在老牌行业中释放AI - 为什么OpenAI的新BFF是大型咨询公司
介绍
AI淘金热正在席卷甚至最老牌的企业。不妨问问HCLTech：这家总部位于印度的IT服务巨头最近与OpenAI签署了一项多年战略合作伙伴关系，成为OpenAI的首批官方服务盟友之一。目标是什么？在财富500强企业中大规模加速采用OpenAI的技术（想想ChatGPT、GPT-4及其他）。这是一项具有里程碑意义的协议，预示着企业界将发生更大的变化。OpenAI不再仅仅涉足消费者应用程序或研究论文——它正在进军企业，并且正在拉拢咨询巨头们一同前行。
为什么咨询巨头在这次AI革命中如此重要？因为传统企业——那些已经占据主导地位数十年的银行、制造商、保险公司和零售商——本质上并不灵活。许多公司仍在摆脱上个十年IT系统的束缚。在过去的20年里，超过52%的财富500强企业已经消失，这主要是因为未能适应数字化颠覆。“适应或死亡”不是夸张；这是冷酷的现实。我们在《传统行业中数字解决方案的崛起》中看到，拥抱新技术的公司可以将老牌企业甩在身后，而落后者则面临灭绝的风险。现在，随着AI和大型语言模型（LLM）迎来下一次重大转变，每一家大型公司都面临着同样的困境：大胆地用AI进行重塑，或者成为Netflix时代中的下一个百视达。
这里有个问题——真正的AI转型不像拨动开关那么简单。你不能只是在一个有20年历史的CRM系统上撒上一些机器学习的仙尘，然后就万事大吉了。正如我们在《停止修补，开始构建：科技的未来运行在LLM上》中论证的那样，将新技术贴在旧系统上就像把喷气发动机拴在马车上。要真正利用AI，企业必须以AI为核心重建流程和工具，而不是将其作为事后才想到的东西。换句话说：停止修补，开始构建。这对任何大型组织来说都是一项艰巨的任务，而这正是咨询巨头们纷纷加入的原因。这些公司是企业技术的架构师和工程师；他们花了数十年时间为财富500强企业安装ERP、CRM和云平台。现在，他们渴望将这些技能改造为AI时代的技能——成为OpenAI的尖端模型与世界上笨拙的旧系统之间的桥梁。
OpenAI与HCLTech等全球系统集成商（GSI）合作的战略转变表明，AI公司的上市策略正在发生变化。OpenAI没有逐个向每个企业销售，而是有效地用其AI“武器”武装埃森哲、德勤、HCL和其他公司的军队。这些军队在传统企业中拥有长期的关系和信誉。他们说的是CIO的语言（而且通常带有浓重的“风险缓解”和“投资回报率”口音）。通过与咨询巨头合作，OpenAI获得了即时的规模和信任——一种无需派遣自己的销售人员大军，就能将ChatGPT嵌入美国企业神经系统的方法。这就是AI如何在企业中走向主流的方式：通过将这些企业带入每一次先前技术革命（从大型机到云）的相同渠道。正如我们将要探讨的那样，这一战略是大胆的、精明的，并且可能对OpenAI和整个行业来说都是一个游戏规则改变者。做好准备——沉闷的传统IT世界即将迎来一剂AI肾上腺素，而咨询大师们正拿着注射器。
宏伟的使命，大胆的举措：OpenAI从实验室到企业领导者的演变
OpenAI最初是一个研究实验室，肩负着一项登月般的使命：确保通用人工智能惠及全人类。如果这听起来很胆大妄为，那是因为它确实如此。事实上，这是一种宏大而大胆的使命宣言，可以激发突破性的创新——就像SpaceX不仅仅是发射火箭，而是旨在使人类成为多行星物种一样。正如我们在《不仅仅是汽车和火箭：宏伟使命宣言的力量》中指出的那样，拥有一个宏伟的使命就像一颗北极星，将组织引向巨大的回报，而不是陷入渐进主义。OpenAI的使命使其有权进行大胆思考和快速行动，吸引了数十亿美元的投资和一些世界顶尖的AI人才。
多年来，OpenAI专注于研究和构建越来越强大的AI模型（还记得从GPT-2到GPT-3再到GPT-4的飞跃吗？）。但该公司始终着眼于现实世界的影响，而不仅仅是学术论文。它设定了明确的目标——比如实现强大的语言理解和生成——并逐一击破，体现了我们在《人生的真正秘诀？》中强调的“设定目标并击破它们”的精神。其中一个目标是创造对数百万人真正有用的AI，而不仅仅是实验室的好奇心。2022年末，ChatGPT问世：这是OpenAI的突破性产品，将AI交到了普通人手中。ChatGPT的成功令人震惊——它在短短两个月内就达到了1亿用户，是历史上任何应用程序采用速度最快的。这简直就是实现了登月目标。通过证明普通人想要并且可以使用AI来完成无数任务（从撰写电子邮件到编码再到获取食谱创意），OpenAI建立了不可否认的公众需求。而公众走向哪里，企业就会跟到哪里（会有一些滞后）。
OpenAI的企业战略一直在技术和分销两个方面迅速发展。在技术方面，它不断突破界限——更大的模型、多模态能力、微调工具、面向开发人员的SDK以及插件和集成生态系统。我们看到它的AI正在从单纯的聊天机器人转变为更接近于可以执行操作的数字“员工”。事实上，《AI代理的崛起》是OpenAI正在推动的一个关键趋势。这些不仅仅是问答机器人；它们是更自主的助手，可以处理多步骤任务、调用API、浏览数据并在设定的范围内执行决策。正如我们在《代理革命：AI工具如何赋能日常人们》中所描述的那样，AI正在从被动工具转变为主动代理——从Siri只是告诉你天气到AI可以安排约会、购买优惠商品或独自起草商业计划。每一代OpenAI的模型都比上一代更具“代理性”，并且OpenAI一直在添加功能（如函数调用、插件和即将推出的开发者市场）以使之成为现实。发展轨迹很明确：AI可以弄清楚并完成任务，而不仅仅是等待精确的指令。这种承诺对渴望提高效率的企业来说极具吸引力。
