采 訪|齊卿 彭海燕

整 理|莊妍 朱羽婓

AI轉型已成為企業(yè)重塑競爭力、探索增長新曲線的核心議題。本篇《AI轉型啟示錄》專欄文章，我們精選了8家不同行業(yè)領軍企業(yè)高管關于企業(yè)AI應用現(xiàn)狀的訪談精華。旨在揭示AI技術從概念驗證到規(guī)?；涞氐年P鍵路徑，以及企業(yè)在戰(zhàn)略定位、組織適配和場景價值挖掘中的實踐與挑戰(zhàn)。

調研發(fā)現(xiàn)，企業(yè)AI應用已從單點工具賦能邁向全流程重構，呈現(xiàn)三大特征：戰(zhàn)略層面，頭部企業(yè)明確“AI優(yōu)先”原則，通過自研或合作部署行業(yè)大模型，推動產品與服務智能化升級。場景層面，AI深度滲透人力資源、生產制造、客戶服務等高價值環(huán)節(jié)，既提升運營效率（如合同審核效率提升數(shù)倍），也催生數(shù)字員工租賃等新商業(yè)模式。組織層面，跨職能協(xié)作、扁平化管理成為趨勢，但數(shù)據(jù)治理、人機邊界界定仍是普遍痛點。這些實踐為行業(yè)提供了AI轉型的差異化樣本，也揭示了技術、業(yè)務與組織協(xié)同進化的必然性。

訪談嘉賓：

鄧堅 美敦力大中華區(qū)商務運營服務部副總裁

丁龍 威高威智公司總經理

吳嵐 TCL科技集團副總裁

蔡雪 金蝶中國助理總裁、HR產品事業(yè)部總經理

李中興 天津醫(yī)藥集團人力資源總經理

呂紅 美國暉致醫(yī)藥人力資源高級副總裁

王茜 泰爾茂(中國)投資有限公司人力資源總監(jiān)

梁家廣 安踏集團安踏學園校長

戰(zhàn)略布局：AI優(yōu)先還是漸進融合？

要點小結：企業(yè)AI戰(zhàn)略呈現(xiàn)多元化路徑，既有激進轉型也有漸進融合。數(shù)字化、先進制造業(yè)（如金蝶、TCL）明確“AI優(yōu)先”原則，通過自研或合作部署行業(yè)大模型，推動產品智能化升級，探索數(shù)字員工租賃等新商業(yè)模式。醫(yī)療（美敦力）等行業(yè)更注重AI與現(xiàn)有業(yè)務的漸進式結合，強調技術適配性和實際價值。無論以 “All in AI”以突破行業(yè)邊界，還是通過“AI in All”優(yōu)化效率，企業(yè)均需平衡投入與短期收益。

中歐商業(yè)評論（以下簡稱CBR）：公司在戰(zhàn)略上是如何規(guī)劃AI轉型？公司在AI轉型上是側重“All in AI”（AI+創(chuàng)新業(yè)務）還是“AI in All”（現(xiàn)有業(yè)務+AI）的模式？

鄧堅：美敦力全球領導層都非常重視AI。我們在美國正在嘗試一些OEM AI（原始設備制造商的人工智能），尤其是在創(chuàng)新技術和療法領域。我們在美國建立了專門的AI團隊，負責整合公司內外部的資源，進行相關的研究和產品開發(fā)。針對中國市場，我們更多是將AI與現(xiàn)有業(yè)務進行結合，主要專注AI在公司運營效率和客戶互動領域的實際應用。我們認為中國對比其他國家，會構建自己的AI生態(tài)系統(tǒng)。所以美敦力全球和中國將緊密結合，構建我們在AI領域的全球整體布局。

蔡雪：2025年，金蝶將開始全面轉型為企業(yè)管理AI公司，我們始終堅持“AI優(yōu)先”。當前金蝶的AI應用已進入全面深化階段，已將DeepSeek為代表的AI大模型全面集成至金蝶云全線SaaS應用及金蝶云蒼穹平臺，并成立了專門的AI團隊。金蝶不僅在產品端重構流程（如將傳統(tǒng)ERP模塊拆解為原子化能力并通過Agent編排），還以AI探索新型商業(yè)模式。盡管初期投入巨大，但AI已帶來顯著收益，包括：內部運營效率提升（如合同審核效率提高數(shù)倍）、間接戰(zhàn)略價值，以及風險規(guī)避（如合同合規(guī)性優(yōu)化）。

王茜：泰爾茂集團在AI應用方面采取了漸進式的策略，強調業(yè)務場景的結合和實際應用效果。集團并不追求技術上的最先進，而是注重技術的適配性和實用性，以解決具體業(yè)務問題為目標。

