在过去一年中，生成式人工智能得以快速发展。尤其是在春节期间，DeepSeek（深度求索）发布了。越来越多的企业家开始意识到，AI 不仅仅是未来的一种趋势，如今它已经进入到可以规模化应用以及能够实用的阶段。我们在与企业客户交流时观察到，企业对 AI 的接受度在发生变化，应用层级也在发生变化，这种变化是深刻的。同时，AI 带来的组织影响日益显现，思维转变也日益显现。
GPT 刚出现的时候，有部分企业在数字化蓝图里设想过 AI 的应用场景，不过大多只是停留在构想的层面。而 DeepSeek 对这种局面进行了改变，它降低了使用的门槛，使得一线员工能够快速地掌握并使用，从而极大地提升了组织内部对于使用的热情。
这一变化使得企业家对 AI 的接受度大幅提升，对其认知深度也有所增加。他们开始促使员工在实际工作里灵活运用 AI，像进行会议记录的生成、营销内容的创作以及数据报表的梳理等。AI 从原本的规划蓝图逐渐步入企业的日常流程当中，成为能够提升组织效率与能力的具体工具。
这种高涨的期待同时带来了新的挑战。企业家期望构建企业的“智能大脑”，然而现实表明，组织内部的流程机制、协作方式以及知识沉淀还没有跟上技术的发展步伐。从“有愿景”到“可落地”，这中间存在着较大的差距。企业对于这一差距的认识正在逐渐形成。
AI落地的三种路径
今天，有越来越多的企业宣称自己“在使用 AI”。然而，多数企业只是在号召员工去学习如何使用像 DeepSeek 这样的工具，并非真正做到了系统性的应用。企业应用 AI 能够分为三个不同的层次。
提升个体效率是第一层的内容。例如，可以使用 DeepSeek 自动生成会议纪要，也可以使用它撰写初稿，还能使用它梳理报告等。这样做能够显著压缩时间，提高响应速度。目前，很多企业在这方面能够立刻看到效果。
第二层是构建智能工作流，部分企业尝试把多个任务串联起来，形成由 AI 驱动的工作链条。比如在客服场景里，AI 能够负责理解相关内容、调用知识以及生成回答。然而，这类流程一旦碰到专业节点，就会遭遇一些阻碍：到底该问谁呢？是去找“销售老法师”，还是从知识库中调取相关信息？这类挑战对组织的流程机制以及跨部门协同能力进行了考验。目前真正进入这一阶段的企业数量还不多。不过，已经有一些企业开始主动进行探索，这些企业在 AI 应用的路径上向前迈出了更为关键的一步。
第三层的作用是沉淀组织知识。领先企业开始着手把隐性经验进行结构化和系统化处理，以此打造出可以重复使用的知识系统，并将其沉淀为组织的资产。原本只存在于少数员工脑海中的经验，现在能够借助 AI 工具被捕捉、共享以及迭代，从而推动组织朝着“企业大脑”的方向进化，实现从工具到系统的深层次转变。
整体来看，企业 AI 应用正处于一个演进过程中。这个过程是从简单开始，逐渐变得复杂。同时，也是从点开始，逐步拓展到面。
AI重塑企业组织能力
过去，企业在培训方面更注重技能的传授，像销售技巧方面、大客户沟通方面以及如何高效开会等方面。然而，AI 时代让提问的质量成为影响 AI 产出的重要因素。也就是说，以往是比较谁“会答题”，如今则转变为比较谁“会提问”。
以 DeepSeek 为例，若连续提问的方式较为单一，那么回答通常会显得相似，且缺乏新意。倘若员工能够在符合规定的前提下，先给出必要的背景资料，接着以结构化的方式进行提问，设定目标效果，表达担忧并反问立场，AI 所生成的内容将会更具启发性和价值。
提出好的问题的背后涉及三个重要能力。
首先是批判性思维。AI 的回答看似合理，然而它是否贴合实际以及是否具备判断力，都需要人来进行判断。这种能力并非通过短期培训就能形成，而是需要长期的积累与练习。
第二是具备结构化思维能力。员工需要知晓先询问什么，接着询问什么，以及为何这样询问。员工要先进行理解，首先要明确目的，然后要确定方法，最后要清楚要达成何种效果。
第三，要组织共识。企业内部应当推动形成统一的沟通方式、思考方式以及表达框架，以便让 AI 能更好地融入协作流程。当员工拿到任务时，他们不应仅仅只是执行，而要习惯性地去追问：“为什么要做这件事？怎样才能做得更好？是否能够超出预期？”这种共识的建立，对形成良性的协作文化是有帮助的。