然而，即使是最令人惊叹的AI技术，如果不能被广泛采用，也不会改变世界。这就是OpenAI的分销和上市策略发挥作用的地方——也是为什么与HCLTech的合作如此重要的原因。OpenAI最初的分销策略是直接向消费者和专业人士提供引人注目的免费增值产品（ChatGPT）。这建立了广泛的认知度（从大学生到CEO，每个人现在都知道ChatGPT是什么），并且它从下往上渗透到工作场所。员工开始使用ChatGPT来提高他们的生产力，通常在他们的IT部门制定任何正式的AI战略之前。实际上，OpenAI在企业内部创造了基层需求，而无需任何直接的销售努力——这是一种天才的营销举措。我们在过去的技术采用浪潮中看到了类似的动态：员工自己使用Dropbox或Slack最终迫使企业IT正式采用它们。2023年，我们有员工问他们的老板，“为什么我们的内部系统不能像ChatGPT一样智能和易于使用？”
OpenAI通过推出ChatGPT企业版（具有增强的安全性、隐私性和数据控制）以及公司可以集成到其应用程序中的一系列API来利用这种需求。但是，销售企业软件和解决方案不是OpenAI的主场；他们本质上是一个尖端的AI实验室。这就是为什么与经验丰富的咨询和IT服务公司合作是一项杰作。它使OpenAI能够专注于其最擅长的事情（构建AI技术和核心平台），而合作伙伴则负责定制实施、集成和行业特定的调整。这是经典的“大脑和肌肉”组合——OpenAI带来大脑，即算法；咨询巨头带来肌肉，以实现规模化实施。
考虑一下OpenAI与贝恩公司早些时候的联盟，旨在将生成式AI引入可口可乐等大型品牌。或者微软（OpenAI的主要支持者）一直在将OpenAI的模型嵌入到企业产品（Azure OpenAI服务、Microsoft 365 Copilot）中，并与埃森哲和安永等合作伙伴合作，为客户部署它们这一事实。OpenAI显然认识到，要实现其广泛采用AI的使命，它不能单打独斗。企业世界依靠关系和信任——CIO和CEO在每一次重大技术变革中都会向他们信任的咨询合作伙伴寻求指导。正如我们在《关注收入，而不是成本》中指出的那样，伟大的公司优先考虑的是巨大的机会和长期增长，而不是斤斤计较。OpenAI正在这样做：追求规模和市场渗透（等式的收入方面），而不是试图建立一支成本高昂的直销队伍或一次性的定制项目。通过与已经拥有数千个客户和数十亿美元IT预算的公司结盟，OpenAI正在将自己定位为大幅扩大蛋糕。这是一种上市策略，可以迅速将其革命性技术转化为现实世界的结果——并确保拥有一个大胆的使命能够带来具体的胜利，而不仅仅是炫酷的演示。
传统巨头面临压力：为什么企业立即需要AI改造
让我们暂时站在财富500强CEO的角度思考一下。你已经建立了一个成功的现有业务——也许是一家全球银行、一家零售连锁店或一家制药巨头。你挺过了数字化转型浪潮（也许是通过将你的公司拖入云端或推出移动应用程序）。但是现在你看到两个在车库里（比喻来说）的不知名的小孩使用像GPT-4这样的AI模型来开发一种新产品，这种产品开始蚕食你的市场。这不是一个牵强的场景；它正在发生。“建设者经济”——小型、敏捷的团队使用现代工具快速构建的现象——已经“闯入了”传统企业的“派对”。在《建设者经济正在颠覆企业现状》中，我们强调了几个开发人员带着一个想法（和一个AI副驾驶）如何在周末创建一个原型，这可能会颠覆整个行业。创新已经从董事会转移到地下室；一个拥有合适工具的孤独的创新者可以完成过去需要一支军队和一笔财富才能完成的事情。过去设定节奏的大型企业突然回头看看，想知道这些后起之秀是如何胜过他们的。
这场建设者革命因AI而加速。为什么？因为AI（尤其是像OpenAI这样的现成模型）大大降低了复杂功能的进入门槛。需要一个客户服务中心？一家初创公司可以通过API接入ChatGPT，并立即拥有一个24/7的AI代理，而不是建立一个呼叫中心。需要数据分析？使用AI在几秒钟内解析数千份报告。编写软件？AI编码员也可以加速这一点。小型团队可以使用AI作为力量倍增器来扩大其影响力。在《建设者经济：独资创始人如何快速而智能地构建》中，我们看到现代工具和AI让独资企业家和小型初创公司在几个月内实现过去需要大型团队数年才能实现的目标。这对行动迟缓的现有企业来说是一场噩梦——除非他们自己也利用这些相同的AI超能力。
传统企业并非对这些趋势视而不见。他们以前曾因忽视技术变革而受到打击。如前所述，2000年以来，超过一半的财富500强公司已经消失，通常是因为他们错过了数字化的机会。百视达认为Netflix的流媒体是一种小众市场；诺基亚驳回了iPhone；出租车公司嘲笑Uber。我们知道这些故事的结局。因此，在2025年，每一位CEO都敏锐地意识到：我们不能错过AI浪潮。事实上，对颠覆的恐惧是目前企业AI投资的一个巨大驱动因素。在金融和保险等行业，高管们看到拥有AI驱动应用程序的金融科技新贵如何赢得数百万客户。在零售业，AI原生电子商务参与者正在以实体连锁店从未想象过的方式个性化体验。剧本已经写好：采用AI来增强你的产品、服务和运营，或者眼睁睁地看着别人用它来抢走你的午餐。
然而，对于一个大型组织来说，知道你需要AI和实际实施它是两件截然不同的事情。企业拥有庞大的旧系统、严格的监管要求、大量的历史数据，并且通常具有规避风险的文化。他们不能只是“快速行动并打破常规”而不承担后果。集成像生成式AI这样根本不同的技术会带来挑战：数据隐私（如果AI泄露敏感信息怎么办？）、幻觉或错误（想象一下AI向客户提供错误的财务建议）、治理（谁批准AI驱动的决策？）以及技能差距（大多数员工都不是AI专家）。这些都是不容忽视的障碍。一家银行不能简单地将ChatGPT插入其客户支持并就此罢休——它必须确保符合银行法规，与内部数据库集成并保持客户信任。
