整个2025年，我与无数企业领袖探讨了他们的AI战略，试图了解哪些措施有效，哪些构成了阻碍。随 着时间推移，我注意到有三个趋势在不同公司和行业中反复出现，它们决定了哪些企业能借助AI取得 成功，哪些会陷入困境。现将这些趋势汇总，分享来自AI转型一线的经验教训。 首先，AI在后端任务中的应用正在蓬勃发展，这表明真正能产生实际影响的往往是那些"枯燥"的工作。 第二个趋势与技术无关，而关乎人：企业如何对待员工，对其AI应用的成败至关重要。然而，或许最 能说明问题的趋势是关于初始战略和动机的：追逐AI技术本身的企业往往失败，而以解决问题为出发 点的企业则能取得成功。 当然，成功的因素远不止这些——从数据治理到安全与合规。但上述这些趋势，无论好坏，正在塑造企 业的AI实践。 摒弃"为AI而AI" 咨询公司韦斯特门罗（West Monroe）的AI与新兴技术负责人埃里克·布朗（Erik Brown）今年早些时候 告诉《财富》，他目睹了许多公司在概念验证未能达到预期后，陷入了"AI疲劳"。他指出，陷入此境地 的企业有一个共同点：要么选错了应用场景，要么误解了AI在该任务中可能（或不可能）发挥的作 用。更具体地说，他们的出发 ...

行业转型背景与必要性 - 中国医院管理正经历从“手工作坊”到“精密机器”的剧烈蜕变，在DRG/DIP支付改革和国考绩效的双重倒逼下，粗放式规模扩张已不可持续 [3] - 医院不仅需要“看病好”，也需要“运营好”，将专业管理能力打造为竞争优势的必要性和紧迫感前所未有 [3] - 缺乏专业管理“硬功夫”，医院可能被历史洪流淘汰，无法实现济世救人的初心 [3] 管理者核心能力框架 - 一个合格的医院科室层面管理者需要修炼三项核心能力：量化管理能力、闭环管理能力、变革管理能力 [4] 核心能力一：量化管理能力 - 管理决策必须对抗直觉，没有数据支撑的决策是不可靠的 [6] - 量化的重点在于建立“基线”，通过多维仪表盘看清现状，仪表盘应涵盖效率（如平均住院日）、质量（如低风险死亡率）和结构（如CMI值）等维度 [6] - 需以量化方式指导行动并设定举措，再用反馈结果优化举措，没有量化比较的“改善”可能只是随机误差 [7][8] 核心能力二：闭环管理能力 - 在医院高熵值、高干扰的环境中，最稀缺的才华是“像钟表一样精准的执行力”，闭环管理是对抗混乱的唯一武器 [10] - 闭环管理的本质是PDCA循环，要求凡事有交代、件件有着落、事事有回音，绝不允许任务中断 [10] - 具体实践要求包括：开会有纪律，会前明确目的，会后有待办清单；行动举措需明确谁、什么时候、什么样的结果；过程需透明化并建立高度纪律性的追踪机制，让风险提前暴露 [10] 核心能力三：变革管理能力 - 管理没有万能药，过去的成功经验可能成为现在的绊脚石，只有持续变革才是推动组织发展的常态 [12] - 变革管理本质是“推车上山”，需要克服旧习惯、惰性、利益格局等重力，任务不仅是设计流程，更要经营“人心” [13] - 变革管理的关键实践包括：寻找盟友并创造“速赢项目”用战果说话；深入一线理解医护痛点；保持韧性，在动态适配中追求持续微调而非完美 [13] 能力价值总结 - 量化管理、闭环管理、变革管理这三项能力是医院管理岗位的门槛，是管理者不可替代的价值所在，也是帮助医院获得长期发展机会的关键 [13]

