前言
AI驅(qū)動(dòng)的企業(yè)正在成為現(xiàn)實(shí)。當(dāng)我們于2024年底啟動(dòng)這項(xiàng)研究時(shí)，幾乎沒有人能預(yù)料到智能體AI會(huì)如此迅速地從實(shí)驗(yàn)技術(shù)走向?qū)嶋H部署。如今，智能工具正在重塑工作流程，并重新定義人機(jī)關(guān)系。
我們發(fā)現(xiàn)，最成功的企業(yè)都明白一個(gè)簡單真理：真正的價(jià)值并非來自單個(gè)AI用例，而是來自智能的企業(yè)級(jí)編排。這不僅需要技術(shù)投資，更需要重新思考運(yùn)營模式、治理、數(shù)據(jù)架構(gòu)和人才架構(gòu)。
挑戰(zhàn)深刻。許多企業(yè)仍受制于專為任務(wù)型自動(dòng)化優(yōu)化的結(jié)構(gòu)，但真正的機(jī)遇在于構(gòu)建自適應(yīng)、自我優(yōu)化的工作流程。隨著智能體AI的成熟，關(guān)注點(diǎn)從輸出轉(zhuǎn)向編排將決定哪些企業(yè)能夠充分釋放AI的全部價(jià)值潛力。
普華永道正與全球客戶合作，協(xié)助他們應(yīng)對(duì)這一轉(zhuǎn)型，并開展此項(xiàng)研究以提供切實(shí)可行且實(shí)用的藍(lán)圖。希望本報(bào)告中的跨行業(yè)發(fā)現(xiàn)能為您提供洞見與靈感，助您打造真正智能的企業(yè)。
Adrian Clamp，KPMG國際互聯(lián)企業(yè)全球負(fù)責(zé)人——“隨著地緣政治動(dòng)蕩、經(jīng)濟(jì)不確定性以及AI驅(qū)動(dòng)的技術(shù)競賽重塑全球商業(yè)格局，組織無法再依賴傳統(tǒng)的增長和韌性模式。前進(jìn)的道路要求智能企業(yè)，變得適應(yīng)性強(qiáng)、協(xié)調(diào)有序且以AI賦能為核心?！?/b>
引言：企業(yè)智能的新前沿
為了解AI如何重塑成本效率與收入增長，KPMG調(diào)研了來自八個(gè)行業(yè)的1,400多位高管。在此次研究過程中，我們見證了人工智能發(fā)展軌跡中最快且最深刻的變革之一。
智能體AI超越單個(gè)用例，轉(zhuǎn)向整個(gè)工作流的編排。它賦予智能體自主性和上下文感知能力，支持跨系統(tǒng)、跨流程的決策與持續(xù)學(xué)習(xí)。
然而，這種潛力正遭遇結(jié)構(gòu)性現(xiàn)實(shí)的制約。我們的跨行業(yè)研究表明，將功能深度與敏捷響應(yīng)能力相結(jié)合的混合運(yùn)營模式，相較于傳統(tǒng)運(yùn)營模式，可將人工智能投資回報(bào)率（ROI）提升10%。不過，由于這些混合模式專為單點(diǎn)AI應(yīng)用優(yōu)化，而非智能體系統(tǒng)所需的端到端編排，它們正開始觸及自身的局限。
“隨著成本下降，現(xiàn)有市場將擴(kuò)大，新市場也將涌現(xiàn)。AI將開創(chuàng)前所未有的新事物。[The] 真正的價(jià)值在于探索新可能性，這些可能性能帶來更大的競爭優(yōu)勢。”——埃里克·布林約爾松 斯坦福大學(xué)以人為中心的人工智能研究所（HAI）教授、高級(jí)研究員 斯坦福數(shù)字經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)室主任
AI已進(jìn)入主流
許多公司以POC實(shí)驗(yàn)起步，隨后在各職能領(lǐng)域規(guī)?；瘧?yīng)用成功用例。如今，AI已成為現(xiàn)代企業(yè)的基礎(chǔ)，其戰(zhàn)略重要性廣受認(rèn)可：86%的高管認(rèn)為，擁抱AI的企業(yè)將在其行業(yè)中獲得競爭優(yōu)勢。