这就是为什么传统巨头正在为他们的AI之旅寻找夏尔巴人。他们需要了解尖端AI以及他们行业和IT领域具体细节的指南。埃森哲、HCLTech、德勤、贝恩和IBM等咨询和IT服务公司应运而生。这些公司在最近的每一次技术转型中都站在企业身边。他们是在20世纪70年代帮助银行实施大型机、在20世纪90年代实施ERP以及在2010年代进行云迁移的公司。他们说的是技术人员和业务人员的语言。而且至关重要的是，他们知道如何在财富500强公司复杂的现实中执行大型项目。
在AI时代，咨询巨头正在将自己定位为传统公司安全有效地采用AI的关键推动者。将它们视为承包商和工程师，他们正在用新的基础（AI）改造一栋非常昂贵且正在运营的“房子”（企业），同时保持照明。他们首先帮助公司定义明确的AI目标和用例——因为没有目标，你只是漫无目的地漂流（我们在《人生的真正秘诀？设定目标并击破它们》中强调了这一点）。无论目标是改善客户服务、自动化后台流程还是创建新的AI驱动产品，拥有一个明确的目标都至关重要。许多传统公司信任顾问的原因之一是帮助他们消除炒作，并确定与他们的业务战略相一致的实用、高影响力的AI应用。
接下来，这些公司评估公司的准备情况——其数据基础设施、人才和文化。在许多情况下，他们建议在推出花哨的AI之前，先投资于“无聊”的东西，如云基础设施、数据治理和员工培训。这与为一个国家的未来繁荣建设坚实的基础设施、技术和教育基础的逻辑相同。在《增长三要素：政府最聪明的长期投资》中，我们指出，将资源投入基础设施、技术和教育是各国最根本的长期策略——这对企业来说也是如此。你需要良好的数据管道（基础设施）、正确的AI工具/技术平台以及可以利用AI的受过教育的劳动力（人才培训）才能真正发挥你的AI实力。咨询合作伙伴帮助企业奠定这些基础，就像建筑师在增加新翼之前加固建筑物的结构一样。
紧迫性是真实的。麦肯锡最近的一份报告估计，仅生成式AI每年就可以为银行业增加3400亿美元的价值，这主要是通过增强客户体验和运营来实现的。Gartner预测，到2029年，数字“AI助手”将自主解决80%的日常客户服务问题。这些预测在董事会中敲响了警钟——没有一家大型银行或电信公司希望成为没有获得效率和价值的公司。事实上，如今已有80%的公司在客户互动中使用某种形式的AI，而且这个数字还在快速攀升。企业知道，如果他们不利用AI以更少的资源做更多的事情，他们的竞争对手（或颠覆者）就会这样做。我们基本上正在目睹一场现代淘金热，没有人想成为迟到的衣衫褴褛的探矿者。
因此，是的，传统巨头承受着前所未有的压力。但与过去许多现有企业措手不及的颠覆不同，这一次他们正在积极寻求帮助以适应、采用和蓬勃发展。这就是为什么像OpenAI + HCLTech这样的合作伙伴关系如此有趣——它们表明大型企业不仅仅是模糊地意识到AI的重要性；他们正在调动军队来大规模实施它。他们说，“我们不会让车库里的两个人带着它跑掉。我们将引进最好的专家，重新培训我们的员工，重新设计我们的流程——不惜一切代价保持领先地位。”这是一场高风险的竞赛，那些将技术上的大胆与明智的执行相结合的人将会脱颖而出。正如我们在《建设者经济正在重塑商业的未来》中所说：未来属于建设者——那些不害怕弄脏双手并实际创造新事物的人。传统企业正在学习这一课，并且在咨询巨头的帮助下，一些企业开始表现得更像不知名的小建设者，而不是行动迟缓的庞然大物。最大的问题是：他们能足够快地行动吗？
咨询巨头：企业AI的新造王者
如果说AI是新的黄金，那么咨询公司和系统集成商就是那些出售铲子的人——甚至可能为你挖掘。这些公司已经迅速将自己重塑为AI顾问、实施者和解决方案提供商。看看HCLTech与OpenAI的合作：这是咨询巨头如何定位自己的蓝图。根据这项为期多年的合作，HCLTech将把OpenAI的先进模型整合到自己的平台和行业特定解决方案中，包括他们的AI开发框架，如“AI Force”和“AI Foundry”。简单来说，HCL正在将OpenAI的技术融入到它为客户提供的打包服务中——从金融到医疗保健再到零售。他们不仅仅是转售OpenAI的API；他们正在创建端到端的产品（战略+技术+支持），其中GPT-4可能会悄悄地为底层提供洞察或自动化。
HCLTech表示，这将使他们能够提供完整的生命周期AI服务——涵盖从最初的准备情况评估，到模型集成和调整，再到治理和企业范围内的推广。向客户传递的信息很明确：我们将处理所有事情，你将获得好处。事实上，HCL还在内部为其全球超过22万名员工部署ChatGPT企业版，以便其员工能够熟练地使用OpenAI的技术并与之共同创造。这意味着当HCL顾问出现在客户面前时，他们不仅仅是从小册子上宣讲AI——他们已经接受过培训，并且自己也得到了AI的增强。（可以想象，HCL顾问很快就会有一个AI助手在他们身边，以帮助起草提案、分析数据并随时回答客户问题——真正地喝着他们自己的香槟。）
从OpenAI的角度来看，这些合作伙伴关系是黄金。OpenAI首席商务官Giancarlo Lionetti强调，HCL深厚的行业知识和工程专业知识为企业中可扩展的AI创新奠定了基础。他指出，作为OpenAI的首批系统集成合作伙伴之一，HCL正在“加速生产力，并为各行业如何使用生成式AI进行转型树立新标准”。这是一个强有力的认可：OpenAI将咨询合作伙伴视为力量倍增器，加速AI的采用，甚至塑造整个行业的最佳实践。HCL（在OpenAI的支持下）可以带着一份现成的剧本进入保险公司的办公室，而不是OpenAI试图单独说服一家谨慎的保险公司使用GPT：我们将如何使用AI改进你的索赔流程（我们甚至准备了一个案例研究）；我们将如何处理合规性并与你的系统集成；你可以期望的投资回报率是多少。对于一家规避风险的企业来说，这比一家纯粹的技术供应商说“这是一个很酷的API，自己去弄清楚吧”更有说服力。