文章核心观点 - 生成式AI的成功落地和创造价值，其关键决定因素并非技术本身，而是组织层面的变革管理能力 [2] - 最先进的技术若无法与组织DNA相融合，终将沦为昂贵的摆设 [2] - 当谈论AI的价值实现时，本质上是在考验一个组织拥抱及驾驭变革的核心能力 [2] 制定"北极星"目标 - 生成式AI应被视为一种能力而非单纯工具，CEO需制定简明且大胆的"北极星"计划以引领转型 [3] - "北极星"目标需指明组织如何通过生成式AI创造价值、形成竞争优势，并明确对人才生命周期的潜在影响 [3] - 领导者需要不断自我学习，既要理解生成式AI的当下能力，也要把握其未来发展趋势 [3] - 支撑转型需资源充足的变革管理方案和端到端流程的全面重塑，企业可部署执行单一任务的AI智能体并逐步演进至"智能体群" [4] - 部分组织单元可能演变为"最小可行组织"，由智能体群完成大部分工作，仅需少量人工把关 [4] 构建信任基石 - 建立对生成式AI的信任至关重要，是实现规模化应用的前提 [5] - 生成式AI高绩效企业更愿意投入"信任建设"活动，积极构建信任的企业实现10%以上营收增长的可能性是未投入企业的近两倍 [5] - 数据可访问性是构建信任的核心工作流，生成式AI能处理非结构化数据并将其转化为独特竞争优势 [8] - 需建立稳健的AI治理体系，包括成立AI监督委员会、制定合规与风险指引、设立"人工介入检查点" [8] - 摩根士丹利利用超过10万份内部研究报告训练AI助手，在通过严格评估后，该助手在财富管理团队中的使用率迅速攀升至98% [9] - 最值得信赖的生成式AI平台需扎根于组织自身情境，能够清晰呈现答案的推理路径与引用来源 [9] 重塑工作流 - 将生成式AI生硬嵌入现有流程无法推动大规模应用，需将其置于工作流核心位置，全面重构组织运作模式 [10] - 转型可通过三个阶段推进：人类借助独立AI智能体完成特定任务、人类监督下的AI智能体群协作、完全自主的智能体集群独立交付成果 [10][11] - 在前两个阶段，让员工直接参与流程重塑能大幅提升变革成效，领导者可鼓励员工自主创建智能体并提供反馈 [12] - 员工接受正规使用培训至关重要，48%的员工表示若能接受正式培训会更频繁使用生成式AI工具，45%的员工认为工具融入日常工作流会提升使用率 [12] 重塑组织架构 - 随着生成式AI深入工作流，CEO需思考不同部门的架构重塑，部分业务单元演变为高度自动化的"最小可行组织"，其他则保留为AI增强型团队 [15] - 最小可行组织最适合处理重复性或逻辑性强的工作，如后台发票处理流程可实现全自动 [15] - 运营最小可行组织需要重构人才战略，催生"AI工作流优化师"、"自动化产品负责人"等新角色 [16] - 销售和客服等直面客户的职能更适合保持增强型团队形态，人的参与不可或缺，完全剔除人工可能损害客户体验 [16] 赋能员工参与 - 员工参与度与转型成效高度相关，在大规模科技转型中，若参与员工比例从2%提升至7%以上，企业实现正向超额股东回报的概率便会翻倍 [17] - 千禧一代管理者是最积极的AI拥抱者，62%的35至44岁人群自评具备较高AI专业水平，远高于Z世代的50%和婴儿潮一代的22% [17] - 新加坡电信通过创办"AI加速学院"培训超过一万名员工，帮助其掌握数据与生成式AI技能 [18] - 发展AI对于吸引和留住年轻人才意义重大，是一项重要的技术投资 [18] - 领导者需营造"勇于尝试"的文化氛围，让员工成为主动参与者而非被动使用者 [19]

AI技术发展与投资趋势 - 2025年第二季度AI公司获得约900亿美元风投资金 [2] - 92%的高管计划未来三年增加AI投资 [2] - 2025年Meta、亚马逊、Alphabet及微软计划投资3250亿美元用于AI基础设施 较2024年增长46% [2] - AI赋能智能体执行 专用半导体创新 生物工程研发 机器人自适应能力等多领域技术趋势 [3] AI转型关键成功因素 - AI发展最大瓶颈在于组织文化而非技术或应用场景 [1][3] - 成功AI转型需CEO主导 业务驱动而非IT部门推动 [3] - 需聚焦利润而非应用场景 重构流程和组织而非简单优化 [3] - 需打破组织壁垒和惯性 突破口在于变革管理 [3] 行业战略选择与绩效表现 - 2015-2019年间生物科技 技术硬件与汽车是经济利润最高的三个领域 [2] - 每12家企业中仅有一家能从中游跃升至领先地位 [2] - 业绩前五分位企业中仅约半数能维持领先地位 [2] - 行业选择至关重要 非最赚钱行业的领先者只会事倍功半 [2] 中国企业全球化进程 - 中企海外收入占比2010年7% 2021年8% 远低于韩国60%与65% [3] - 2024年全球品牌百强中仅12家来自中国 美国有61家 [3] - 全球化1.0时代依赖低成本制造与出口规模 [4] - 全球化2.0时代以海外并购驱动能力补全 [4] - 全球化3.0时代强调以全球企业公民身份实现可持续发展 [4] 新兴市场与全球化战略 - 中企需在东南亚 中东 拉丁美洲 东欧和非洲等新兴贸易走廊竞争 [3] - 本地对本地模式成为全球现象 需建立分散化多元化全球布局 [3] - 需从纯出口转向输出IP 专长与能力 采用合资 少数股权投资等合作模式 [4] - 需建设国际化管理团队 树立全球观念 [4]