摘要：夜空中最亮的星，可能不是星星，而是成千上万颗正在进行数据交换的卫星。我们身处的这个时代，变化的速度已经不能用“日新月异”来形容，得用“瞬息万变”才够劲儿。就在不久前，《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》正式发布，像一声发令枪，宣告了人工智能未来十年井

夜空中最亮的星，可能不是星星，而是成千上万颗正在进行数据交换的卫星。我们身处的这个时代，变化的速度已经不能用“日新月异”来形容，得用“瞬息万变”才够劲儿。就在不久前，《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》正式发布，像一声发令枪，宣告了人工智能未来十年井喷式发展的开始。一时间，“人工智能+”这个词，热得发烫，成了每个企业家饭桌上、会议室里绕不开的话题。

这场景，熟悉吗？太熟悉了。十几年前，“互联网+”也这么热过。我们见过太多企业，把“互联网+”做成了“+互联网”，以为开了个网店、做了个App就是拥抱了新时代，结果呢？不过是把实体店的库存搬到了线上，商业模式的内核纹丝未动，最后在一地鸡毛中黯然离场。

历史不会简单重复，但总会押着相似的韵脚。今天，当我们面对“人工智能+”的滔天巨浪时，一个灵魂拷问摆在所有企业面前：我们是要重蹈覆辙，把AI当成一个更高级的“软件”买进来装上？还是真正抓住这次机会，让企业自己“长”出一个智能的“脑子”，完成一次脱胎换骨的进化？

我们不想拽那些高大上的华美词汇，什么“范式迁移”、“认知智能”、“多模态融合”，就聊点实在的，企业到底该如何玩转“人工智能+”，实现一次高质量的数字化转型？

一、地基得打牢，不然楼盖不高：AI进场前的“家底”盘点

在聊怎么“玩转”AI之前，咱得先说个煞风景的大实话：不是所有企业都适合立马扑上去拥抱AI。就像你不能给一辆快散架的拖拉机装上F1赛车的引擎一样，指望它跑出赛道奇迹，那不现实。

在启动“人工智能+”行动前，企业必须先盘盘自己的“家底”，也就是数字化转型的基础条件。这几样东西，缺一不可：

一个清晰的“山顶”在哪（数字化愿景与战略）：老板得想明白，我们公司折腾数字化、拥抱AI，最终想去哪？是想把成本降到极致，还是想给客户提供独一无二的体验？这个“山顶”就是企业的北极星，没有它，所有的努力都可能是在原地打转。

一张能看懂的“地图”（战略规划）：光有山顶还不够，得有路线图。第一步先到哪，第二步怎么走，路上可能遇到什么坑，得有个大致的谱。这张地图不需要百分百精确，但必须要有。

一支能爬山的“队伍”（不断进化的组织）：数字化转型最大的挑战往往不是技术，而是人。你的团队习惯了看地图走路，还是习惯了凭经验摸索？部门之间是互相搭台的“战友”，还是互相拆台的“邻居”？一个僵化、壁垒森严的组织，是AI这棵新物种无法生长的盐碱地。

充足的“干粮和水”（资金实力）：这点最实在。AI不是免费的午餐，无论是买服务、招人才还是内部改造，都需要真金白银的投入。老板得有这个觉悟和预算，愿意为未来投资。

当你把这四样“家底”盘清楚了，我们才能进入下一个话题：正确理解“人工智能+”到底是个啥。

简单说，“人工智能+”的精髓在于“+”号。它不是简单相加，而是深度融合，是化学反应。核心是把AI从一个“降本增效的工具”，升级为驱动企业思考、决策和创新的“核心引擎”或“智慧伙伴”。你的目标不再是买一套软件来替代几个人的重复劳动，而是让AI的能力渗透到业务的毛细血管里，重构商业逻辑，最终推动企业从“拍脑袋”的经验驱动，转向“看数据说话”的数据驱动。