真正的门槛并非“会不会使用 AI”，而是“能否提出高质量的问题”。在 AI 时代，培训的重点应当从给予答案转变为引导员工怎样去设问。
AI 确实使得企业运营效率有了显著的提升。很多任务原本需要 8 小时，现在压缩到了 2 小时，这样就把员工的时间给释放出来了。更为重要的是，它加快了员工之间差异的显现。那些主动去拥抱 AI 并且积极学习的员工，渐渐地就变得突出了；而那些拒绝适应、一直固守着旧习惯的员工，在组织中也容易丧失优势。所以，AI 成为了识别绩效和潜力的一个重要机制。
同时，那些因 AI 而使效率得以提升的员工，能够腾出时间去思考战略层面的问题。在过去“机会遍地”的那个年代，企业更注重执行，员工也被培养成能够高效完成既定任务的人才。然而现在，效率提升之后，中层员工有了更多的机会去抬头看路，思考怎样从“0 到 1 再到 10”，从而推动策略层的跃迁。
这带来了能力提升的契机。企业能够借助 AI 促使员工实现转型，将愿意学习且持续成长的人才筛选出来，然后给予他们更多的发展机遇，以此进一步提升组织的整体绩效。
值得注意的是，在AI快速推动下，组织内还会形成两股力量。
一方面，存在着推动 AI 落地的凝聚力量。数字化部门、IT 团队以及年轻员工等群体，他们愿意花费时间把流程进行结构化处理，将数据进行沉淀，对机制进行优化，并且把 AI 视为组织升级的重要契机。
一方面是来自经验型员工的离心力量。“老师傅”“老法师”这类代表的经验型员工，虽然掌握着关键的业务诀窍和流程诀窍，但是他们担心被替代，所以不愿意在协作中花费时间和精力去配合。这种现象在国企、民企、外企中都普遍存在，只是表现形式有所差异。
如今，AI 已经从“数据管理”这个阶段迈入了“知识管理”阶段。组织不但要沉淀流程，还需要动员每一位员工去“教 AI”，把个人的经验转变为系统的知识。这既属于技术方面的挑战，又属于文化方面的课题。怎样打通认知、机制与激励之间的联动，是管理者必须要面对的关键问题。
AI思维的崛起
回顾过去的百年企业经营范式，能够发现，每一次技术浪潮的出现，都会引发管理哲学以及组织逻辑的深层变革。
互联网思维对商业模式进行了重构。过去，我们的习惯是“做何种业务就赚取何种钱”，然而互联网向我们传达了“能够做 A 业务，赚取 B 的钱”这一理念。平台和流量成为了核心资产，促使一系列平台型企业崛起。设计思维打破了职能的边界，把企业产品开发从“以功能为导向”转变为“以用户为导向”，着重于快速迭代，而非等产品全部做好后再上线。
AI 时代，企业经营与管理的核心逻辑会遭遇挑战。以往，企业家负责经营人、财、物等资源，并且拥有自己的 ROI（投资回报率）。然而在 AI 语境当中，许多资源正逐渐虚拟化为一套知识，企业务必重新思索该怎样构建和经营这套知识体系；与此同时，这也对我们对于“人”的定义进行了改变。AI 时代需要的是人能够提出好的问题并且能够做出判断，而非仅仅只会听话和执行。这些新的经营方式以及管理理念，是 AI 时代的企业家必须要进行思考的方向。
AI 时代对企业家而言，最大的挑战在于能否实现从过去思维方式到新的 AI 时代思维方式的跨越。在过去，重复性任务需依靠人力，而如今 AI 以及智能 Agent 都具备胜任这些任务的能力。真正属于人的任务是那些具有创造性的过程，比如“从 0 到 1”以及“从 1 到 10”的突破。这既是个人所面临的挑战，也是组织能力的一种体现。
这与价值观相关。企业需要将创造力转化为对客户的价值，并且让其成为公司文化的一部分。所以，领导力需要发生跃迁：从以往的“指挥与控制”转变为互联网时代的“平台+试错”，在 AI 时代，领导力要以使命、愿景、目标、价值观为基础，引导员工去创造价值，实现共同创造。每位员工都应该有参与创造的机会，而不能仅仅局限于重复执行任务。
企业构建出支持创造的生态系统，这样才能真正释放 AI 的潜能。企业构建出鼓励试错的生态系统，这样才能推动组织持续跃迁。企业构建出共享价值的生态系统，这样才能在客户、社会与企业自身之间实现正向的价值循环。只有当企业构建出这三种生态系统，才能真正释放 AI 的潜能，推动组织持续跃迁，在客户、社会与企业自身之间实现正向的价值循环。
作者是高风咨询公司的创始人兼 CEO，同时他还是前波士顿咨询中国区总裁以及前博斯咨询大中华区董事长和总裁。