而且不仅仅是HCL。每一家主要的咨询公司都在竞相与AI提供商建立联系。德勤与AWS建立了战略联盟，并在亚马逊的Bedrock和OpenAI API上共同开发AI解决方案。埃森哲宣布对其AI业务投资30亿美元，并建立了一个平台，其中包含数百个用例和预训练模型，可以放入客户项目中。普华永道、安永和毕马威都在提高其顾问团队的AI技能，甚至开发了自己的聊天机器人和副驾驶供内部使用。许多公司还与AI初创公司合作或与科技公司成立联合创新实验室。对于OpenAI而言，除了贝恩和HCL之外，我们可以预期会有更多的联盟——也许是与Infosys或TCS等IT外包巨头（它们拥有大量需要AI的客户群）或与面向特定行业的云服务公司合作。像这样的全球系统集成商（GSI）实际上成为了OpenAI的扩展销售队伍和交付部门。他们带来了可信度（“我们以前为像你这样的公司做过这件事”）、垂直领域的专业知识（了解每个行业的痛点和法规）以及定制AI解决方案的庞大人力规模。
这些咨询专家在为客户实施AI时究竟做了什么？让我们来分解一下：
战略咨询和用例定义：他们首先向高管和业务领导者介绍AI可以（和不能）做什么。通常，他们会举办研讨会或“愿景”会议。正如我们在之前的文章中强调的那样，为AI的采用设定雄心勃勃但明确的目标至关重要。顾问帮助客户阐明，例如，“我们希望通过使用AI驱动的个性化将客户流失率降低20%”，或者“我们的目标是通过AI助手自动化50%的一级IT支持工单”。拥有这个北极星目标可以集中项目的重点并将其与业务价值联系起来——你知道，那些出现在收益报告中的东西。
准备情况评估：接下来，他们将检查客户的数据（是否可访问且质量良好？）、技术堆栈（云还是本地部署？旧系统？）以及人才（他们是否有数据科学家？ML工程师？）。这基本上是在尝试新食谱之前检查厨房中的食材。一家银行可能拥有大量的客户数据，但这些数据位于孤立的系统中——集成商计划如何统一这些数据以供AI使用。或者，一家制造商可能缺乏AI技能——顾问可能会提出培训计划（教育），以便员工可以与新的AI工具一起工作。通常，建议是投资于云和数据基础设施作为先决条件（同样，就像政府投资于宽带和技术中心以刺激创新一样）。顾问带来了参考架构和框架，可以加快这一过程——基本上是来自其他地方完成的类似项目的模板。
解决方案设计与开发：在这里，他们配置或构建AI解决方案。例如，如果用例是客户服务，他们可能会创建一个针对公司量身定制的聊天机器人或虚拟代理。他们将使用OpenAI的模型（可能根据公司的行话和上下文对其数据进行微调），并将其与客户的知识库和客户数据集成。一个很酷的例子：HCL可以为电信公司的呼叫中心部署一个“GPT驱动的代理”。该代理不仅可以回答客户聊天，还可以通过实时转录呼叫并提出解决方案来协助人工代表（正如《AI正在重塑客户服务：Glia和其他公司如何改变游戏规则》中所述，AI副驾驶在代理的耳边低语）。事实上，像Glia这样的平台已经在提供AI助手，以帮助人工支持代理更快地解决查询。顾问将引入这些现有解决方案或使用OpenAI在底层构建定制解决方案。
如果用例是内部的（例如，总结报告或为开发人员生成代码片段），则集成商可能会开发一个定制应用程序或将OpenAI集成到客户现有的软件中。例如，他们可以增强内部CRM系统，以便销售人员可以问，“嘿，AI，下个季度客户X的销售预测是什么，为什么？”——并立即获得从数据和报告中提取的答案。这实际上是将应用程序变成“超级动力队友”，这是我们文章《企业获得升级》中的一个想法。软件不是被动工具，而是成为一个主动的协作者，可以起草文档、突出显示趋势并像知识渊博的同事一样回答复杂问题。
集成与测试：使AI与旧IT友好相处是繁重工作的重要组成部分。顾问将连接AI以安全地利用公司的数据——无论是通过API、数据库还是数据湖。他们确保AI可以检索最新信息（可能连接到实时数据库或网络，如果需要），并且还遵守数据隐私规则（例如，不将一个客户的数据暴露给另一个客户，控制发送到OpenAI云的信息）。有大量的测试来验证AI的输出是否足够准确和安全。如果AI正在生成财务建议，该公司将针对历史情景对其进行测试，以查看它是否会产生严重不合规的内容。他们还将设置护栏：可能限制AI回答某些敏感主题或确保对高风险输出进行人工审核。
一个很好的例子来自银行业：许多银行正在探索可以帮助客户进行基本财务规划的AI顾问。实施此功能的咨询公司将集成OpenAI的模型，但也会使用银行批准的建议数据库和法规对其进行约束。他们可能会对其进行配置，以便对于任何投资建议，它都会引用一个批准的来源并包含免责声明——确保其符合合规性。这种仔细的编排正是企业为顾问付费的原因。这不仅仅是让AI工作，而是让它在特定环境中正确工作。
部署与变更管理：构建完成后，他们会部署它——通常从试点或分阶段推广开始。但同样重要的是，他们管理着人的一面。员工需要熟悉新的AI工具——接受使用它们的培训，并确信这些工具是为了提供帮助，而不是为了取代他们（至少不是完全取代）。在我们对AI作为超级动力队友的讨论中，一个关键点是AI应用程序将人们从繁琐的工作中解放出来，以便他们可以专注于更高价值的工作。顾问将这种说法传达给员工：“你的新AI助手将处理繁重的工作——总结通话、起草回复——因此你可以花更多时间解决棘手的问题或进行创新。”他们可能会参考历史上技术增强如何为那些适应的人带来更有趣的工作。（如果任何员工仍然怀疑，一位具有前瞻性的CEO可能会引用我们的口头禅：专注于扩大蛋糕，而不仅仅是保护你的份额。换句话说，使用AI来扩展公司可以做的事情并产生更多价值，而不是将其纯粹视为一种降低成本的威胁。）
此外，咨询公司还帮助建立治理：AI道德委员会、模型监控流程和迭代周期。一个系统可能在测试中表现良好，但一旦真正的用户开始互动，你需要注意异常行为或质量下降。集成商通常会继续进行监控和改进系统，至少在早期阶段是这样。他们还将衡量结果（客户满意度是否提高？员工解决问题的速度是否更快？）。这与最初设定的目标相关联，以证明投资回报率。