AI早期應(yīng)用的證據(jù)表明，這一觀點(diǎn)已不再只是理論。我們的研究顯示，71%的受訪者報(bào)告了可衡量的效率提升，43%將收入增長直接歸因于AI舉措。對(duì)于成功規(guī)?；钠髽I(yè)，回報(bào)顯而易見：58%已實(shí)現(xiàn)中等（>10%）至極高的ROI。
盡管早期成果顯著，但AI的大部分價(jià)值仍通過點(diǎn)狀解決方案和功能部署實(shí)現(xiàn)——雖然AI已優(yōu)化流程，卻尚未從根本上改變企業(yè)的運(yùn)作方式。
據(jù)您所知，貴組織的AI項(xiàng)目截至目前的預(yù)計(jì)投資回報(bào)率（ROI）是多少？銀行業(yè) (n=129)，保險(xiǎn)業(yè) (n=138)，零售業(yè) (n=120)，科技業(yè) (n=128)，制造業(yè) (n=114)，能源業(yè) (n=124)，生命科學(xué)行業(yè) (n=133)。
Source: 打造智能企業(yè)：超越單點(diǎn)AI用例，邁向智能體工作流，普華永道國際，2025
各行業(yè)在AI成熟度方面處于不同階段
數(shù)據(jù)證實(shí)，AI已在各行業(yè)成為主流，但在成熟度和投資動(dòng)態(tài)方面存在重要差異。
“我們對(duì)[AI]既充滿期待又保持高度謹(jǐn)慎。我們不希望員工或監(jiān)管機(jī)構(gòu)在沒有數(shù)據(jù)驗(yàn)證機(jī)制的情況下依賴工具提供的輸入。Gen AI的每個(gè)輸出環(huán)節(jié)都需人工介入以確保準(zhǔn)確性?！啊狢hief Risk Officer，能源公司 — US
總體而言，我們的分析表明，領(lǐng)導(dǎo)力是成熟度的最大驅(qū)動(dòng)因素。清晰的愿景、戰(zhàn)略協(xié)同、注重運(yùn)營敏捷性和倫理，共同推動(dòng)AI成熟度和ROI的提升。使用AI的時(shí)間長短與領(lǐng)導(dǎo)力及組織成熟度之間存在相關(guān)性。
科技行業(yè)作為自身創(chuàng)新的創(chuàng)造者和使用者，處于獨(dú)特地位。長期以來，資源和精力一直集中于推動(dòng)面向客戶的用例、加速創(chuàng)新周期、提升產(chǎn)品能力以及促進(jìn)外部采用。然而，這種做法往往以犧牲內(nèi)部運(yùn)營、工作流程和工作方式的轉(zhuǎn)型為代價(jià)。
另一方面，生命科學(xué)企業(yè)已使用AI多年，成熟度很高。AI能力已深度融入藥物研發(fā)、影像和精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。在該領(lǐng)域，AI是核心戰(zhàn)略賦能者，而非實(shí)驗(yàn)性技術(shù)。
金融服務(wù)子行業(yè)的發(fā)展速度各不相同。例如，保險(xiǎn)企業(yè)在AI實(shí)施方面尤為謹(jǐn)慎，擔(dān)憂監(jiān)管影響且受限于高度隔離的部門和遺留系統(tǒng)；但目前正提高投資水平，重點(diǎn)投入理賠響應(yīng)與管理等領(lǐng)域。而在銀行業(yè)，企業(yè)正通過AI實(shí)現(xiàn)成本節(jié)約，主要集中在欺詐檢測、客戶服務(wù)和個(gè)性化營銷領(lǐng)域，但尚未實(shí)現(xiàn)收入增長。
醫(yī)療和制造企業(yè)也表示，在AI應(yīng)用方面已有較長時(shí)間的歷史，特別是在臨床決策支持、診斷、預(yù)測性維護(hù)和供應(yīng)鏈優(yōu)化等專業(yè)領(lǐng)域。然而，這些行業(yè)的投資水平波動(dòng)較大，往往受制于遺留基礎(chǔ)設(shè)施和監(jiān)管復(fù)雜性。
