AI并非取代经营管理的“救命稻草”，而是增强组织能力的“助推器”与“放大器”。五一假期间，几位企业界的朋友到我的田园小院“围炉茶话”，伯爵红茶续至三巡，小烤肉烤过五串，谈话不觉渐入正题。聊到当下培训热点，朋友们提到最近不少单位纷纷安排老师讲解 DeepSeek 及各种 AI 工具类课程。我询问缘由，他们表示，这是当前的主流趋势，管理层也普遍予以支持。与此同时，其他类型的培训随之大幅缩减，有的甚至基本停摆。HR们一时间也有些摸不着头绪——几乎所有内容都以AI为核心，仿佛写报告、做总结、拟方案，乃至销售、研发、财务、人力、干部、员工等各个岗位，通通都离不开AI了。其中一位小有名气的商业讲师告诉我，他的领导力课程如今也加入了大量AI工具的应用模块，企业也颇为买账。我听后不禁感慨：这样的风潮，如果没有理性引导，极有可能走向一种集体性的“降智”。

或许有朋友会认为我提出的问题略显夸张或挺有意思。但让我们回到现实，认真分析：自2025年春节期间，DeepSeek横空出世，迅速引发全国乃至全球的广泛关注。此后，各类企事业单位纷纷投身于对DeepSeek及相关AI内容的学习热潮之中。一种值得关注的现象随之而来：一切都开始与AI挂钩，包括企业管理者的领导力、工作法，甚至企业也要求以培训DeepSeek为主了。各路培训机构与商业讲师也“跟风入局”，在课件中添加AI工具内容；仅是在课程名称前加上一个“AI+”，便摇身一变成了“AI课程”。需要我们警醒的是，类似的潮流并非首次出现——回顾过去几年，“互联网+”“区块链+”“专精特新+”“大数据+”等概念风靡一时，但当风潮渐息，企业真正沉淀下来的成果又有多少？如今，“AI+”的浪潮正盛，我们更应思考：在热度褪去之后，各类组织该如何真正静下心来，让理性回归？我始终认为，企业的经营管理，归根结底仍要依靠扎实的基本功，而非跟风。

一、系统分析 透视企业需求及误区

在此背景下，我们有必要深入探讨：企业应如何以科学、可持续的方式，将AI技术有效融入经营管理之中？当前，许多企业在学习AI，尤其是像DeepSeek这类新兴技术时，往往因为跟风而流于表面。例如，仅将其用于文案写作等基础辅助性场景，若能实现一定程度的数据分析，都已属不易。然而，也有部分企业管理者对这一趋势持审慎态度。他们敏锐地意识到，若是盲目追逐AI热点，可能会干扰企业对基础能力的建设与提升。因此，他们积极寻求解决办法，希望能真正实现AI技术的科学应用与长效赋能。

要达成这一目标，企业必须跳出“赶风口”的心态，回归理性思考与系统规划。首要之举，是基于实际情况分析具体需求。例如，AI技术的学习与应用对象可能涵盖企业高层决策者、中层管理者，乃至一线员工，不同层级对应的技术能力和业务场景存在明显差异。唯有从岗位出发、分类施策，才能推动AI的有效落地。

同时，企业应用AI的核心诉求不应是追逐短期潮流，而是通过扎实地使用AI切实提升经营管理水平。想做到这一点，显然不仅需要技术层面的革新，更涉及企业在战略规划、组织文化、技术基础与人才培养等多个维度的系统性布局。

因此，我们有必要展开全面的分析，包括当前面临的问题、长期应用AI的方法，以及具体的实施步骤。在此基础上，再进一步洞察企业的深层需求：他们可能并不满足于获取表层的应对策略，而是更希望了解如何将AI融入核心业务流程、避免形式主义，确保AI技术真正带来价值；同时，企业也在思考如何科学评估AI项目的效果、避免资源浪费，以及如何培养内部能力，以减少对外部技术的依赖。