扩展与持续改进：最后，如果试点成功，他们会帮助在整个组织或扩展到其他用例。也许适用于零售客户的聊天机器人可以适用于内部IT服务台查询。或者，分析法律合同的AI也可以扩展到分析采购文档。顾问创建剧本，以便公司可以稳步扩展AI的覆盖范围。这是企业真正开始获得价值的地方：多个AI应用程序在各个部门中传播，每个应用程序都可以节省时间或提高收入。这就像公司范围内的AI升级，将企业变成AI增强团队的集合。
在所有这些过程中，咨询巨头通常会将这些努力打包在品牌产品或加速器的名下。例如，HCLTech拥有其“行业特定的AI加速器”——可能是预先构建的模型模板或解决方案，例如，零售需求预测或医疗保健患者分流。埃森哲吹捧一种名为“企业AI导航器”的东西，这是一个指导AI采用的框架。这些软件包有两个目的：（1）速度——他们不是从头开始为每个客户构建，他们拥有可重用的组件和经验教训；（2）信心——客户购买的是已经在其他地方经过测试的东西，而不是一个完全绿色的实验。
从本质上讲，咨询巨头正在成为AI造王者——他们极大地影响了哪些AI技术得到广泛采用以及如何采用。如果他们标准化OpenAI的模型，他们可能会将OpenAI带入数百家公司，而OpenAI自己永远无法触及这些公司。这类似于20世纪90年代和2000年代SAP或Oracle等企业软件供应商的扩展方式：他们的成功很大程度上是因为大型咨询公司成为了实施其系统的专家，因此每当财富500强公司想要ERP时，这些顾问都会推荐SAP，然后，SAP赢得了这笔交易。现在，OpenAI可以享受类似渠道效应，咨询顾问充当传播者和实施者。
当然，咨询公司也从中受益匪浅。AI项目是高价、长期的合作（阅读：咨询顾问的巨额收入）——正是他们想要的那种工作。他们还可以基于OpenAI的技术构建自己的知识产权。例如，一家公司可能会开发一种使用GPT进行AI驱动的供应链优化的专有方法，然后反复将其作为高级服务出售。他们做得越多，收集的数据和反馈就越多，这有助于他们改进工具并保持领先地位。他们基本上将自己锁定为客户在AI方面不可或缺的合作伙伴，这可能会导致持续的工作（更新、扩展、维护）。
我们还应该提到：风险缓解。大型咨询公司为尝试大胆新技术的企业提供了一种保险。如果一项AI计划惨遭失败，那么让一家知名公司参与该项目可以分担或承担一些责任（“我们遵循了XYZ咨询公司的建议……”）。如果它成功了，该公司可以获得荣誉，而顾问们则悄悄地知道他们会获得回头客。这有点愤世嫉俗，但这就是企业心理的运作方式。因此，选择一家顶级集成商对高管来说既是一种能力提升，也是一种保护措施。
归根结底，我们看到的是一种共生关系：OpenAI及其同类需要企业分销；咨询巨头需要尖端技术和工具来销售他们的服务。他们共同形成了一个强大的联盟，将AI推向行业的每一个角落。这种合作可以从根本上加快AI采用的步伐。我们不是一家公司一次又一次地摸索AI实验，而是可以并行地在数十家公司中部署经过验证的框架，由专家指导，并融入最佳实践。这就像按下了企业AI革命的快进按钮。
会有挑战吗？当然。快速扩展任何东西都可能导致一些不完全适合的千篇一律的方法，或者过度依赖外部顾问，导致公司缺乏内部专业知识。企业必须小心地内化足够的知识，这样他们才不会永远依赖。顾问必须避免过度销售AI或将解决方案强加到不真正适合的地方，只是为了进行销售（炒作很高，而且不可避免地会出现一些蛇油）。但是信誉良好的公司知道，长期的信任（和利润丰厚的合同）只能来自提供真正的价值。他们有声誉要维护。
一个大胆的观点：那些完全接受这种模式——利用最好的AI技术和最好的实施合作伙伴——的传统公司可能会在未来十年内主导其行业。他们将在效率、客户体验和创新方面取得飞跃，将其行动迟缓的同行远远甩在身后。我们经常说“软件正在吞噬世界”；好吧，现在AI将吞噬世界，或者至少从根本上改变它的运作方式。而咨询巨头，尽管他们穿着西装革履，说着MBA式的语言，但对于确保这种转型在企业混乱的现实中真正发生至关重要。
从聊天机器人到超级动力队友：企业中的AI是什么样的
对于所有关于战略和合作伙伴关系的讨论，你可能想知道：AI实际上会在一家大公司内部做什么？简而言之：很多，而且它看起来不像Hal 9000或某种神奇的黑匣子，而更像是一堆增强的应用程序和数字助手，让每个人的工作更轻松（并且一些工作完全自动化）。让我们描绘一下OpenAI和咨询巨头试图创建的AI赋能企业的图景。
首先，设想你每天使用的办公软件变得更加智能和主动。在2025年，软件已经感觉不像静态工具，而更像是“协作队友”。你的电子邮件可以完成句子，你的电子表格可以用自然语言构建公式，你的会议应用程序可以为你提供成绩单和行动项目摘要，而无需你动一根手指。这仅仅是个开始。在AI丰富的企业中，从人力资源门户到CRM系统的每个应用程序都将具有会话AI能力。这意味着你无需浏览菜单或阅读冗长的手册，而是可以与你的应用程序聊天。你可以问你的项目管理工具，“嘿，宙斯项目的状态是什么？接下来有哪些待处理的任务？”，它会回复一个连贯的更新，为你解析所有团队更新和数据。
软件不仅仅是回答问题；它还在做工作。我们提到的CRM可能不仅会告诉销售人员“这是你客户购买的趋势”，而且实际上会为该客户起草季度业务审查报告，其中包含图表——销售代表只需调整并发送即可。这就是我们所说的将应用程序变成“超级动力队友”。他们处理繁琐的起草工作，呈现见解，甚至代表你采取行动。微软在其产品中将这个概念称为“Copilots”——一个AI伙伴在你身边的Word、Excel、Teams等——早期用户报告说，在文档准备和数据分析等任务上节省了大量时间。随着这些AI副驾驶的普及，员工实际上获得了“不知疲倦的初级助手”，可以完成手头的任何任务。
