很多企业对AI的态度，和当年的诺基亚惊人相似

诺基亚不是死于“做错了什么”，而是“看清得太晚”：把浪潮当成工具，把颠覆当成改良，把窗口当成永远敞开的大门。

文：中外管理传媒 王爽

责任编辑：胸怀天下

管理解读：刘百功（“中国造隐形冠军”评选评委、中外管理传媒利润倍增中心学术主任、西南财经大学西部商学院企业赋能增长研究中心执行主任）

如果你今天仍把AI看作一个“更聪明的对话框”，不妨先回想一下诺基亚最后的日子——它不是一夜崩塌，而是在看清智能手机浪潮时，浪潮已经变成了海啸。

如今，同样的剧本正在重演，只是速度被按下了快进键。“AI的变化速度是以天来算的”，这不是预言，而是正在发生的现实。到2027年下半年，如果你的企业还没有真正用上AI，竞争力将不再是“打折扣”，而是被直接清空。

企业如何避免沦为下一个“诺基亚”？答案不复杂，却很残酷：先用起来，或者，被甩出去。

“+AI”与“AI原生”，隔着一整个商业时代

中外管理传媒：您提到“AI智能体是一种思想，而不仅仅是工具”。如果沿着这个逻辑推演，“+AI”与“AI原生”之间的本质分界线究竟在哪里？为什么这条分界线的一侧是30%的效率改善，另一侧却是数倍的代际跃升？

刘百功：“+AI”和“AI原生”的分界线，本质上是效率提升与商业模式突破的区别。

“+AI”是在现有业务逻辑框架内，寻找每个环节中可以应用AI技术的机会，以提高效率、降低成本或改善客户体验。从目前实践看，提效和降本效果比较明显，但客户体验的提升还没有被充分感知。

而“AI原生”的本质是对商业模式的颠覆——创造出以前根本不存在的商业模式。

举个例子，我自己现在做的“AI Skill”，也就是智能体的技能培训。以前没有AI时，这件事根本不可能做到。我们做出来的几十个指标，今年7月底已经上线，学员和客户反馈都很好。这是以前完全没有的商业模式。

所以，二者的本质分界线就是：你是在既有框架里提效，还是在创造全新的商业逻辑。

中外管理传媒：您认为部署AI的“最后时间窗口”已经从2028年提前到了2027年下半年。这一判断背后的依据是什么？对于身处产业链上游、远离消费端的专精特新企业而言，这个倒计时意味着什么？

刘百功：判断依据就是AI的迭代速度。现在市场上存在三种企业。

第一种，还把AI当成对话框使用，查询问题，可能比以前用百度搜索得到的信息更丰富一些。

第二种，已经开始系统性地思考整个产业链——上游、下游，以及如何贴近客户——来提升整条产业链的效率、降低各环节成本、提高客户体验。

第三种，已经用AI创造出了全新的商业逻辑。

比如一家母婴零售企业，在做会员管理体系时，把整个体系拆分成6个智能体，实现了零专职人员维护——不再需要任何人专职做会员体系运营，全部由6个智能体完成，支撑了每年30亿的销售额。这是一种商业突破。

对于身处产业链上游、远离消费端的专精特新企业来说，现在最重要的就是全员使用智能体。最起码要提高工作效率、降低成本、提高产品质量、提升客户体验。要在原有业务链的每一个环节中找到AI可以发挥作用的地方。

如果短时间内不做这些事，就会面临巨大竞争压力。因为你不做，竞争对手在做。那些已经熟练使用AI的企业，已经开始大幅提效、降本、改善客户体验，而完全没有跟上的企业，在这一轮竞争中就会被甩在后面。

中外管理传媒：您提到“不用AI，竞争力将大打折扣”。如果落到具体商业场景中，这些企业最先感知到的“折扣”会发生在哪里？

刘百功：最先感知到的就是效率。

举个例子，以前一个产品的研发周期可能需要12天，但竞争对手用了AI之后，研发可能只需要1.2个小时。这不是理论推演，而是我们在现实辅导企业中已经遇到的真实案例。效率提升远超想象。

