【对话】埃森哲俞毅：“人工智能+”时代，生态网络重塑和企业运营变革

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埃森哲专家探讨AI技术如何重塑企业生态网络和运营模式。
核心内容：
1. 智能体生态系统的崛起与企业运营变革
2. AI技术发展对工作方式的影响及企业高管的视角
3. 生成式AI在不同行业的应用现状与企业机遇

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

随着AI（人工智能）向智能体的演进，新一代智能体或将能够主动做出决策并独立执行任务。它们不仅能向人类提供建议，还能代表人类采取实际行动。智能体将继续生成文本、图像和洞察，但关键在于，它们可能将自主决定如何利用这些信息。近期，埃森哲发布《技术展望2024》，经调研发现，96%的高管认为，在未来三年内，利用智能体生态系统将为其组织带来重大机遇。埃森哲全球副总裁、大中华区技术服务事业部总裁、埃森哲阿里事业部总裁俞毅就AI的快速发展对企业运营变革的影响发表观点。

人物介绍PROFILE

俞毅

埃森哲全球副总裁、大中华区技术服务事业部总裁、埃森哲阿里事业部总裁

AI的发展和带来的工作方式革新

自2023年以来，推动商业变革的颠覆指数达到前所未有的高度。埃森哲调研发现，技术因素被企业高管视为驱动变革的首要因素。其中，生成式AI的发展是主要推动力之一。自2022年11月ChatGPT（一款聊天机器人程序）发布以来，各类企业在财报电话会议中提到AI的次数增加了7倍。因此，如何适应人工智能、自动化等技术已成为企业高管最为关心的问题。

在与客户、合作伙伴的对话中，埃森哲总结出以下现象：（1）企业相信生成式AI的价值潜力；（2）企业希望有更多的选择和透明度，避免过早锁定某一方案；（3）不少企业都是从业务场景出发，进行试点；（4）人才短缺仍是重大挑战，管理层和员工之间的认知存在不小落差；（5）大多数企业在应用生成式AI时，基本是在现有的流程上配套一些相关应用。

当前，在企业层面，生成式AI已经出现了一些相对明确的场景和需求——销售/客户服务、行业相关的方案（零售、保险、医疗等）、IT、职能运营等，主要需求来自消费品、零售、银行、保险、生命科学等领域。常见的银行用例包括呼叫中心以及进一步了解客户。保险行业也在迅速采用生成式AI，特别是在投保人风险评估方面。生命科学领域则在研发中大量投入生成式AI。一些重资产行业如公用事业、燃气、能源和汽车等，进展相对较慢。俞毅认为，这些企业的数据复杂度较高，包括研发、生产和物流等方面，因此需要提高核心数据能力。

根据埃森哲的调研，有90%的中国企业将生成式AI视为企业机遇，其中46%的企业认为它为企业营收增长提供了新的机会，44%的企业认为它能助力企业提升效率。目前，大部分企业表示，它们是在特定的业务领域规模化应用生成式AI。在生成式AI的技术选择和应用上，中国企业更为注重成本效益比，倾向于选择成本最优、能带来实际业务价值的模型，目前，行业内“小步快跑”做试点的企业比较多。

埃森哲先前关于企业AI成熟度的研究表明，中国企业大都处于AI应用试验阶段，未能完全释放AI潜力。企业高级管理者和投资者对AI重要性的认知不断提高，认为AI将比其他数字技术更快地改变业务，但企业的技术能力落后于愿景的发展步伐。在埃森哲近期发布的一项技术投资调研中，98.8%的受访企业高管认为，借助AI将快速推进企业的整体重塑进程，但仅有不到一半的高管认为，他们的数据具备一定的成熟度，可以支持包括生成式AI在内的一些应用。

同时，埃森哲认为，企业应用AI面临三大现实挑战，涉及AI整体战略、数字技术基础以及变革能力。例如：在数字基础能力方面，40%的中国受访企业将“缺乏云支持的数字核心”列为应用生成式AI的首要挑战；缺乏涵盖技术、组织等方面的变革管理，缺少有效的数据战略等也成了企业需要解决的问题。

据测算，在中国，生成式AI将影响33%的工作时间，使其实现自动化或增加产出效率。行业期待更为深入的企业端应用诞生。企业要从大模型出发，与企业、行业数据进行深度融合，包括在此过程中不断进行微调。应用的过程并不是简单的技术部署，而是跟企业组织、流程强相关。企业也应当采取人性化的方式，平衡好各类关系，公平且负责地运用这些技术。

AI伙伴和智能体重塑企业运营和生态系统

生成式AI正在改变人们与信息的关系，在线搜索体验将从检索数据转向基于数据来提供建议和答案。AI正从创意的生成者，转变为可以与人类一起行动并发挥补充作用的代理，从而共同完成特定任务——也就是智能体。AI的广泛运用将会重塑企业运营方式。

第一，扩充员工的知识资源，提高生产效率。对于企业来说，员工现在可以获取更强大的知识能力和资源，这将有助于他们更快、更好地达成目标、获取成果。AI提供了一个“技能电梯”，让人们得以快速掌握及提高专业技能水平。员工的生产效率将得到大幅提高——不论他们所从事的是体力劳动还是脑力劳动。同时，技术改善了工作体验，员工的工作满足感也将随之提升。

