埃森哲：突破企业AI价值局限的三个关键

重塑为企业带来巨大价值，AI将帮助企业更快实现这一点。埃森哲连续七年追踪评估中国企业转型进程。今年的研究发现，面临迫在眉睫的AI挑战，中国大部分企业还处于局部试点阶段，尚未从全局视角部署、数字技术基础夯实和变革能力升级三方面做好准备。如何解决AI困境？最新发布的埃森哲报告《2024中国企业数字化转型指数》给出了答案。

过去一年，许多组织都在尝试使用生成式AI，并尝试了一系列独立的用例，但这些用例尚未对利润产生实质性影响。原因在于，很多企业对AI技术的定位过于局限，只把它当作提升效率的工具，而且缺乏高管参与的评估业务价值机制——这不仅限制了AI价值的实现，也会造成资源浪费、安全合规风险上升。

若要真正释放AI价值，企业需将聚焦点从独立用例转移到整个价值链上，通过重塑价值链、采用全局视角、加注战略投资，开发持久的端到端业务能力。

三大举措释放AI价值

01 探究价值链重塑可能

释放AI价值的第一步，企业需要打破过往经验的局限，超越当今的行业标杆，以新的竞争前沿为目标，深入探究价值链重塑的可能性。

这意味着企业需要在无人区进行探索，对基本流程、工作方式和决策逻辑进行根本性的重新设计——明确哪些任务可全面实现自动化、哪些任务能用AI赋能增强、又有哪些任务必须依赖人类员工。只有把这些重新设计的工作交织起来，重组作业流程，企业才能从根本上颠覆固有的工作模式。

重塑整个工作流程可以带来更高的生产力，实现部分工作的自动化，并赋能另一些工作上员工的能力。例如，消费品公司在向零售商销售产品的端到端能力时，销售代表以往会通过手动分析过往数据来获得新客户线索，而采用生成式AI则可以为销售代表提供自动化的实时见解：智能销售机器人可以在与客户互动的各个环节引领销售代表，从了解新客户到售后服务，销售代表则有更多的时间在现场去做他们更擅长的事情——与客户建立深厚联结。

02 采用全局视角，打破职能壁垒

AI可以在多个维度创造价值，如自动化、共享服务、新的工作方式、多元劳动力模型（如外包）、资源优化等，我们把这些称为价值杠杆。埃森哲发现，62%的全球重塑者在推动重塑时采用了全局视角，并利用多个价值杠杆。

与此同时，部门之间孤立的运营会阻碍进展、产生摩擦，从而影响决策和生产力。81%的全球重塑者表示，他们采用一种综合的、以成果为基础的方式开展工作，打破职能和部门之间的隔阂。统一的数据架构和跨职能团队可以帮助企业重新定位组织，构建端到端业务和决策能力，进而发现价值链中的机会并开辟新的价值池，真正获得全局视角。

在采用全局视角时，企业可以考虑成立AI推进委员会，囊括包括了首席技术官（CTO）、法务、数据安全等公司主要高管，统筹AI的总体规划、架构、管控和投资，进行整体决策。

03 加注战略型AI投资

AI（包括生成式AI）有两种投资模式：

• “保守型投资”(no regret)：效果立竿见影，投入即能带来生产率提升；

• “战略型投资”(strategic bet)：长远来看，能为企业带来全新竞争优势。

大部分企业采取的是“保守型投资”，专注于已被验证的生成式AI应用，在IT、营销、财务和客户服务等职能部门取得了早期的成果。这些领域的用例包括支持代码编写、内容创建、自动化财务报告、知识检索、提高客服的效率等等。重塑者则起步更早、走得更远。他们不仅快速上线成熟的应用，还在供应链、研发等价值链中更复杂和核心的领域进行战略型投资。

全球重塑者专注于利用生成式AI在具有挑战性的领域进行“战略型投资”。

采用战略型投资，让AI技术服务于建立差异化，企业即可获得无法被竞争对手轻易复制的价值创造能力。

尽管在企业内部大规模部署AI的成本很高，但相比之下，观望所带来的机会成本可能更加昂贵。企业需要采取以价值为导向的方法，通过上文提到的三大举措，并充分考虑成本和回报，进行部署。对企业而言，在时间维度上，数字化转型并不是一个短短几年的变革项目，而是持久的过程。以价值为导向进行重塑，将是企业真正解锁AI困境，驱动增长的关键钥匙之一。