有些企业最先感知到的折扣可能来自日常职能部门的工作效率；有些企业感知到的可能是客户反应速度——竞争对手给客户的反馈是即时的，而我们的反馈是按小时甚至按天计算的。针对不同企业，“大打折扣”发生的业务环节不一样——有些在研发，有些在行政，有些在客户响应，有些在生产管理。

落地的高墙

中外管理传媒：企业部署AI会面临一个现实困境：许多企业的掌舵者是在传统商业语境中成长起来的，AI对他们而言既陌生又抽象。如果您需要说服“老一辈决策者”，让他们“先用起来”的那个最小切口是什么？

刘百功：让老一辈企业家尽快用起来，我的方法很简单——先给他装一个智能体应用。我会建议他们先从智能体用起来，核心就一句话：先用起来。用起来之后，再慢慢学习怎样系统地跟自己的业务结合，这是最重要的。

中外管理传媒：即便一把手拍了板，执行层面的结构性阻力依然存在。在很多企业，业务部门不懂技术，IT部门不懂业务，这是AI落地的主要障碍。这两个部门之间的“语言鸿沟”有多深？如何打破这种隔阂？

刘百功：现在各大AI顶级公司都在做一件事，叫FDE（前沿部署工程师）。我们看到国外的Adept和OpenAI，这两家公司在相差不到两个小时的时间内同时宣布成立管理咨询部门。什么意思？就是要利用管理咨询公司的人和企业内部的人一起熟悉业务，同时和AI技术人员组建联合工作小组。

现在业内寄希望于让一个人既懂技术又懂业务，起了个名字叫FDE，但我个人不太看好这种方式——把一个技术人员训练得完全懂业务不太现实，也太浪费时间。

我的建议是三方组建工作小组：管理咨询公司的咨询师（掌握系统的管理工具、AI技术人员、企业内部的业务人员，三方配合，才能快速构建企业AI推行方案。

中外管理传媒：您提到“AI沉淀了优秀员工的经验知识后，老板反而不那么担心核心员工离职了”。这似乎与传统“人才管理”强调留人、激励人的逻辑相反。AI是在帮助企业家“摆脱对人的依赖”，还是在帮他们“更聪明地依赖人”？

刘百功：从人才管理的“选、用、育、留”四个维度来看，在“选”的环节，AI已经上场了。筛选简历，很多企业在我们的建议下已经导入AI，效果非常好。一个HR一天可能筛选100份简历，AI几分钟就能筛选1000份，效率完全不在一个量级上。

“用”的环节，我一般建议所有岗位在招人之前都要思考清楚：这个岗位是需要人？还是需要人机协同？还是需要人工智能体？要先分清这个岗位要做哪些任务，这些任务需要哪些动作，哪些是智能体完全可以做的，哪些需要人机协同，哪些必须由人独立完成。

“育”的环节，以前我们是将成功者的经验总结出来给新人培训，未来很简单——直接把成功者的技能做成“Skill”，新进入者直接用训练出来的Skill执行任务就行，效果非常好。

“留”的环节，关键人才当然还是需要留的。但如果这个关键人才的工作大部分是通过电脑完成的，那就很简单——用电脑完成的工作，几乎都能用智能体来完成。把他的经验沉淀下来训练成智能体，让智能体去执行，或者让新员工利用前人的智能体进行人机协同。

所以，这不是“摆脱对人的依赖”还是“更聪明地依赖人”的二元选择。关键是要分清楚：哪些岗位、哪些任务、哪些动作需要人，哪些需要智能体，哪些需要人机协同。

我自己讲过，人工智能有三个不可替代的点：第一是问题的界定——如何定义问题、创造新概念；第二是价值的判断——如何判断道德、价值、美；第三是人际关系的链接。这三个方面是AI暂时无法替代的。所以不是简单地“摆脱”或“依赖”，而是要区分场景、岗位、任务和动作——这是我们实践后总结的四个步骤，也是企业必须遵守的流程。

