜力已获广泛认可，但仅有36%的企业实现了Gen AI解决方案的规模化应用，仅13%的企业成功创造了显著的企业级价值。数据背后，企业在数据准备、流程重构、高管支持等方面仍面临挑战，而人才投入的不足尤为突出——当前企业在Gen AI技术上的投入是人才投入的3倍，却忽略了“人、流程、技术协同”才是重塑企业的核心驱动力。
Gen AI的价值释放，始于对核心业务场景的深度渗透。在IT、客户服务、营销三大领域，73%的Gen AI投资正聚焦于此，并催生了显著成效：在技术交付生命周期中，流程效率大幅提升；在呼叫中心，客户问题解决速度加快；在营销领域，个性化服务能力显著增强。而在银行、保险、生命科学等行业，针对特定领域的Gen AI应用更成为 ROI（投资回报率）的“加速器”——34%的企业已为价值链核心流程（如风险管控、理赔、承保、研发）部署了行业定制化解决方案，这些企业获得超预期ROI的概率是其他企业的3倍。
展开剩余83%技术创新的浪潮还在不断推动Gen AI的边界。针对特定领域优化的小型语言模型（SLMs），让企业得以规模化释放Gen AI价值；预计到2025年，具备“重构全流程”能力的智能体架构（Agentic Architecture）将成为主流，计划投资该技术的企业数量将是2024年的3倍。这也解释了为何83%的高管认为Gen AI对业务的积极影响已超出最初预期。更关键的是，那些已实现企业级价值的领先企业，在智能体架构上的战略投入概率是其他企业的4.5倍，且计划在2025年大幅增加Gen AI投资的概率是其他企业的6倍——Gen AI领域的“马太效应”正逐步显现，犹豫不前的企业或将面临被拉开差距的风险。
要让Gen AI真正落地，企业需重新审视并实践五大核心要务，而每个要务的推进都离不开“从战略到执行”的全链条发力。以“价值引领”为例，成功的企业并非局限于零散的AI试点，而是聚焦核心业务痛点，通过Gen AI重构端到端流程。全球可持续发展领域的领导者艺康集团（Ecolab）就采取了这样的思路：为提升销售团队效率、优化客户体验，该集团没有选择单一功能的AI试点，而是以“从线索到现金”（Lead to Cash）全流程为切入点，整合销售、订单、 invoicing等环节的数据与流程。通过部署不同类型的AI智能体——负责自动化订单验证、信用检查等高频任务的“实用智能体”，整合多部门数据优化销售订单管理的“超级智能体”，以及统筹全流程、打破部门壁垒的“协调智能体”，艺康集团不仅减少了人工操作与误差，更让团队得以将更多精力投入客户服务与价值创造。
“人才与工作方式重塑”则是容易被忽视却至关重要的一环。目前仅35%的企业拥有Gen AI人才战略规划，而实现企业级价值的企业，在人才重塑方面的投入力度比其他企业高88%。埃森哲自身的营销与传播部门（M+C）转型就是典型案例：面对80万员工带来的复杂组织架构与冗长的营销流程（单场营销活动筹备曾需150天），该部门先通过数据集中化、流程重构减少了60%的内部沟通与50%的外部内容产出，实现“少而精”的高效运作；随后引入基于英伟达技术构建的AI精炼平台，部署14个专业AI智能体，覆盖从日常任务自动化到深度数据分析的全场景。同时，埃森哲还为员工提供针对性AI培训，建立“AI智能体+人类负责人”的协作模式，最终实现手动任务减少30%、产品上市速度提升25%-55%，更让营销团队从繁琐事务中解放，专注于战略与创意工作。
“构建AI驱动的安全数字核心”是Gen AI规模化的基础。企业需要搭建灵活的AI能力栈，更要重视专有数据的价值——专有数据经过提炼后，能成为企业差异化竞争的关键。美国能源企业森普拉（Sempra）的实践颇具参考意义：为应对能源行业转型需求，森普拉搭建了基于云的数字核心，通过数据网格整合专有数据，为AI分析提供高质量数据源；同时建立严格的AI治理框架，确保数据隐私与合规性，并升级客户账单、现场作业管理等核心系统以适配AI功能。这一系列举措让森普拉的数据分析时间缩短近90%，远程资产异常识别能力提升，客户服务响应速度加快，为清洁能源转型与运营效率提升奠定了坚实基础。
此外，“负责任的AI”不应被视为合规负担，而是价值创造的保障。实现企业级价值的企业，在AI全生命周期中嵌入治理框架的概率是其他企业的2.7倍。一家领先银行的实践表明，通过将“安全设计”融入Gen AI平台底层，在部署前制定AI安全问卷、明确数据伦理原则，同时为员工提供AI工具培训，该银行成功推进了40多个Gen AI用例，其中法律文档审核时间从3天缩短至1天，代码开发质量与速度显著提升，更赢得了员工与客户的信任。而“持续重塑”则要求企业建立适应变化的能力，通过领导力推动文化转型，将AI视为“创新伙伴”而非“替代者”。某大型电子零售商通过部署Gen AI虚拟助手优化客户自助服务，为客服团队提供实时情绪分析、产品文档查询等AI工具，最终实现聊天渠道客户意图识别率提升14%、交互式语音应答（IVR）渠道提升35%，客服平均处理时间缩短30-38秒，既提升了客户满意度，也增强了员工的工作成就感。
对于仍处于Gen AI探索阶段的企业，若想加快从“试验”到“价值”的转变，可从四个关键行动入手：首先，需获得CEO层面的支持，明确战略愿景与资源投入——有高管支持的Gen AI项目，价值产出通常是其他项目的2.5倍；其次，加强领导层与利益相关方的AI认知，通过针对性培训帮助他们理解技术潜力，为大胆决策奠定基础；再次，聚焦高价值的端到端流程（如“从线索到现金”“从研发到上市”），以“人类+AI智能体”的模式重构流程，为企业级转型积累经验；最后，重视数据基础建设，整合结构化、非结构化与合成数据，让数据不仅是“信息”，更是驱动创新的“可行动知识”。
Gen AI重塑企业的浪潮已至，它不仅是一项技术，更是推动业务模式、工作方式、组织文化变革的核心力量。对于企业而言，能否抓住这一机遇，关键在于能否打破“重技术、轻人才”“重试点、轻规模”的误区，以系统性思维推进战略、人才、技术、治理的协同——唯有如此，才能在Gen AI时代实现真正的可持续增长。
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