場景落地：AI如何重塑核心業(yè)務？

要點小結：AI應用已從單點工具邁向全流程重構，深度滲透高價值場景。受訪企業(yè)的共性在于：AI既提升運營效率（如合同審核提速數(shù)倍），也催生新業(yè)務形態(tài)（如雷鳥AI眼鏡）。但場景落地需解決數(shù)據(jù)孤島與技術適配問題。

CBR：公司目前AI主要應用在哪些業(yè)務場景中？

鄧堅：美敦力的AI應用主要集中在三個方面。一是，運營效率提升，盡量通過數(shù)字化和AI的應用，實現(xiàn)產品流向全鏈條的管理，以及日常運營工作的自動化。二是，客戶互動，包括潛在客戶開發(fā)、現(xiàn)有客戶的連接、新療法的推廣等。三是，數(shù)字醫(yī)療，主要集中在借助數(shù)字化和AI技術進行新產品和新療法的開發(fā)。我們相信，隨著中國AI生態(tài)系統(tǒng)的迅速迭代和快速擴張，跨國公司在中國將會開發(fā)出更多的AI實際應用場景。

丁龍：骨科手術機器人屬于醫(yī)療器械行業(yè)細分賽道。AI在其中的作用，一是做流程化工作，如手術規(guī)劃，幫助醫(yī)生更好地了解患者病情，確定手術方案；二是幫助機器人積累能力，使其更智能。在實際應用中，通過軟件處理患者的CT圖像，進行分割、重建，標注關鍵解剖點，制定手術規(guī)劃，手術中還能參與配準等環(huán)節(jié)，輔助醫(yī)生操作。

吳嵐：TCL 采取兩條腿走路的方式。一方面，在現(xiàn)有的 To C 和 To B 業(yè)務中積極應用 AI 技術，如 TCL 華星在半導體顯示生產線上運用 AI 實現(xiàn)提質降本，智能終端產業(yè)用 AI 進行產品創(chuàng)新，推出雷鳥 AI AR 眼鏡。另一方面，通過低成本試點探索新業(yè)務機會，比如 CES 上展示的機器人寵物，在AI技術助力下，有機會成為新的業(yè)務賽道。

蔡雪：目前我們在AI的應用場景上已經非常廣泛，主要集中在財務、人力資源等領域，賦能企業(yè)決策、數(shù)據(jù)分析、財務處理、供應鏈管理、IPO等全業(yè)務鏈環(huán)節(jié)。其中，“星瀚人力云”由金蝶與華為攜手打造，沉淀了華為30多年的豐富實踐以及最前沿的管理理念。近年在模塊和功能上進一步創(chuàng)新、擴張，通過AI技術幫助企業(yè)打造數(shù)字員工。比如在與海信的合作中，雙方共創(chuàng)AI應用，打造了員工活水平臺及近20個業(yè)務場景，實現(xiàn)員工全旅程和人才供應鏈全鏈路的智能化體驗。在金蝶內部，我們?yōu)殇N售團隊配備了數(shù)字銷售助理，通過連接內部系統(tǒng)實時調取客戶歷史合作數(shù)據(jù)，輔助銷售快速響應客戶需求。在合同審核方面，我們利用AI自動審查合同合規(guī)性，大幅降低人工審核的工作量和錯誤率。

王茜：AI已深度融入業(yè)務流程優(yōu)化與數(shù)據(jù)驅動決策。我們通過建立數(shù)字化平臺整合銷售端與FCS（銷售、研發(fā)、市場背景團隊）的數(shù)據(jù)，構建知識中心以支持產品鋪貨、市場投資及風險管理。例如，銷售數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測幫助優(yōu)化下沉市場策略，而醫(yī)生培訓數(shù)據(jù)則用于學術支持與產品迭代。此外，AI還被用于績效評價框架設計，通過設定SMART原則提升管理效率。

呂紅：以研發(fā)為基礎技術領先制藥公司，在藥物研發(fā)中利用AI加速靶向治療探索，尤其在神經退行性疾?。ㄈ缗两鹕?、阿爾茨海默?。╊I域，AI能縮短研發(fā)周期并填補傳統(tǒng)方法的空白。此外，AI在個性化治療和患者陪伴方面也取得進展，如美國通過數(shù)字化手段提供個性化診療服務，但中國在這一領域尚處于探索階段。

李中興：天津醫(yī)藥集團在AI應用上處于摸索階段，目前已接入DeepSeek。在生產方面，新建數(shù)字化智能車間，提升生產效率和穩(wěn)定性。營銷方面，用于人員培訓、終端講解（如AI數(shù)字人）及銷售數(shù)據(jù)挖掘。研發(fā)方面，在化藥研發(fā)的分子模型設計等工作上進行探索，但仍處于研究階段。

梁家廣：安踏將AI視為提升效率的工具。目前在銷售、設計等環(huán)節(jié)引入了AI工具，提升崗位的效率。如在設計領域，引入AI制圖軟件，大幅提升繪圖速度與展示力，實現(xiàn)流程效率躍升。在我們看來，AI更多的是提升崗位效能，而不是去替代崗位上的員工。