一个直接的影响是信息检索和决策支持。过去，如果你需要查找特定信息（例如，“去年10月份我们在欧洲的产品X的收入是多少？与上一年相比如何？”），你会去找数据分析师或花一个小时运行报告。借助AI，你可以用简单的英语向数据助手提出这个问题，并在几秒钟内获得答案，甚至可能获得带有图表的叙述性解释。无需自己浏览BI工具——AI会完成它。我们已经看到了一些迹象：到2024年，估计有1300万美国人更喜欢向AI询问信息，而不是使用网络搜索。为什么？因为像ChatGPT这样的助手会提供直接答案，而不是链接列表，“为你节省半小时的Google搜索和比较”。将其应用于内部：员工会询问AI，而不是向会计部的Bob发送电子邮件或搜索SharePoint文件。仅此一项所节省的时间和生产力提升是巨大的。正如我们在《LLM正在取代搜索：SEO vs GEO》中所讨论的那样，这种转变意味着公司不仅需要针对传统的搜索引擎进行优化，还需要针对AI助手和代理进行优化——这种做法被称为“生成式体验优化”（GEO）。换句话说，确保你的企业数据和知识井井有条，以便AI可以轻松地获取和呈现它，这就是新的SEO。聪明的公司已经在整理他们的知识库并训练内部模型，以便他们的AI可以为员工和客户提供出色、准确的答案。（想象一下“公司GPT”，它了解你业务的一切。）
另一个巨大的领域是客户服务和支持——基本上是公司通过呼叫中心、聊天或电子邮件与客户互动的任何地方。我们通过Glia示例谈到了这一点：AI驱动的聊天机器人和代理正在彻底改变支持。今天的AI代理与几年前笨拙的脚本聊天机器人相去甚远。他们不容易被措辞弄糊涂，他们对对话有记忆，并且由于集成功能，他们可以在没有人工帮助的情况下采取行动（例如，检查你的帐户余额、安排约会或处理退款）。在《AI代理的崛起》中，我们绘制了聊天机器人如何从仅仅获取答案的图书管理员演变为完成任务的项目经理。例如，美国银行的“Erica”聊天机器人已经处理了超过1亿个客户请求——不仅回答查询，还执行交易并提供个性化的支出建议。还记得Lemonade Insurance通过AI在3秒内解决索赔吗？这设定了一个新的标准——体验过这种即时服务的客户永远不会回到旧的排队等待的日子。因此，每一家保险公司、银行和电信公司现在都在争先恐后地实施类似的功能。
实施OpenAI技术的咨询公司可以为公司提供预先训练的语言模型，这些模型了解其行业术语，并预先加载了公司产品和政策的知识。结果：一个AI代理可以立即处理，例如，80%的客户咨询，并将剩余的咨询升级给人类，并附上所有相关背景信息。客户可以获得24/7的快速答案，而人类则处理更棘手的情况——这正是你想要的。Gartner预测数字助手将在2029年之前处理80%的日常问题似乎完全合理。事实上，一些公司可能会通过正确的实施在2029年之前达到这一目标。
让我们不要忘记内部运营和工作流程——想想公司内部所有繁琐的流程：填写表格、生成报告、更新记录、安排时间、合规性检查。AI可以通过由LLM驱动的内部“代理”或自动化脚本来解决这些问题。例如，人力资源部门中的AI可以自动筛选求职者的简历，甚至通过聊天机器人进行第一轮问答，从而大大加快招聘速度。在财务部门，AI工具可以实时核对交易或标记异常情况（一旦出现奇怪的费用，AI会起草一封电子邮件，要求提供附有收据的澄清）。在法律方面，AI可以比律师助理更快地审查合同中的关键条款或合规性问题。例如，一家保险公司使用AI分析了数千份过去的索赔文件，以识别欺诈模式——人类需要几个月才能完成的事情，AI在几天内就完成了，并为欺诈调查人员提供了一份重点关注的候选名单。
企业内部的软件开发也在发生变化。AI编码助手（如GitHub的Copilot，由OpenAI提供支持）允许开发人员自动完成代码、获得建议，甚至从描述中生成简单的程序。这意味着内部IT团队可以更快地构建工具和修复错误。在《建设者经济：通过速度和创新为开发人员提供超能力》中，我们指出，一位拥有AI助手的孤独的开发人员可以完成过去需要整个团队才能完成的事情。采用这些工具的企业发现，即使他们不雇用大量新开发人员，现有的开发人员也会提高2倍的生产力。对于较小的部门，即使是非开发人员有时也可以借助AI使用自然语言创建简单的应用程序（“无代码”的兴起与AI相结合）。
至关重要的是，AI增强型企业不仅仅是以更快/更便宜的方式完成相同的工作——它可以释放新的工作方式和新的收入来源。例如，一家咨询公司可能会帮助一家出版公司使用OpenAI的技术来创建个性化的内容推荐，甚至创建针对每个读者量身定制的AI生成内容。这是他们可以提供的新功能，以留住订阅者。或者，一家制造商可能会使用AI来预测机器的维护需求，然后根据AI的预测能力向其客户出售“正常运行时间即服务”保证。我们在《关注收入，而不是成本》中强调，真正的胜利在于扩大蛋糕——AI应该使公司能够提供新的价值，而不仅仅是削减开支。许多企业确实正在通过这种视角看待AI：不是“我们可以消除多少呼叫中心代表？”，而是“如果AI处理基本查询，我们是否可以通过对复杂需求提供额外的人工服务来追加销售客户，从而增加销售额？”换句话说，使用AI将人类提升到更有价值的角色——将人类的努力集中在创造力、关系建立、战略和创新上，而AI则负责处理繁琐的工作。