为回应这些痛点与诉求，我们在分析相关情况时，可以从几个关键方面入手。

首先，应明确当前所面临的核心问题。不少企业在推进AI应用过程中盲目跟风，缺乏清晰的战略规划，未能充分结合自身实际需求，导致应用流于形式，效果不佳。

其次，需要探讨问题解决之策，如强调战略规划、推动AI技术与业务场景的深度融合、夯实数据基础建设、制定有针对性的人才培养策略，或进行企业文化的萃取与传承等。同时，还应制定清晰可行的实施步骤，如设立试点项目、开展效果评估、持续优化迭代等，以有效发挥AI应用的价值。

当然，企业在推动AI应用的过程中，也需警惕常见的误区。例如，将AI视作“万能药”、忽视基础管理的重要性，或急于求成、缺乏长期投入的耐心。针对这些问题，应及时识别并制定相应的解决方案。

首先，企业需明确AI的角色定位——在当前阶段，AI更应作为工具而非战略核心。同时，强化数据治理与流程优化，确保AI有良好的应用环境。企业还应广泛学习和参考成功案例与最佳实践；如尚无具体案例，也可从自身的业务痛点出发，优先选择“高价值”的业务场景进行试点，逐步推广，避免一窝蜂式地部署。此外，AI技术的长效使用还需要制度性保障，如设立专门团队、制定精练高效的管理机制，并形成反馈机制，以确保AI应用的持续性与有效性。

二、聚焦价值创造 加速企业智能化转型

尽管AI已是挡不住的潮流，我们当前更应强调AI是手段而非目的。企业唯有回归经营本质，通过打造扎实的基本功和合理地应用AI，才能实现可持续发展。要达成这一点，需要在创新与基础之间找到平衡、重视人员本身的作用，同时保持对技术的敏感度。我们可以从“理解”的层面进一步思考：当前企业盲目追逐AI技术的现象，本质上是数字化转型过程中普遍存在的“技术崇拜”误区。如何破解这一困局，是一个系统性课题，亟需企业构建起更为全面和理性的认知框架。结合近期与多家企业的交流观察，我将围绕上述现象进一步分析，并提出五点建议，供企业在推进AI实践时参考。

抓住关键，优先部署高价值场景

遵循价值第一法则，我们可以借助波士顿矩阵的基本逻辑，将企业业务划分为“金牛型”“明星型”“问题型”与“瘦狗型”四类，并优先在能够带来核心价值的20%关键业务环节中部署AI。例如制造行业中的造纸企业，可优先将AI应用于设备的预测性维护，这一举措有望显著降低约30%的停机或断纸的损失。相较之下，一些企业盲目追求“智能客服”或“智能响应”等看似前沿的应用场景，反而容易陷入本末倒置的误区。正如产品本身存在问题，却试图通过优化服务来弥补，往往难以从根本上解决问题。

打通链路，构建工程化体系

我曾在“企业经营之道”课程中提出，企业在推动AI应用落地的过程中，应秉持工程化思维，构建具备可持续性、可复用性与可扩展性的体系化路径。其中，“三层数据金字塔”分析体系便是一种有效方法，能帮助组织实现从数据积累到智能决策的逐层跃升。

首先是夯实基础，通过建设统一的数据中台，提升数据的可用性与治理能力，为AI模型训练与算法部署提供标准化、结构化的数据支撑。在此基础上，进一步搭建具备行业特征的工程平台，提升模型开发与迭代效率，将AI能力嵌入关键流程中，增强业务的产出能力、灵活性与智能化水平。最终，聚焦AI的实用价值，如开发可视化决策看板与智能分析工具，助力管理者实现更精准、更高效的实时决策，从而真正释放AI对组织运营的赋能效应。

此外，企业还需在人机协同层面加强工程化体系建设，推动AI能力与组织人员的深度融合。例如通过部署RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）构建“数字员工团队”，提升操作效率；又如建立“AI预警 + 人工研判”的双轨决策机制，增强应对复杂情境的反应速度与准确性。唯有以系统视角和工程方法，打通底层数据、技术平台与业务应用之间的链路，AI才能在企业日常运作与战略执行中发挥实质价值。