中外管理传媒：专精特新企业的护城河，往往就是那些藏在老师傅脑子里、高度非结构化的行业隐性知识。这类“只可意会”的经验，恰恰是最难被提取和量化的。您建议将其沉淀为AI知识库，但现实是很多企业连自己的隐性知识“在哪里”都还没理清楚。突破这个瓶颈的第一步是什么？

刘百功：隐性经验的萃取，需要分类讨论。

对于手工操作类的经验，现在已经有企业让熟练工人佩戴摄像头记录操作动作，用来训练智能体，进而培养机械手，很多企业已经在用了。对于知识结构类的经验，如果这个人长期用电脑工作，打开记录跟踪他的工作，大概三个月左右就可以实现经验沉淀，现在一些大的智能体平台已经可以做到。

但更重要的是我刚才讲的三个“不可替代”的领域——人际链接、价值判断、问题界定。比如跟人打交道，哪句话该说、哪句话不该说，变化很多，这些就很难萃取。再比如市场不好，到底是政策问题、产品问题，还是员工不努力？这类问题的界定本身就很复杂。

“诺基亚时刻”的真面目

中外管理传媒：多数专精特新企业的IT团队本就薄弱，AI人才更是“招不来、养不起”。您对这类企业最务实的一条建议是什么？

刘百功：最务实的建议就是——直接用大平台，不要自己养团队。

例如，我们自己公司一个IT人员都没有，但在腾讯的WorkBee这些大平台上，用得非常好，而且已经产生了不错的商业价值。以前IT干两件事：搭架构和编程。现在架构大平台已经搭好了，编程用语言就能完成。所以不需要自己建团队。

不建议专精特新企业上来就动大系统、花大钱，这样成本太高。我的建议是：先用一段时间，先找岗位、场景、任务、动作，用两三个月到六个月之后，再大面积地系统构建。

中外管理传媒：专精特新企业大多是中小企业，试错成本极为有限。对于这类企业，如何用“低成本、轻量化”的方式迈出AI部署的第一步？

刘百功：核心就一句话——先用起来再说。很多人第一步就想搞个大系统，花几十万、几百万，买回来发现跟业务不搭，员工怨声载道。

正确的做法是：先让关键岗位的人下载智能体，随便找一个小任务开始尝试。比如写个会议纪要、做个简报、整理个文档。用两三个月之后，再回过头来，按照“场景—岗位—任务—动作”四步法做系统梳理。这时候再决定：哪些环节需要深度部署？哪些环节可以标准化推广？

这样投入极低、风险极小，唯一需要投入的，是决策者的时间和注意力。

中外管理传媒：绝大多数专精特新企业身处产业链上游，是隐形的B端配套商。AI对这类企业的底层逻辑改变会是什么？最先被撬动的那个支点在哪里？

刘百功：对上游企业来说，底层逻辑改变最重要的就是效率提升。至于最先撬动哪个支点，还是要看企业具体的情况：有些从研发切入，有些从生产切入，有些从行政切入，有些从客服切入。

衡量的标准就两个：容易上手，价值高。找到同时满足这两个条件的环节，就是最佳切入点。

中外管理传媒：假如一家专精特新企业完整错过了AI部署窗口，它迎来的“诺基亚时刻”会以怎样的具体面貌出现？

刘百功：除非它拥有特别不可替代的技术，否则AI的效率、成本、客户体验，跟竞争对手相比会差很多。最终的结果就是被淘汰。

这不是危言耸听。当你隔壁的同行研发比你快十倍、成本比你低三成、客户响应比你快一个数量级的时候，市场上不会再有你的位置。“诺基亚时刻”不是一夜之间崩塌的，而是当你意识到差距的时候，已经没有追赶的可能了。