摘要：在数字化浪潮席卷全球的时代，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度重塑着企业的运营模式和管理体系。著名AI科学家李飞飞领衔的斯坦福大学人工智能研究所4月发布了最新一期《2025年人工智能指数报告》，报告显示，2024年重要大模型(Notable Models)
在数字化浪潮席卷全球的时代，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度重塑着企业的运营模式和管理体系。著名AI科学家李飞飞领衔的斯坦福大学人工智能研究所4月发布了最新一期《2025年人工智能指数报告》，报告显示，2024年重要大模型(Notable Models)中，美国入选40个，中国15个。其中，谷歌、OpenAl入选7个并列第一，阿里入选6个，按照模型贡献度位列全球第三。
AI技术应用背景
业务高速增长下的转型需求
自 2009 年首次举办 “双十一” 购物狂欢节以来，阿里巴巴旗下的天猫平台销售额呈现出爆发式增长。从最初的 0.52 亿元到 2022 年的5403 亿元，12 年间销售额增长超1万倍。随着业务规模的不断扩大，阿里巴巴面临着越来越复杂的市场环境和客户需求。早期依靠人力和简单技术投入的增长模式逐渐难以持续，尤其是在单日 GMV 从 900 亿向千亿甚至万亿迈进的过程中，传统的增加人力、预算的方式不仅无法提升人效，反而导致协同效率下降，服务器响应能力不足、客户服务压力激增等问题日益突出。* 数据来源：中经数据
市场竞争与客户体验的双重压力
在电商行业激烈的市场竞争中，客户体验成为企业竞争的关键因素。随着消费者需求的不断升级，他们对购物的便捷性、支付的流畅性、客服的响应速度等方面提出了更高的要求。然而，在业务量快速增长的同时，阿里巴巴面临着服务器死机、支付延迟、物流延迟等技术问题，以及客户投诉、退款不满意等服务问题。这些问题严重影响了客户体验，也对企业的品牌形象和市场竞争力造成了威胁。组织管理与人才管理的瓶颈
随着企业规模的扩大，阿里巴巴原有的科层制组织架构逐渐暴露出协同效率低下、信息流通不畅等问题。部门之间的 “部门墙” 阻碍了数据和经验的共享，导致跨部门协作困难。AI技术赋能
业务流程优化与全局化管理
决策型大模型的应用，提升决策精准度与效率
阿里巴巴引入决策型大模型，对非标准化的业务流程和组织经验进行梳理和优化。通过三年多的时间对客户问题进行分类和机器训练，以及对组织经验的重新萃取，构建了会员模型、消费者信用评价模型、购物行为预测模型等一系列决策模型。这些模型的应用，实现了业务流程的自动化和智能化，提高了决策的精准度和效率。例如，在消费者购物行为预测方面，通过分析消费者的历史数据和行为模式，提前预测消费者的需求，为商家提供精准的营销建议，提升了营销效果和客户满意度。云端作战指挥部与生态伙伴协同移动化
为了提升协同效率，阿里巴巴将双十一的作战指挥部设置在云端，并将生态伙伴的协同工作迁移到移动手机端。商家可以通过手机实时查看生意进展、获取备战资料和成功经验，实现了生态信息的线上化流通。这种方式减少了运营人员与品牌之间的基础互动时间，使运营人员能够更专注于提升品牌在双十一期间的效率和经营性增长。例如，商家可以通过云端作战指挥部获取过去几年双十一的热销产品数据、营销策略等信息，提前做好备货和营销计划，提高了商家的运营效率和市场竞争力。AI技术推动组织变革
组织架构从科层制到矩阵式，打破部门壁垒
为了更敏捷、精准地响应客户需求，阿里巴巴对组织架构进行了调整，从传统的科层制向矩阵式转变。
在双十一等重大活动中，设立活动发起人、关键战役一号位和 PMO（项目管理办公室），以及 HR 和行业头狼团队，形成跨业务的高效协同机制。活动发起人负责整体业务的规划和协调，关键战役一号位对具体战役的结果负责，PMO 负责项目的落地执行和进度监控，HR 负责组织保障和人才激励，行业头狼团队则带领团队完成具体的业务目标。
这种矩阵式的组织架构打破了部门之间的壁垒，实现了资源的优化配置和跨部门的高效协作。
数字化转型与透明化沟通
阿里巴巴通过建立数字大屏，实时展示消费者需求、热销产品等数据，实现了透明化、数字化的沟通。数字大屏为商家和内部团队提供了实时的市场动态和业务数据，使他们能够及时调整策略，实现与用户的同频共振。
例如，在双十一期间，商家可以通过数字大屏实时了解消费者的购买偏好和需求变化，及时调整商品的陈列和价格策略；内部团队可以通过数字大屏监控业务进展，及时发现问题并采取措施解决，提高了决策的及时性和准确性。
AI技术推动
客户服务体系智能化升级
对于机器无法解决的问题，阿里巴巴保留了人工服务入口，如飞猪平台提供的直播互动方式。通过直播，客户可以直观地与客服人员进行沟通，实时了解问题的处理进度，增强了客户对服务场景的理解和信任。这种人工服务与机器服务相结合的方式，既提高了服务效率，又保证了服务质量，实现了客户满意度的提升。延伸阅读
据了解，阿里巴巴在AI技术投入上采取了"小步快跑"的渐进式策略，既避免了激进变革可能引发的组织震荡，又确保了技术能力的扎实沉淀。
早期（2015-2016年）以B2C事业部为试点，选择业务链条相对标准化、数据基础较好的事业部为试点，选择业务链条相对标准化、数据基础较好的零售业务单元进行技术验证，通过业务单元进行技术验证，通过"小范围试错-快速迭代"的模式，率先在客服智能化、库存预测等场景跑通AI应用路径，阿里小蜜智能客服应运而生，并由此沉淀了阿里晓蜜服务行业应用大模型。
在此基础上（2017-2018年），集团将验证成熟的技术模块横向扩展至38个一级业务线，覆盖电商、金融、物流、制造业、农业、行政、本地生活等多元场景，通过"技术中台+业务前台"的协同机制，实现了AI能力从单点突破到规模化复用的跨越。
如今（2019年至今），随着技术底座的持续夯实，阿里巴巴进一步向"全域智能决策网络"方向深化，推动AI从辅助工具升级为核心生产要素，渗透至研发、生产、销售、服务的全链路管理。这种分阶段、有节奏的技术投入策略，最终带来了显著的转型成效——AI在组织运营中的渗透率从2015年的8%稳步提升至2022年的76%，真正实现了技术能力与组织效能的同频共振。
本案例原始素材来自中智咨询《DeepSeek等AI技术在人力资源管理中的应用与实践》线上课。
课程由中智咨询特聘讲师余星冰老师讲授，课程融入余老师阿里巴巴17余年的亲身工作经历，深入探究行业发展趋势及技术应用切入视角，结合企业实际应用场景系统化总结梳理而来，兼具AI前沿趋势引导与落地实操双重参考价值。
课程总时长4小时左右。从AI工具的本质及对人力资源管理的影响、AI时代HR核心竞争力重塑、Deepseek等AI工具在HR实际工作中的应用等角度展开，摒弃空洞的理论堆砌，注重AI工具运用思路梳理和实操演练，帮助学员完成从“被动适应者”到“数智领航者”的跃迁。
说明：文章封面由AI生成。来源：孙晏欣