零售業(yè)呈現(xiàn)出對(duì)比鮮明的態(tài)勢：雖然許多零售商是AI的較新采用者，但投資增長強(qiáng)勁，源于在高度競爭的市場中加速個(gè)性化、優(yōu)化商品陳列和提升數(shù)字客戶體驗(yàn)的需求。
貴組織使用人工智能（AI）多久了？據(jù)您所知，貴組織全球科技預(yù)算中有多少百分比用于人工智能相關(guān)舉措（例如客戶服務(wù)自動(dòng)化、預(yù)測分析、AI驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品開發(fā)等）？銀行（n=183）、保險(xiǎn)（n=183）、零售（n=163）、科技（n=183）、醫(yī)療（n=183）、制造（n=163）、能源（n=163）、生命科學(xué)（n=183）
Source: 打造智能企業(yè)：超越單點(diǎn)AI用例，邁向智能體工作流，普華永道國際，2025
適應(yīng)顛覆性世界
研究表明，企業(yè)正在投資于新能力，但其運(yùn)營模式尚未設(shè)計(jì)以支持這些能力。若不進(jìn)行結(jié)構(gòu)性變革，AI的潛在價(jià)值將被困在職能孤島和脫節(jié)的舉措中。
商界正處在一個(gè)關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)。企業(yè)當(dāng)前面臨多重壓力，包括地緣政治動(dòng)蕩、持續(xù)的經(jīng)濟(jì)不確定性，以及AI驅(qū)動(dòng)科技軍備競賽不斷升級(jí)。這些因素正在引發(fā)一場戰(zhàn)略危機(jī)，亟需根本性變革。
傳統(tǒng)職能型運(yùn)營模式已支撐企業(yè)組織300余年，如今卻成為結(jié)構(gòu)性制約。該模式專為部門孤島環(huán)境中的效率與控制而設(shè)計(jì)，卻日益難以適應(yīng)當(dāng)今商業(yè)挑戰(zhàn)的速度、復(fù)雜性與互聯(lián)性。組織應(yīng)超越漸進(jìn)式變革，迅速重構(gòu)運(yùn)營模式，以迎接結(jié)構(gòu)性變革的新時(shí)代。
這場轉(zhuǎn)型的核心在于將焦點(diǎn)從內(nèi)部職能轉(zhuǎn)向企業(yè)范圍內(nèi)的價(jià)值創(chuàng)造。企業(yè)需以價(jià)值流為導(dǎo)向，即跨職能、端到端的流程，為客戶和利益相關(guān)者交付成果。這些價(jià)值流是嵌入AI及其他變革性技術(shù)的關(guān)鍵平臺(tái)。
然而，這一轉(zhuǎn)型并不簡單。企業(yè)需要應(yīng)對(duì)一系列根深蒂固的系統(tǒng)性挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)碎片化、遺留系統(tǒng)間互操作性不足以及在采用AI賦能技術(shù)方面存在深層次的能力缺口?？朔@些障礙不僅需要技術(shù)投入，還需對(duì)企業(yè)架構(gòu)、技能、治理和工作方式進(jìn)行根本性重構(gòu)。
傳統(tǒng)職能型運(yùn)營模式支撐了企業(yè)組織結(jié)構(gòu)300余年，如今卻已成為結(jié)構(gòu)性約束。
敏捷數(shù)字基礎(chǔ)：AI成功的先決條件
66%的組織將數(shù)據(jù)列為最嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，問題包括數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳、訪問受限、存儲(chǔ)碎片化和集成難題。但這不僅是技術(shù)問題，而是源于組織結(jié)構(gòu)。