让我们谈谈员工。人们对AI取代工作岗位存在可以理解的焦虑。事实是，一些角色将发生重大变化甚至逐步淘汰，就像装配线机器人改变了制造业工作岗位一样。但如果历史可以作为指导，新的角色也会出现（20年前谁在他们的组织结构图上拥有“SEO专家”或“社交媒体经理”？）。在短期内，叙述——以及可能的现实——是增强而不是彻底取代。正如《AI正在重塑客户服务》所指出的那样，这种趋势不仅仅是关于削减人类，而是关于处理繁琐的工作，以便人类可以专注于复杂的问题。例如，你可能不会让100名支持代理各自处理简单的密码重置电话，而是让20名AI代理处理这些电话，而80名人工代理专注于更棘手的客户问题或主动联系以改善服务。人类甚至可能会监督AI机器人的舰队，这是一项以前几乎不存在的工作（例如，“机器人主管”确保AI代理保持在脚本上并在需要时介入）。公司需要重新培训人们以适应这些新型混合角色。我们可以设想“AI工作流程经理”或“提示工程师”在企业团队中变得常见——他们的工作是微调AI系统的工作方式并与业务的其余部分进行交互。
从消费者的角度来看，这些变化将是显而易见的。你的银行、电信公司或航空公司会感觉更智能、反应更灵敏。你可能实际上更喜欢AI而不是害怕联系支持（没有等待音乐，即时答案）。产品和服务可能会变得更加个性化——例如，由于AI深入分析你的数据，你可以获得定制的投资报告或量身定制的推荐。速度和质量的标准将在各个行业中提高：十年前，两天送达感觉具有革命性，但很快我们就会将“3秒保险索赔”作为差异化因素或通过5条消息的聊天获得全额退款。能够提供这些AI驱动体验的公司将赢得客户；那些不能提供这些体验的公司将显得过时。
值得注意的是知识如何在内部流动。传统上，大型公司中的知识被困在文档和专家的头脑中。如果会计部的Alice知道如何处理复杂的税务查询，你必须问Alice。借助已经输入了公司整个知识库和过去通信的AI（并具有适当的隐私控制），任何员工都可以利用集体知识。AI可能会说，“我们的专家Alice通常会处理这个问题——这是她上次给出的建议和结果。”在某种程度上，AI可以实现组织内部专业知识的民主化，使每个员工都像最好的员工一样了解情况（至少在事实方面）。这是从孤立的知识到按需提供的机构知识的根本转变。它可以缩短学习曲线并加速入职——新员工可以问AI“我们通常如何营销新产品？”，并获得详细的答案，包括过去活动的示例、关键联系人等，而不是花费数周时间手动发现所有这些。
现在，所有这些美好的场景都带有警告：AI可能会犯错误（幻觉是一个已知的问题），因此企业将为关键用途实施验证步骤。尤其是在早期，将会有强大的人工参与设置——例如，AI起草一封发送给客户的电子邮件，但人类必须在审核后点击发送。随着时间的推移，随着对AI的信任度提高，将会有更多的端到端自动化。但即使AI自主运行，公司也会持续监控输出。我们可能会看到“AI审计”成为运营的常规部分——例如，随机抽样AI决策以确保质量，就像今天呼叫中心中的呼叫监控一样。
安全是另一个因素：将所有这些AI连接到公司系统意味着更大的“攻击面”。集成商将确保适当的身份验证和日志记录，但想象一下提示注入攻击（用于欺骗AI的恶意输入）作为一种新的网络安全问题。我们可能会有整个企业IT部门专注于AI安全和道德——确保AI不会失控或泄露信息。这再次是咨询公司可能提供持续服务的地方：AI模型监控、安全审计、偏差测试等，作为托管服务。
最后，考虑一下企业文化可能如何转变。当重复性任务自动化时，人们会做什么？理想情况下，是更具创造性和战略性的工作。如果员工从繁琐的工作中解放出来，我们可能会看到创新的复苏。一些公司正在让每位员工都可以访问像ChatGPT这样的工具，以提高个人生产力——撰写电子邮件、集思广益、总结会议。某种AI素养将成为必备技能；那些知道如何有效使用这些工具的人将胜过那些不知道的人。这就是为什么一些公司已经在启动关于提示工程和AI协作的内部培训。这让人想起早期PC时代，当时那些学会使用电子表格的人获得了优势。现在，知道如何将任务委派给AI（并验证其工作）将成为办公室中的一种超能力。
总而言之，AI注入的企业将以空前的速度、智能和以客户为中心的方式运营。由于AI可以立即提供见解，因此决策周期缩短。员工变得更像是工作流程的协调者，而AI则负责繁重的工作。客户获得的服务几乎感觉神奇（“哇，他们通过聊天在一分钟内在午夜解决了我的问题！”）。随着公司利用AI能力（如预测服务、个性化产品等），新的商业模式涌现。
并非所有地方都会在一夜之间发生这种情况——一些行业（科技、金融）处于领先地位，而另一些行业（例如，政府或较小的公司）可能会滞后。但方向已定。正如今天的企业没有计算机或互联网+就无法具有竞争力一样，在几年内，一家没有以重要方式使用AI的企业将无可救药地被淘汰。OpenAI和咨询巨头都在押注他们将成为引领公司进入这个新时代的人，将AI炒作转化为现实世界的结果。
总结
让我们退一步，坦率地说：我们正处于一个拐点，在这个拐点上，规模本身并不能保证企业的生存——适应性才是关键。未来十年的赢家将是那些不仅拥抱AI，而且以战略性和积极的方式拥抱AI的人。OpenAI与HCLTech等咨询巨头联手表明，AI创造者知道他们需要实地部队来征服企业领域。这几乎让人想起一场军事行动：OpenAI开发了这些“超级武器”（GPT-4等），现在大型咨询公司是将军，他们在现场大规模部署它们。
全球集成商为传统企业解锁AI有点像将新鲜血液注入旧血管。他们可以接管一家沉闷、官僚的银行，并帮助它在服务客户和内部运营方面表现得更像一家精通技术的金融科技公司。这是变革性的。这也意味着竞争格局将发生变化。我们可能会看到一些现有公司正是因为他们及早地在正确的指导下拥抱AI而实现了飞跃，而以前的领导者则落后了。例如，两家竞争对手的保险公司可能会出现分歧：一家与OpenAI和顶级集成商合作，自动化索赔，并通过AI助手让客户满意——另一家则拖拖拉拉，可能担心风险。5年后，第一家保险公司吞噬了市场份额，而第二家则在追赶或整合。类似的故事将在零售、医疗保健、制造业等领域上演。