这，才是从“买个软件”到“长个脑子”的认知升维。

二、跟AI跳支舞，分四步走：一套可循环的敏捷流程

好，认知到位了，地基也牢了，现在我们来聊点具体的战术。怎么让AI这头“大象”在你的企业里优雅地跳起舞来？别慌，我们把它拆解成一个可循环的四步舞曲。

第一步：精准切入——找到你的“AI第一战场”

万事开头难，第一步走错了，后面全是白费功夫。数字化转型最忌讳的就是“贪大求全”，一上来就想搞个覆盖全公司的宏伟蓝图，结果往往是“启动即巅峰，上线即终点”。

玩转AI的第一步，恰恰相反，要做“减法”。我们要找的是一个“AI第一战场”，一个“最小可行性产品”（MVP）场景。说白了，就是先找个小口子撕，别一上来就想吞下一头大象。

这个“小口子”怎么找？记住三个标准：高价值、易实现、可量化。

你可以从这四个维度去寻宝：

降本： 问问财务和一线员工，公司里哪些环节人力成本最高、重复性最强、最容易出错？比如，财务部门堆积如山的报销单审核，客服中心每天回答八百遍的重复问题，生产线上靠人眼一眨不眨的质检。这些都是AI大显身手的好地方。例如，一些直播机构和教育企业在2025年引入了蝉印AI数字人技术，不仅让直播时长大幅增加，人力成本显著降低，还提升了客户的服务满意度 。

增效： 哪些流程像老牛拉破车，耗时最长、效率瓶颈最突出？比如，法务部门审查一份几百页的合同需要好几天，市场部从海量网络信息中分析舆情靠手动筛选，研发部门的程序员花大量时间写重复的代码和debug。

提质： 哪些工作的质量高度依赖“老师傅”的个人经验，导致标准不一、质量不稳定？比如，工厂里某个关键工序的参数调节，全凭老师傅的手感；医院里年轻医生看医疗影像，经验总不如老专家。这些“玄学”般的工作，恰好是AI可以通过学习海量数据来实现标准化和优化的领域。

创新： 能不能用AI创造出以前想都不敢想的新产品、新服务或新体验？比如，让家里的音箱能听懂你的情绪，为你播放合适的音乐；根据每个学生的学习进度，自动生成个性化的练习题；开发一个基于AI的虚拟健身教练，随时随地指导你。

找到了这个“第一战场”，就集中精锐力量，快速打一场歼灭战。一次漂亮的开门红，不仅能验证AI的价值，更能极大地提振整个公司的信心，为后续的推广扫清障碍。

第二步：巧借外力——选择最适合你的“AI杠杆”

一个朴素的道理是：想吃牛肉，没必要非得自己养一头牛。

对于绝大多数企业来说，在AI时代，并不需要从零开始去研究算法、训练模型。市场上已经有了非常成熟的AI能力，你需要做的，是学会如何聪明地“借力”，选择最适合你的“AI杠杆”。

这里有四种不同段位的玩法，丰俭由人：

入门级（开箱即用）：直接用现成的SaaS应用。 这是最快、成本最低的方式。就像用手机App一样，市面上有很多成熟的AI软件，比如智能客服系统（百度智能云客悦）、AI设计工具（Canva）、集成在办公软件里的AI助手（微软Copilot）。这些工具针对通用场景，即买即用，特别适合中小企业或者想在某个具体业务点上快速尝试AI的企业。

进阶级（灵活调用）：调用AI平台的API接口。 如果你公司有那么一两个懂技术的开发人员，就可以玩得更高级一点。国内的阿里云、百度智能云、华为云等巨头，都把自己的AI能力（比如语音识别、图像识别、自然语言处理）打包成了标准的API接口。你的开发人员可以像搭积木一样，把这些能力调用过来，集成到自己公司的业务系统里，实现更深度的定制化。