在大多數(shù)組織中，數(shù)據(jù)所有權(quán)和治理仍處于孤島狀態(tài)，反映的是遺留的組織結(jié)構(gòu)，而非端到端的價(jià)值交付。僅17%的企業(yè)部署了完全自動(dòng)化的數(shù)據(jù)編織，這是支持大規(guī)模AI所需的智能統(tǒng)一基礎(chǔ)設(shè)施。此外，盡管84%的企業(yè)認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)安全和信任框架的重要性，但僅有29%的企業(yè)提供了全面的數(shù)據(jù)安全培訓(xùn)，暴露出戰(zhàn)略意圖與運(yùn)營準(zhǔn)備之間的顯著差距。
在許多方面，智能體AI既是企業(yè)數(shù)據(jù)新需求的來源，也是解決這些需求的催化劑。這些自主智能體在企業(yè)范圍內(nèi)持續(xù)運(yùn)行，從多個(gè)來源攝入數(shù)據(jù)，評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量，解決不一致性，執(zhí)行治理規(guī)則，并動(dòng)態(tài)將可信數(shù)據(jù)路由到所需位置。
價(jià)值流的概念在此變得至關(guān)重要。與傳統(tǒng)職能結(jié)構(gòu)不同，價(jià)值流橫跨整個(gè)組織，圍繞成果整合人員、流程、數(shù)據(jù)和技術(shù)，這是成功部署自主智能體的必要前提。
17%的企業(yè)已實(shí)施完全自動(dòng)化的Data Fabric，即支撐規(guī)?；疉I所需的智能、統(tǒng)一的基礎(chǔ)設(shè)施。
智能業(yè)務(wù)功能需要新的跨職能運(yùn)營模式
最值得注意的是，盡管61%的企業(yè)正在試點(diǎn)或部署智能體AI，但僅有38%認(rèn)為其運(yùn)營模式能夠?qū)崿F(xiàn)一致的工作流程整合。
僅37%的受訪者表示跨職能協(xié)作得到有效支持，這是在企業(yè)范圍內(nèi)擴(kuò)展智能體工作流的關(guān)鍵能力。更令人震驚的是，不到四分之一的企業(yè)（24%）設(shè)立了專門的AI卓越中心，以全企業(yè)一致的方式推動(dòng)AI應(yīng)用。
這些差距凸顯了眾多企業(yè)在從零散的AI項(xiàng)目向全面協(xié)調(diào)的智能體運(yùn)營模式轉(zhuǎn)型過程中面臨的結(jié)構(gòu)性和組織性障礙。
“我認(rèn)為新舊設(shè)施的兼容性是企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型中的常見挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)設(shè)備使用過時(shí)的通信協(xié)議，而新型智能設(shè)備使用現(xiàn)代IoT（物聯(lián)網(wǎng)）協(xié)議。這使得它們之間的通信極其困難。此外，傳統(tǒng)設(shè)備通常無法連接高速網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)锳I應(yīng)用需要高速連接。”——中國大型制造企業(yè)CIO
37%的受訪者表示跨職能協(xié)作得到有效支持，這是在企業(yè)范圍內(nèi)擴(kuò)展智能體工作流的關(guān)鍵能力。
您如何描述貴公司當(dāng)前的組織結(jié)構(gòu)和運(yùn)營模式？
請(qǐng)描述貴公司當(dāng)前管理及實(shí)施人工智能（AI）計(jì)劃的結(jié)構(gòu)？銀行業(yè)（n=183）、保險(xiǎn)業(yè)（n=183）、零售業(yè)（n=163）、科技行業(yè)（n=183）、醫(yī)療行業(yè)（n=183）、制造業(yè)（n=163）、能源行業(yè)（n=163）、生命科學(xué)行業(yè)（n=183）
