对话｜企业应用人工智能面临三大挑战

生成式AI不会颠覆企业的数字化转型进程，用好AI的前提是具备数字化基础

文｜赵一之

生成式AI（生成式人工智能）的兴起，是近两年全球最重要的技术变革。作为一家行业领先的技术咨询和服务公司，埃森哲认为这项技术会加速但不会颠覆企业的数字化转型进程。

2024年8月，埃森哲连续第七年发布《中国企业数字化转型指数》报告（下称《报告》）。根据报告里的调研结果，企业整体的聚焦点已从疫情期间的“运营优化”重回“创新与增长”。

报告认为，重回“创新与增长”需要企业加速数字化转型进程，而新型AI技术的应用能更好地助力这一进程。

埃森哲全球副总裁、大中华区主席朱虹在报告前言中表示，企业数字化转型已经从“浅水区”迈向“深水区”，转型的战略性、系统性和复杂性显著增加。此时技术固然重要，但更重要的是企业领导层需要具备前瞻性的眼光、坚定的决心以及高水平的决策能力，如此才能重塑生产力，赢得新增长。

生成式AI的勃兴对于企业的数字化转型意味着什么？这项新技术会让企业过去的数字化投入打折扣吗？企业要想用好生成式AI需要先做好哪些功课？如何跟进一个还在快速演进中的技术趋势？在当前复杂多变的大环境下，公司又该如何保持定力，重塑增长？随着数字化转型进入深水区，企业要补上哪些短板？近日，笔者对话埃森哲全球副总裁、大中华区技术服务部总裁、埃森哲阿里事业部总裁俞毅，探讨了中国企业数字化转型的最新趋势。

AI正在加速企业的数字化转型

AI技术的快速发展，正在加速企业的数字化转型步伐。《报告》认为，过去一年，生成式AI的技术突破不仅带来了巨大的机会，使企业看到了应用AI技术重塑业务的潜力，还带来了更大的市场竞争压力，迫使企业加快数字化转型的步伐，埃森哲调研的450家中国企业中，约六成计划提高数字化投入，相比去年增加6个百分点。

图源：埃森哲《2024中国企业数字化转型指数》报告

具体来看，《报告》调研发现，由于制造、财务和供应链是企业运营的核心领域，重塑这些流程能够显著提升企业的运营效率和竞争力，因此更多中国企业倾向于在这些领域进行技术应用和职能重塑。此外，随着企业数字化转型的加速，IT职能的重要性日益增强，企业需要更加灵活和高效的IT部门来支持业务的快速发展。相比2023年，想要重塑IT职能的企业大幅提升，从5%上升到40%。

图源：埃森哲《2024中国企业数字化转型指数》报告

埃森哲调研显示，全球77%的企业高管相信生成式AI能给企业的营收增长或效率提升带来机遇。中国企业更加乐观，90%的中国企业将生成式AI视为企业机遇，其中46%的企业认为它为企业营收增长提供了新的机会，44%的企业认为它能助力企业提升效率。

在俞毅看来，生成式AI并没有颠覆性地打断企业的数字化进程，数字化转型需要的全局性考量、一把手工程、战略引领等要素依然存在，而生成式AI覆盖面广，能够促进企业数字化各方面的联动。另一方面，企业在应用生成式AI的过程中，可能会发现自身数字化的短板。换言之，数字化基础不好的企业，也很难用好人工智能。总结来看，生成式AI需要与数字化转型融合推进。

应用AI的先锋者、聚焦者、探索者和观望者

在具体应用的深度和广度上，埃森哲调研发现，中国企业中科技属性较强、数字基础较好且直接面向终端消费者的行业，如软件与平台、通讯与媒体、高科技制造、新零售等行业，他们在应用AI的程度和应用场景的多样性上，都是“先锋”者。

汽车、制药等行业AI的用例集中在产品研发、产品智能化等方面，如头部药企用AI加速新药研发，车企在自动驾驶、智能座舱上投入AI的研发，这类企业是AI应用的“聚焦”者。

在工程机械、保险、银行等行业，虽然开始用AI的企业比例较低，但头部也有了不少用例。如宁德时代在新电池材料研发、缺陷检查等智能制造领域，大型银行在知识问答、营销客服、投研和风险管理等场景开始应用AI技术，是“探索”者。

而资源、能源、化工等行业企业更关注制造和供应链效率，安全生产和环境约束也更加严格，这类企业AI应用相对谨慎，用例也较少，是“观望”者。

图源：埃森哲《2024中国企业数字化转型指数》报告

AI应用的三大挑战

埃森哲的调研发现，企业应用AI面临三大现实挑战：AI整体战略当完善，数字技术基础待加强，变革能力需升级。

俞毅表示，AI整体战略需要企业对AI应用有清晰的顶层设计，有对应的治理结构，还需要考虑安全、合规和风险。埃森哲报告指出，AI不是普通的技术变革，它能够推动所有业务流程的重新设计，重塑整个价值链。如果仅仅局限于单个用例，缺乏整体规划，AI的价值就会大大受限。

对于数字基础的完善，俞毅举例表示，中国企业整体上云的比例相比全球平均水平偏低，如果不上云，应用AI模型就会存在很大局限，成本也会更高；第二，许多中国企业在如ERP（资源管理系统）、CRM（客户管理系统）等核心数字系统建设上有欠债，并且此前的投入可能集中在功能性系统上，而缺乏底层数据的打通，在应用AI的过程中会发现缺乏相应的数据，技术“债务”问题非常明显。

埃森哲的调研显示，对于生成式AI的价值、影响及所需应对举措，中国高管与全球高管的认知存在显著差异。正在重新设计工作岗位以融入生成式AI等新兴技术的中国企业仅有32%，低于全球的46%。

图源：埃森哲《2024中国企业数字化转型指数》报告

对于变革能力升级，俞毅表示，组织要为目标服务，比如，面向AI的转型涉及面广，有的企业设立了专门的负责人例如首席AI转型师。AI的变化，也需要工作岗位和角色的调整，让人与技术共存，提高效率。此外，也要考虑风险管控、职能划分的问题。总结来看，要处理好数据管理，职能边界，总体协调机制这三方面问题。

俞毅期待能看到更为深入的企业端的应用。他认为，企业要从大模型出发，与企业、行业数据进行深度融合，包括在此过程中不断进行微调。并且，应用的过程并不是简单的技术部署，而是跟企业组织、流程强相关。

埃森哲认为，过去一年，以生成式AI为代表的数字技术已推动企业加速重塑，一方面给企业未来的发展开拓了广阔的想象空间，另一方面也对企业驾驭技术力量、创新增长方式提出了更大的挑战。

埃森哲建议，企业高管需要洞察全局，审时度势，及时发现潜在风险，积极管理变革，灵活调整转型策略、投资优先级、治理结构和管理流程。同时，企业还要不断增强组织的灵活性，迅速应对商业环境的变化。这一切不仅需要依托先进的技术基础设施，更需要强大的变革管理能力，激发组织和人才的巨大潜能，实现长期健康发展。