数智融合，赋能企业人才进化

当前，许多企业尚未建立健全的人才梯队，面临人才流失和断层的风险。在这一背景下，企业若能将AI技术作为辅助工具合理应用，将有助于提高人才培养的效率与决策的科学性。

基础层面  企业应为员工提供数字化素养培训，提升其对数字化的逻辑认知。然而，大量的实体培训往往费时费财。针对这一痛点，某制造企业专门开发了基于AI技术的辅助培训系统，使员工技能掌握的速度提升了60%。然而，仍有不少企业尚未意识到数字化教育的重要性，更遑论将AI技术真正应用于培训实践中。

专业层面  在更高层次的人才成长中，企业可建立AI工程师与业务专家“结对共创”机制，加速技术与场景融合。以某私立医院为例，通过引入AI辅助诊断系统，使其诊断模型的迭代周期缩短了40%。这不仅优化了模型的开发周期，也为培养理解业务、掌握工具的复合型骨干人才提供了现实路径。

多维支撑，构建应用长效机制

AI的深入应用正不断拓展企业边界，但如何确保其发挥长期价值、规避潜在风险、融入产业生态，仍是企业当前亟需思考的问题。

搭建价值评估体系  可开发一个包含财务指标（如成本节约率）、运营指标（如流程自动化率）、战略指标（如创新储备值）的三维评估模型，以全面衡量AI项目的价值表现。

不可忽视伦理治理  我在此前相关文章中曾指出，AI时代的人类伦理建设不容忽视。我们应高度警惕人工智能可能带来的负面影响，并通过设立AI伦理委员会等机制，未雨绸缪。例如，某金融机构已制定涵盖82项内容的AI应用负面清单，为AI应用提供了明确的警示。

尝试建立生态化路径  建议并呼吁政府相关部门在政策引导和资源协调方面发挥作用，推动企业构建产业AI联盟。例如，汽车产业链通过共享质量检测模型集群，有望带动行业整体良品率提升多个百分点。当然，这一成效仍需通过一段时间的数据积累与分析加以验证。

循序渐进，梳理AI落地周期

我认为，AI技术的应用需要循序渐进地推进。也就是说，其应用路径要清晰可控，推进节奏可根据企业的实际承受能力进行调整。围绕这一过程，我提出了五个阶段性的建议。

诊断阶段（1～3个月）  企业需先开展数字化成熟度评估，完成初步诊断，并识别三至五个具有高价值的业务应用场景。

基础阶段（3～6个月）  重点推进数据治理和平台建设，同时可根据企业规模，培养首批20～30人的AI核心团队。

突破阶段（6～12个月）  在这一阶段，可在前期选定的核心业务场景中实现AI应用的实际落地，并同步建立相应的价值评估体系。

拓展阶段（12～24个月）  企业可逐步搭建AI能力中台，参与或主导构建产业级协作网络，推动资源共享与生态联动。

进化阶段（24个月以上）  企业需要建立起持续的创新机制，推动组织从传统驱动型转向AI驱动型。在此之前，建议企业先成为学习型组织，为深入应用AI打下良好基础。

最后，我们建议企业始终牢记：AI并非取代经营管理的“救命稻草”，而是增强组织能力的“助推器”与“放大器”。常规来看，企业若能稳步推进为期3至5年的AI战略实施，通常可实现从“+AI”到“AI+”的转变。我们调研的几家前沿企业显示，其核心经验在于：每年将通过AI节省下的成本中约30%，再次投入于基础管理能力的提升，从而实现技术赋能与管理强化的双轮驱动，即我们常说的“双螺旋发展模式”。这种将AI深度融入企业进化基因的做法，才是让AI技术实现持续创造价值的关键。 

作者：马红忠

来源：《培训》杂志