Source: 打造智能企業(yè)：超越單點(diǎn)AI用例，邁向智能體工作流，普華永道國際，2025
以韌性企業(yè)級(jí)戰(zhàn)略為未來做好準(zhǔn)備
未來五年，KPMG預(yù)計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型將發(fā)生深刻變革，受智能經(jīng)濟(jì)崛起的推動(dòng)1。企業(yè)可通過AI、Gen AI及新技術(shù)轉(zhuǎn)型為“智能企業(yè)”，重塑運(yùn)營模式和商業(yè)模式。
公司將成為生態(tài)系統(tǒng)協(xié)調(diào)者，利用AI構(gòu)建智能、自我優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)，無縫連接供應(yīng)商、客戶、物流提供商和行業(yè)合作伙伴。這些AI驅(qū)動(dòng)的生態(tài)系統(tǒng)能夠重新定義組織的運(yùn)營方式，從線性、孤島式的生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)向敏捷、預(yù)測性和協(xié)作的網(wǎng)絡(luò)，以最大化效率、可持續(xù)性和創(chuàng)新。
這要求組織制定一種具有韌性的企業(yè)級(jí)戰(zhàn)略，該戰(zhàn)略遠(yuǎn)超傳統(tǒng)數(shù)字路線圖或孤立的轉(zhuǎn)型計(jì)劃。為了在智能經(jīng)濟(jì)中競爭，企業(yè)應(yīng)圍繞適應(yīng)性價(jià)值流、AI賦能的決策和跨越內(nèi)部職能與外部合作伙伴的動(dòng)態(tài)協(xié)作模型進(jìn)行重構(gòu)。
“我們需要建立流程來提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，因?yàn)閿?shù)據(jù)量龐大。數(shù)據(jù)可能是文檔、圖像、視頻，也可能是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳，由于流程不統(tǒng)一或多樣性過高，AI實(shí)施將非常復(fù)雜，實(shí)施范圍將受限。我們相信，自主智能體將對(duì)此產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性影響?！薄▏t(yī)療保健首席信息官
成為智能企業(yè)
智能企業(yè)并非僅由AI的存在定義，而是由其跨互聯(lián)的價(jià)值流編排自主智能體從而實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)、自優(yōu)化工作流的能力所定義。
實(shí)現(xiàn)這一水平的企業(yè)智能需要轉(zhuǎn)向動(dòng)態(tài)、響應(yīng)迅速的生態(tài)系統(tǒng)，其中智能體與人類團(tuán)隊(duì)無縫協(xié)作，持續(xù)創(chuàng)造價(jià)值。我們觀察到，企業(yè)經(jīng)歷AI價(jià)值創(chuàng)造的三個(gè)階段。
賦能 workforce，構(gòu)建AI基礎(chǔ)。
建立數(shù)據(jù)整合、治理和技能，以支持負(fù)責(zé)任的AI應(yīng)用。
AI全面融入企業(yè)
將AI嵌入企業(yè)各環(huán)節(jié)，整合至工作流程、產(chǎn)品、服務(wù)、價(jià)值流、機(jī)器人和可穿戴設(shè)備，創(chuàng)造更大價(jià)值。
演進(jìn)中的運(yùn)營模式與生態(tài)系統(tǒng)
利用AI和前沿技術(shù)解決全行業(yè)重大挑戰(zhàn).
