谢祖墀／文
人工智能的快速崛起正在重塑全球商业格局，成为任何一家企业都无法回避的战略议题。从制造、零售、医疗到金融，AI引发的不仅是技术层面的更新换代，更是对传统经营范式、组织架构乃至管理哲学的系统性挑战。
在这场深刻且广泛的变革中，企业再无“等待观望”的空间，唯有主动拥抱人工智能，才能在下一轮产业竞争中占据先机，实现从“被动适应”到“引领变革”的战略跃升。
在AI实践以及相关深度思考方面，中国企业已展现出一些先发优势。无论是在智能制造、数字营销还是智能客服等领域，中国企业已在多个应用场景中实现规模化探索与部署。
这种领先并非偶然，而是根植于中国复杂多变的市场环境、高度数字化的用户行为，以及企业对新技术保持高度敏感与快速反应的商业基因。然而，领先实践的另一面，也意味着企业必须率先面对各种深层次挑战。
随着AI逐渐从边缘走向业务核心，企业愈加明显地遭遇一系列非技术性的结构性问题。这些问题不仅关乎组织能力的重构、管理边界的再定义，更涉及企业认知体系的系统升级与演化。这类挑战已无法通过局部优化或战术层面的应对来解决，企业亟需站在战略高度，以系统性思维和长周期视角加以回应。
建立AI时代的认知基础
AI技术的演进速度远超以往任何一项通用技术，其带来的影响也更为深远。
面对持续涌现的新算法、新模型、新平台，企业若仍依赖个体经验、碎片信息或传统路径依赖，极易陷入认知滞后，从而错失关键战略窗口。我们了解到，一些AI云服务提供商甚至在这方面也存在难度。构建一套系统化、结构化的信息感知与技术洞察机制，成为企业应对AI变革的必要前提。
这一机制不仅需要通过内部的数据分析能力加以支撑，更应拓展为一个包含学术界、产业界、资本市场和初创企业在内的开放型外部知识网络。
通过与高校研究机构、AI创业公司、行业智库、风险投资机构等建立高频互动与合作机制，企业可以更早捕捉趋势，更深入理解新兴技术的潜力与局限，为战略判断提供更具前瞻性与洞察力的输入。
我们了解到中国的一些头部企业，如某横跨多个产业的国际化集团已经准备以常态化的行业白皮书等形式，试图搭建这样的行业知识网络。其中，尤其需要注意企业风险投资等能够参与AI创业生态的投资方式，从一线观察创新的发生与失败的机制。
小米能够进入汽车赛道就大量应用了CVC。我们相信这种成功经验在AI行业中同样适用。这不仅能带来技术与业务的协同，更是一种前瞻性的认知投资与组织学习，帮助企业从投资项目中观察趋势、试错并吸收认知，锻造出更具适应性的战略能力。
对企业而言，在AI方面的投资回报率很重要，必须清楚了解每一个投资项目上的AI投资是否合理。
在年初Deepseek热潮后，我们已经收到许多企业家的反馈，他们称感到“投入产出不及预期”“没法无限制的投入”。
与此同时，企业需要对AI投资进行与认知相匹配的逻辑调整。AI不是一次性工具的项目成果，而是高度演化、不断增值的战略性资产。
与传统的IT建设或投资项目不同，AI的价值释放呈现具备阶段性、复利式等特点。
某位国内领先创新药企业相关AI建设负责人曾经对我说，很多像药企等传统企业总希望一次性投入憋个大招，但实际上，AI的价值是不断迭代发挥的。
这就要求企业超越传统项目的ROI测算框架，转向“分周期、多维度”的回报评估体系，并与前述外部知识网络协同耦合，形成持续验证、动态调整的战略闭环。
推动AI转型:“治理机制”与“人”
随着日益嵌入核心业务流程，AI技术带来的决策复杂性也在显著上升。
动态迭代的环境也要求企业具备前所未有的动态思维，打造可支持高频判断与快速试错的组织、在快速变化与高度不确定下工作的组织。尤其是那些达到一定规模的企业，必须形成治理与机制的调整，以适应AI转型的需要。
首先需要明确的是，AI相关的战略性决策不能由单一岗位或技术部门闭门造车，更不能依赖个别关键少数拍脑袋做判断，而应由跨部门、多角色的利益相关方共同决策，作为AI相关决策的协调中枢。
但在实际情况中，我们甚至能看到一些大型集团的AI转型决策者，也仅聚焦在极少数几个人身上。