咨询巨头经常被批评为行动迟缓或保守，但实际上在这里表现出了大胆。他们正在围绕AI重新构想他们的整个服务组合。他们明白，如果他们不成为AI赋能方面的专家，新的以AI为中心的公司（甚至客户自己）可能会绕过他们。因此，他们已经全力以赴——培训了数万名员工使用AI工具，投资了数十亿美元，组建了联盟。这可能是自离岸外包或向数字化转型以来咨询界最大的转变之一。而且这绝对是必要的。我认为，咨询公司将成为决定AI在商业中采用速度和广度的最重要参与者之一。他们不会像OpenAI或花哨的初创公司那样获得媒体关注，但他们将做出的艰苦工作将使AI成为X公司的一个小众实验与它成为X公司运营核心之间的区别。
有人可能会愤世嫉俗地说，“当然，顾问们想推广AI——他们从变革中赚钱。”但请记住，他们的长期成功取决于客户的成功。如果一个由咨询公司领导的AI项目反复失败或没有提供价值，那么该顾问的声誉和关系就会受到影响。因此，他们有很强的动力使这项工作在现实世界中发挥作用，而不仅仅是炒作。这意味着优先考虑AI的实际、收入增长用途，而不是科学项目。专注于增长，而不仅仅是削减成本——正如我们不断重复的那样，扩大蛋糕是制胜的心态。我希望最好的由咨询公司领导的AI转型确实会带来收入增长：更快乐的客户、更快的产品发布、更个性化的产品、通过效率实现的全球扩张等。当然，会有成本节约（减少人工时间、自动化日常任务），但真正的影响将是新业务和改善的营收表现。如果你是一位大型高管，那对你来说是悦耳的，因为它不仅将AI验证为运营改进，而且验证为战略优势。
让我们也解决一个大胆的观点：我们是否会看到公司之间出现AI鸿沟？很可能。那些做对了（在这些AI联盟的帮助下）的人可能会看到指数级的收益——AI随着时间的推移会带来复合优势。他们的数据变得更丰富，他们的模型变得更智能，他们的员工变得更擅长创新。那些犹豫不决的人可能会发现自己处于第二梯队，就像那些在互联网+或移动革命中迟到并且从未完全赶上的公司一样。
一个大胆的类比：社交媒体必须经历“大规模改造”才能保持相关性——正如我们讨论的关于LinkedIn和其他公司适应新的内容格式和算法一样——同样，企业需要进行大规模的AI改造才能保持竞争力。在我们的社交媒体上上演的适应或死亡的口头禅（再见，旧的趋势页面）现在正在企业战略会议中上演。适应（使用AI）或消失。没有中间立场，你可以什么都不做，然后寄希望于最好的结果。
我认为，OpenAI与HCLTech等公司合作是各个行业的警钟。它说：在规模上部署的实用AI时代已经到来。不是明年，不是五年后——而是现在。它表明，即使是传统技术的守护者（GSI）也在手持AI前进，这意味着任何剩余的不作为借口（“技术尚未准备好”，“我们没有用例”）正在迅速消失。如果你的竞争对手实际上正在将世界领先的AI和顶级咨询人才带入他们的董事会，那么你忽视AI就是企业渎职行为。
现在，我不能不提一件事：人的因素。我们可以拥有世界上所有的技术和顾问，但企业文化必须拥抱变革，这些举措才能真正成功。这意味着领导层是大胆的并设定了雄心勃勃的愿景（就像OpenAI自己设定了一个大胆的使命一样），以及员工愿意学习新工具并可能转变角色。这意味着沟通，关于AI将做什么的透明度，以及让每个人都参与进来的技能再培训计划。咨询公司确实可以帮助进行变革管理，但每家公司自上而下的基调都非常重要。那些将AI视为赋予员工权力而不是取代他们的机会的公司可能会更顺利地执行。正如我们在《代理革命》中所说，AI工具可以成为赋能的助手——扩展人们的能力。“代理”一词意味着拥有代理权，让个人做更多的事情。在内部采用这种理念的企业（让员工拥有AI助手以更具代理性）将拥有一支不恐惧，而是对AI感到兴奋和创造力的员工队伍。这可以推动内部创新的良性循环，超出顾问所能提供的范围。
因此，这里有一个大胆的结束语：企业中的AI革命将由合作者赢得，而不是孤立主义者。OpenAI与HCLTech的合作只是一个备受瞩目的例子，但更广泛的说法是，那些合作、寻求专业知识、整合跨学科团队（AI科学家+行业专家+变革管理者）的人将超越那些试图完全在内部或根本不这样做的人。这有点像早期与云提供商合作的公司与那些出于自豪或恐惧而试图维护所有本地基础设施的公司——我们知道谁赢得了这场游戏。
OpenAI和咨询巨头基本上是在押注他们可以共同将AI带给每一家财富500强公司——当然，为此收取高昂的费用——但也真正地将这些公司提升到未来。如果他们成功了，商业世界即将被重塑，传统公司似乎在一夜之间变成了AI驱动的创新者。“传统”这个词甚至可能不再是一种贬义；“传统企业”可能意味着一家通过将其传统与AI相结合而成功地将其传统发扬光大的公司。
最后，我们正在目睹尖端创新和主流执行的前所未有的融合。这就像一架超音速喷气式飞机（OpenAI的技术）被专家工程师（顾问）固定在一艘战舰（企业）上，他们确保它实际上直线飞行。战舰飞行的想法是大胆的——但这基本上就是正在发生的事情。2020年代的企业看起来或运营起来都不会像2010年代的企业那样。它们将更快、更智能、更自动化，但也更个性化和更具创造力。
OpenAI与HCLTech的合作不仅仅是一次性的交易——它是科技领域一种新的运作方式的先兆。全球系统集成商有望成为企业AI采用的无名英雄（或造王者）。咨询巨头经常被认为是保守的，但他们正在证明他们愿意下大赌注并与时俱进——因为他们知道他们的客户和他们自己面临的风险。这种有远见的AI公司和以执行为中心的咨询公司的协同作用将为即使是最沉闷的传统企业释放AI的价值。抓住这一刻的人将会蓬勃发展，将自己定位为AI时代的强国。那些没有抓住这一刻的人呢？他们可能只会成为下一篇《数字解决方案的崛起》文章中“错过机会的公司”部分的案例研究。
底线：企业AI革命将是一项团队运动，而OpenAI刚刚选拔了一些非常重要的球员。比赛开始。
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