第二，推动企业升级为学习型组织，促进业务流程变革。生成式AI为变革工作和员工队伍提供了机会。生成式AI不仅能使员工掌握关键技能，更推动企业朝着成为一个不断学习、持续进化的组织迈进。同时，生成式AI将改变企业的诸多业务流程，从如何开展研发，到怎样创建和设计产品，一直延伸至营销互动和客户服务方式。有40%的受访中国企业高管预计，由于生成式AI的问世，自身组织的业务流程将在未来三年内出现转型变革。

例如：在保险行业，承保专家可以借助AI即时分析风险；在能源领域，大型项目的决策者能够实时获得智能建议；此外，银行柜员、公共事业服务人员、客服代表也能通过自然交互的AI界面，在工作中实时获取所需信息和指导，从而极大地提升工作效率与服务质量。

第三，智能体的发展将提升企业的生产力和创新水平。随着AI获得授权来代表员工开展行动，这些新的智能体之间将相互展开交流，有望提升企业的生产力和创新水平。从银行交易到数据采集，企业已实现了大量流程的自动化，目前正在推进新的想法：使AI代理可以进行谈判与合作。新的生态系统必须协调好各类代理的交互应用——包括AI代理和人类代理，这将引发企业在工作流程、基础设施和安全问题等方面的变革。

而新兴的智能体之间的沟通交流，很可能会重塑B2B（企业与企业）以及B2C（企业与个人）的互动。例如，目前，消费品公司通过两种界面与客户联系：一是用于（订单、交付数据等）交易互动的电子B2B门户/EDI（电子数据交换）系统，这类似于在传统网上商店中的消费体验；二是由人类销售代表和代理人员完成（销售、咨询处理、索赔等）更为复杂的互动。这两者将融合形成以AI代理为中心的商务与服务模式，新模式将保持全天候运作，可以轻松地通过对话方式访问，并在所有交互过程中增添人性化特征，其中涉及产品分类推荐、货架优化、店内促销资料、订单安排、送货状态查询、调用特殊方案、促销执行等。当然，在特殊情况下，AI会在适当的时候呼叫专业的代理人员，由他们接管任务。

需要注意的是，在推广AI技术时，更建议让员工参与决策，共同确定该如何做。生成式AI并非“天生”就能够提供准确、可靠的内容。这时候，就需要由运用该技术的员工来帮忙判定某些生成内容的对错，以及是否能生成某项特定任务所期望的信息。例如，在仓库管理中，需要考虑时间表、库存、客户等诸多因素。如果在其中运用AI技术，员工要成为AI的教练，确保让AI也能考虑到上述所有因素。并且，当AI生成了这些信息后，员工也需要进一步反馈，不断验证提供信息和提供形式的准确性。

“人工智能+”时代，技术发展的趋势和特征

以往，人们总是努力适应或迁就新技术，例如为一款新的应用程序或计算机界面调整和改变自己的行为习惯。但现在，技术正在通过发展“人性化”特征来适应人们，效仿人们的谈话、观察和创造方式。技术对人类的了解达到了前所未有的高度，并且与人类的交互更为便捷无缝。

埃森哲将此描述为“激发人类潜能的新时代”——在这种循环促进中，技术的人性化特征日益显著。技术能力与得到技术增强的人类能力结合在一起，将不断提升生产力和创造力。这是一个关键的拐点，也将带来更大程度上的技术普惠。

一方面，以生成式AI为代表的新兴技术并没有打断企业的数字化进程，企业数字化转型依然需要全局性考量战略引领等要素，AI则能够促进企业数字化各方面的联动。另一方面，企业在应用AI的过程中，可能会发现自身数字化的短板。要想真正利用AI发挥实际价值，短期内应避免盲目“追逐热点”，同时真正将AI等新兴技术运用于企业整个价值链上，发挥技术和组织的协同效应，与数字化转型融合推进。此外，需兼顾应用和治理，以“负责任的AI”达成企业社会效益和生产效益的同步提升。

埃森哲建议企业从四个方面采取行动，稳健地释放技术、组织、人才等的全面价值，实现持续重塑。

第一，以价值为导向。企业需要以新的竞争前沿为目标，采用全局视角，对基本流程、工作方式和决策过程进行重新设计，打破职能、部门间的壁垒，在关键领域进行战略性投资，打造护城河。

第二，构建新型数字核心。数字核心是企业实现战略目标和价值的关键，随着技术的不断发展，企业需要采取灵活且可扩展的架构策略，建设与AI相匹配的新能力，并能有效、安全地融合各类技术要素，服务转型需要。

第三，重塑人才和工作。企业应把人放在变革的核心，制订组织战略、定义新的工作方式和流程、加强培训、实现技能提升，并利用新技术改善员工体验，提高生产效率。企业管理层需要增强对AI技术的认知和应用，提升“硬”实力和“软”技能，全面领导企业重塑。

第四，打造负责任的AI。企业应建立明确的指导原则，搭建治理框架，以确保AI的设计、部署和使用符合法律和伦理。企业应当确保AI模型的透明度，清楚了解其工作原理和数据处理方式，并在运营管理中加强对于风险的把控。

未来，将有更多的中国企业认识到AI的价值潜力，保持灵活性，并在初步应用的基础上朝着解决更复杂业务问题的方向努力，强化人才技能培养和提升，将AI的能力嵌入全方位的企业运营管理中——成为通用的、智能的、互信的、面向现代化的“重塑者”。

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《2024—2025年中国司库报告》

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