企业尤其需要强化各相关高层的参与度与领导力，使AI战略真正成为CEO议程的一部分，并由高层管理者主动承担AI变革推动者的角色，推动组织全员形成战略共识与能力协同。
这需要高层管理者不仅要有技术理解力，更要具备推动组织文化、决策机制与业务认知同步转型的领导能力。
企业也需要设立专门的AI战略部门或设立首席AI官岗位，建立一套覆盖战略洞察、技术导入、组织对接与文化引导的全链路机制，真正把AI变成企业的“神经系统”，而非“外部插件”。
其次，AI必须要“聪明地试错”，需要建立“可承受失败”的机制与文化。
企业可以犯小错，但不可以犯大错，需要将失败作为成本可控、可预期的探索手段。当然，由于AI试错的成本与风险显著高于互联网时代的产品迭代，因此这种试错必须遵从某些基本原则，要有技巧与“聪明”地试错。
企业通过容忍小范围、可控性的失败，并将其视为系统学习与能力积累的组成部分，促进自身的AI转型，而不是理想化地认为“只许成功不许失败”，亦或在每次失败中受到从上到下巨大的打击与失落。
企业要在此基础上构建起“探索边界清晰、容错机制明确”的创新体系，才能在复杂环境中持续迭代。当然，推动转型与相关方沟通是一种“组织能力”与“判断艺术”的结合，在跨部门、跨边界协同的同时，要有技巧地推进转型工作。
最后，AI转型必须要有足够多合适的人才支撑。展望终局，我们可以想象AI将不仅带来工作方式的变化，更将深刻影响组织能力、人才结构与文化机制。
未来的企业组织将呈现出高度动态化、自适应性与生态共生性特征。传统以流程稳定与岗位固定为核心的组织模式，将被基于数据驱动、智能响应、任务导向的新型组织范式所取代。
由此，我们可以看到，企业在AI时代真正需要的是由“数据理解、AI应用与业务创新”融合而成的复合型人才队伍，传统机械性岗位将被大幅替代。平安保险就利用AI，自动化了远超一半的业务流程。这不仅对传统中后台职能提出了新的需求，更是对业务部门的期待。
认知跃迁决定战略成败
我认为，全球范围内将崛起一批以AI为核心能力、重新定义产业逻辑的AI原生企业。它们不再是“传统企业+AI”，而是在AI思维基础上，重构包括产品设计、商业模式、组织结构与客户关系在内的一切行业传统。
这种范式再造将对传统企业构成根本性挑战。面对这样的趋势，企业需要的不只是转型意愿，更需要自我颠覆的勇气与能力。
企业需要敢于在组织内部孵化AI驱动的新业务单元，用更低的资源、更快的节奏探索前沿应用场景，主动塑造自己的未来形态。
实际上，中国企业在部分场景已取得AI落地的阶段性领先，这一优势应转化为引领行业标准、塑造全球范式的战略能力。与此同时，这也为跨国公司在中国市场探索AI创新、思考AI创新，提供了独特的实验土壤与合作窗口。
想要把中国企业当前的领先转化为真正可持续的优势，需要深刻的AI转型。这场转型的核心，不在于部署了多少算法、采购了多少工具，而在于企业是否完成了战略认知与组织能力的同步升级。
真正成功的企业，将是那些把AI作为战略命题来理解、作为组织变革契机来推动的引领者，也是时代对企业家战略认知能力的挑战。
随着AI时代不断深化，企业间的竞争将不再是工具使用能力的差异，而是构建系统化学习与适应能力的全面较量。
当数据、模型与工具逐渐趋同充分“平权后”，决定胜负的将是企业在复杂性与不确定性中保持敏感与明确方向，推进创新的程度、创新的速度与创新的节奏。
企业能否制造并运用优势，领导者需要深入认知AI并积极拥抱AI思维，以思想领导者的角色带领企业高效地进行AI转型。
我们建议企业决策者必须拥抱“AI思维”。所谓“AI思维”意味着全新的系统思维范式，不仅包含对AI技术和应用的理解，更需要从战略定位、组织架构、业务流程到人才结构和企业文化的全面重构。
AI不是终点，而是重新定义商业本质的起点。愿每一家走在转型路上的企业，都能以系统性的视野、战略性的判断与组织性的力量，迈向更具韧性与创造力的未来。