专业级（合作共创）：与行业解决方案商合作。每个行业都有自己的“门道”。对于很多传统企业来说，最懂你业务痛点的，可能不是那些高高在上的AI巨头，而是常年服务于你所在行业的解决方案商。他们更懂你的业务流程和行业数据。例如，专门为制造业提供智能质检方案的公司，或者为金融业提供智能风控方案的公司。与他们合作，共同定义问题、落地解决方案，成功率往往更高。比如，国内乳业巨头飞鹤就选择与技术伙伴合作，构建了自己的AI能力中台，整合了“数字人+大模型”服务，率先在客户服务领域取得了突破，实现了100%的问答响应和95%的高准确率。

王者级（自力更生）：自建AI团队与平台。这是最高阶的玩法，成本极高，周期漫长，也最考验企业的综合实力。通常只有像中国平安这样决心向“金融+科技”转型的巨头 或者本身就是科技公司的企业，才会选择组建自己的数据科学家和算法工程师团队，从零到一研发核心技术，构筑自己的护城河。

这四种方式没有绝对的好坏，关键在于认清自己的现状和需求，选择最合适的杠杆，撬动最大的价值。

第三步：小步快跑——用互联网思维做AI项目

我们经常调侃很多企业的数字化转型，本质上只是“IT化”，换了一套更贵的系统而已。一个重要的区别在于思维方式。传统的IT项目喜欢追求一步到位，立项时就要把所有功能想得清清楚楚，然后花一两年时间开发，上线时发现业务场景早就变了。

AI项目绝对不能这么干。它更像是一个互联网产品，需要用“敏捷”的思维来推进。简单来说，就是摸着石头过河，但要走得快，还要边走边看地图，随时调整方向。

这种“AI敏捷”方法通常包含这几个动作：

组建一个“特种部队”：拉个小群，把懂业务的、懂数据的、懂技术的、管项目的几个人凑在一起，成立一个跨职能的小团队。人不用多，但要精，沟通效率要高。

快速拿出“样品”：别追求完美，先用几周时间，快速搞一个最简陋的原型出来，能跑通核心流程就行。

是骡子是马拉出来遛遛：把原型拿到真实业务场景里去测试，用你在第一步设定的量化指标（比如，处理一份合同的时间缩短了多少？客服的满意度提升了几个点？）来严格评估效果。

不行就改，不行再改：根据测试的反馈，快速迭代优化。模型不准就调优，流程不顺就改造。AI项目就是一个不断学习和进化的过程。

成功了再复制：当这个小试点被证明切实有效后，再把它总结成标准化的模式，推广到更多的业务线或地区。

这种“小步快跑、快速迭代”的方式，能最大限度地降低试错成本，让企业在不确定的探索中，稳步前进。

前面三步，更多的是“术”的层面，是战术动作。而这第四步，则是“道”的层面，是企业内功的修炼。数字化转型是一个没有终点的旅程。在很长一段时间里，大多数企业都只是“AI移民”，在努力适应一个由AI驱动的新世界。而最终的目标，是成为“AI原生”，让智能化的思考和工作方式，成为企业与生俱来的本能。

这需要长期的“固本培元”，在三个核心领域下苦功：

数据治理：给AI喂点“干净的好料”

AI的聪明才智不是凭空来的，是靠“喂”数据喂出来的。那句老话“Garbage in, garbage out”（垃圾进，垃圾出）在AI时代被放大了无数倍。如果你的企业数据一团糟，部门间数据孤岛林立，数据质量参差不齐，那么再强大的AI算法也回天乏术。

因此，数据治理是所有AI应用的地基。这不仅仅是技术部门的事，更是一把手工程。到了2025年，我们看到一个清晰的趋势：数据治理正在与AI治理深度融合。企业需要建立一个统一的治理框架，确保数据的质量、合规和安全。这就像为AI建立了一个高标准的“中央厨房”，确保喂给它的每一口“粮食”都是干净、营养、可追溯的。

AI治理：给聪明的“伙伴”上好“缰绳”