組織變革：人機協(xié)作的最佳邊界在哪里？

要點小結：AI驅動組織向扁平化、跨職能協(xié)作演進，但人機邊界界定仍是重要挑戰(zhàn)。企業(yè)通過矩陣管理或項目制打破部門壁壘，AI承擔基礎流程自動化（如HR簡歷篩選），釋放人力聚焦高價值決策。受訪者關鍵共識在于：AI輔助而非替代人類判斷，尤其在戰(zhàn)略決策和復雜溝通場景中，需結合數(shù)據(jù)理性與人文洞察。未來組織需平衡技術效率與人性化管理，構建“AI參謀+人類決策”的互補模式。

CBR：AI為組織帶來哪些變化？

吳嵐：在組織管理上，通過“指標互鎖和互背”強化組織敏捷性，未來組織可能更加扁平化，減少協(xié)作節(jié)點，提高效率?？偛慷ㄎ灰苍谧兓蛐《l(fā)展，賦能/使能職能加強，管控職能因AI技術和數(shù)字化系統(tǒng)的發(fā)展而優(yōu)化，實現(xiàn)更合理的授權和監(jiān)督，同時共享服務在AI加持下將更具規(guī)模化、個性化和人性化。

王茜：AI在管理中的核心價值在于效率提升與跨部門協(xié)作。例如，HR部門通過AI機器人處理簡歷篩選、薪酬福利系統(tǒng)化等基礎工作，使團隊轉向戰(zhàn)略層的人才結構優(yōu)化與組織能力建設。我們嘗試將AI應用于績效預審，結合戰(zhàn)略目標分解與數(shù)據(jù)模型生成初步評價，輔助管理者調整。此外，通過項目制管理打破部門壁壘，利用“理科生+文科生”組合平衡數(shù)據(jù)理性與組織軟性溝通，推動AI與人的相互成就模式。

CBR：企業(yè)決策過程中，AI發(fā)揮怎樣的作用？如何界定人機協(xié)作的邊界？

丁龍：在人機協(xié)作中，需求探索和決策環(huán)節(jié)人類判斷不可取代。AI 雖然能提供很多建議，但提出問題、決定解決什么問題以及最終決策的是人。AI 主要是在人確定目標和方向后，幫助實現(xiàn)最優(yōu)路徑。同時，人類為 AI 產生的結果賦予價值意義，且承擔最終責任。即使 AI 給出的結果看似都有意義，也需要結合時間、資源等因素評估，通過 MVP 測試后再做決策。

呂紅：AI時代需平衡理性與人性化。一是，避免技術霸權。數(shù)據(jù)科學家提供客觀分析，但業(yè)務高管需結合現(xiàn)實情境決策。例如，復雜問題需專家與利益相關者會診，融合AI數(shù)據(jù)與人類洞察。二是，維護組織多樣性。通過跨職能協(xié)作（如網狀組織）防止技術團隊壟斷決策權，確保多元聲音被納入。

李中興：在決策方面，AI 至少短期內無法代替人類決策。人類決策具有堅定性，如企業(yè)長期投入研發(fā)產品最終成功、毛主席四渡赤水等案例，體現(xiàn)了人類決策的遠見和堅定，這是 AI 目前難以具備的。

梁家廣：從領導力和管理學角度，決策不是單純的數(shù)據(jù)模型問題，還涉及很多其他因素，如利益相關者的感受。在與人相關的決策中，機器無法替代人，因為人的意愿度、肢體語言等信息機器難以分析，AI 在決策中只能起參謀作用。

企業(yè)AI轉型已從早期的技術探索逐步轉向規(guī)?；涞?，并在效率提升、業(yè)務創(chuàng)新和組織變革中展現(xiàn)出巨大潛力。然而，這一進程仍面臨數(shù)據(jù)治理、技術適配、人機協(xié)作邊界等重要挑戰(zhàn)。未來，企業(yè)需在戰(zhàn)略層面平衡“AI+業(yè)務”與“AI驅動創(chuàng)新”的雙軌模式，在組織層面強化跨部門協(xié)同與人才賦能，同時在應用層面注重AI與人類決策的互補融合。AI智能體正逐漸融入企業(yè)組織，企業(yè)需要理解AI智能體的作用與價值。AI Agent（AI智能體），不是助手或工具，而是組織里的一個角色。它能推理、能判斷、能執(zhí)行任務，重新定義組織的最小功能單元。企業(yè)必須給智能體以權限、目標和評價機制。越早讓智能體擁有權限，它就越能成為組織的一部分，而不是一個外掛。

AI 工具只是“降本”的故事，Agent 才是真正能讓你“重構組織”的開端。下一篇文章中，我們將深度探討AI時代組織變革的前沿實踐。歡迎讀者朋友們持續(xù)關注我們的專欄。

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