当AI越来越强大，甚至开始参与企业的核心决策时，一个新的问题就浮出水面：我们如何信任它？如何确保它的决策是公平、透明、可解释且负责任的？

这就是AI治理的核心。正如最新的行业洞察所指出的，AI治理已经从一个合规检查项，转变为企业的核心业务优先事项 。企业需要建立负责任的AI（Responsible AI）体系。你可以把它想象成给AI这个聪明的新伙伴配上一套行之有效的“规章制度”和“道德准则”。近年来兴起的AI治理平台（AI Governance Platforms）正成为企业管理AI风险、确保其合规可信的关键枢纽，是构建企业AI信任、风险与安全管理（TRiSM）框架的核心。

人才与文化：让整个组织都学会“与AI共舞”

你不能指望雇佣了几个数据科学家，企业就自动实现了AI化。真正的转型，是让从CEO到一线员工的每一个人，都提升自己的“AI素养”，学会与AI协同工作。

这意味着要打破部门墙，鼓励跨界合作；要营造一种允许试错、鼓励创新的文化氛围；要持续投资于员工的培训和发展，让他们从害怕被AI替代，转变为主动利用AI来增强自己的能力。这，才是最难，也最重要的一步。

三、躲开这四个大坑，少走十年弯路

在通往“人工智能+”的道路上，风景很美，但坑也不少。根据我们对无数企业转型案例的观察，有四个最常见的“巨坑”，一定要提前预警，绕道而行。

坑一：期望过高的“神话坑”。 总有人把AI描绘成无所不能的“魔杖”，以为一用上就能点石成金，让业绩一夜暴涨。这种不切实际的期望是项目失败的最大杀手。记住，AI是强大的工具和伙伴，但它不是神话，它解决问题的过程同样需要遵循科学规律，需要数据、需要验证、需要时间。

坑二：数据质量差的“沼泽坑”。 再次强调数据的重要性。很多企业雄心勃勃地启动AI项目，结果一头扎进数据的沼泽里动弹不得。数据不通、标准不一、质量堪忧，这些基础问题不解决，后续的一切都是空中楼阁。

坑三：为了AI而AI的“技术坑”。 “隔壁公司用了大模型，我们也要上！”“这个技术听起来最酷，我们必须用！”——这种为了技术而技术的思维方式，是本末倒置。正确的姿势永远是从业务问题出发。先问你的业务到底遇到了什么瓶颈，再看哪种AI技术能最有效地解决它。正如平安银行的“AI+银行”实践所揭示的，所有技术应用都必须紧密围绕提升运营效率和优化客户体验这两个核心业务目标，同时还要应对数据安全与业务融合的挑战。

坑四：忽视人的“管理坑”。 AI会重塑工作流程，改变人们的工作习惯，甚至影响一些岗位的设置。如果企业在推进AI项目时，只关注技术和系统，而忽视了背后的人，忽视了变革管理，那么几乎注定会遇到巨大的阻力。充分的沟通、透明的规划、配套的培训、以及对员工合理担忧的疏导，是决定AI能否顺利落地的关键。

真正的“人工智能+”，是一场永不停歇的进化

回到我们最初的问题：是“买个软件”，还是“长个脑子”？

行文至此，答案已经不言而喻。

“人工智能+”绝非一次性的项目采购，它是一场深刻而持久的组织进化。它要求企业从战略认知、组织形态、业务流程到企业文化，进行一次全面的、由内而外的重塑。

这条路，没有捷径。它需要掌舵者的远见和决心，需要全体员工的学习和适应，需要我们在一次次“小步快跑”的迭代中，不断接近那个更智能、更敏捷、更具韧性的未来企业形态。

国家已经为我们吹响了号角，指明了方向。时代的浪潮奔涌而来，我们每个人、每个企业都被裹挟其中。是随波逐流，还是奋楫争先，选择权在我们自己手中。

真正的“人工智能+”，不是把AI供在神坛上，而是把它融入到血液里，让它成为企业思考和呼吸的一部分。这趟旅程，道阻且长，但行则将至。愿我们都能在这场伟大的进化中，不仅是见证者，更是积极的参与者和创造者。

来源：正正杂说