智能企業(yè)藍(lán)圖
本藍(lán)圖概述了AI驅(qū)動(dòng)、以客戶為中心的組織的關(guān)鍵高級(jí)能力。智能企業(yè)通過運(yùn)用先進(jìn)技術(shù)、個(gè)性化體驗(yàn)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察和自動(dòng)化運(yùn)營，提升效率、創(chuàng)新能力和韌性。通過在價(jià)值流、能力中心和流程中嵌入智能，確保無縫的客戶互動(dòng)、穩(wěn)健的風(fēng)險(xiǎn)管理、智能產(chǎn)品制造以及面向未來的適應(yīng)性，從而在智能經(jīng)濟(jì)中蓬勃發(fā)展。
AI發(fā)展各階段
聚焦于Enable、Embed和Evolve三個(gè)階段的成熟度對(duì)持續(xù)創(chuàng)造價(jià)值至關(guān)重要。需要同時(shí)提升基礎(chǔ)層、功能層和企業(yè)層關(guān)鍵能力的成熟度。
在企業(yè)層面，AI成熟度的提升涉及跨職能統(tǒng)籌AI，以實(shí)現(xiàn)企業(yè)級(jí)創(chuàng)新與戰(zhàn)略協(xié)同。若未能均衡關(guān)注所有三個(gè)層面，企業(yè)可能錯(cuò)失轉(zhuǎn)型機(jī)會(huì)。
在功能層，AI 應(yīng)嵌入關(guān)鍵價(jià)值流，優(yōu)化特定流程并創(chuàng)造更優(yōu)成果，例如更具吸引力的產(chǎn)品和服務(wù)以及更吸引人的端到端員工與客戶體驗(yàn)。
在基礎(chǔ)層，組織應(yīng)通過技術(shù)現(xiàn)代化構(gòu)建新的AI優(yōu)先技術(shù)棧?；A(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)、模型和應(yīng)用均可針對(duì)AI交付進(jìn)行優(yōu)化。
所涉價(jià)值
為指導(dǎo)客戶的人工智能戰(zhàn)略和投資，KPMG美國分析了大量數(shù)據(jù)以量化Gen AI的機(jī)遇。該分析計(jì)算了在企業(yè)所有潛在應(yīng)用場景中全面部署和采用Gen AI的潛在價(jià)值。
超過1700萬家企業(yè)接受全球評(píng)估。
通過對(duì)7000家共雇傭7200萬員工的公司進(jìn)行深入分析，并對(duì)500家客戶進(jìn)行壓力測試，結(jié)果顯示僅勞動(dòng)生產(chǎn)率一項(xiàng)即可帶來4%-18%的EBITDA*提升。我們的計(jì)算和方法論顯示圖表右側(cè)智能產(chǎn)業(yè)的潛在價(jià)值機(jī)會(huì)。
*EBITDA = 息稅折舊攤銷前利潤
AI在企業(yè)中的價(jià)值實(shí)現(xiàn)路徑存在差異，某些領(lǐng)域的創(chuàng)新更容易或更值得追求，而其他領(lǐng)域則不然。例如，同一企業(yè)的某些領(lǐng)域?qū)Ｗ⒂诨A(chǔ)效率（Enable），其他職能或價(jià)值流可能正在規(guī)?；瘧?yīng)用AI以促進(jìn)增長（Embed），而少數(shù)領(lǐng)域甚至正在探索生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的變革性機(jī)會(huì)（Evolve）。
領(lǐng)導(dǎo)者下一步該做什么
1.將AI戰(zhàn)略錨定在價(jià)值上
制定一個(gè)與核心業(yè)務(wù)目標(biāo)及驅(qū)動(dòng)價(jià)值的端到端工作流程相一致的連貫的AI戰(zhàn)略。與其機(jī)會(huì)主義地部署AI，不如識(shí)別出AI能帶來可衡量的運(yùn)營和客戶影響的價(jià)值流——從供應(yīng)鏈優(yōu)化、反欺詐到超個(gè)性化和動(dòng)態(tài)定價(jià)。這需要一個(gè)清晰的藍(lán)圖，說明AI舉措如何在企業(yè)范圍內(nèi)連接、規(guī)?；脱葸M(jìn)。
2.將信任與治理融入AI運(yùn)營模式
隨著AI日益自主和普及，將信任嵌入設(shè)計(jì)。建立涵蓋可解釋性、問責(zé)制和倫理監(jiān)督的穩(wěn)健治理框架，其中包括AI安全、數(shù)據(jù)安全和決策透明度——這對(duì)在有限人為干預(yù)下運(yùn)行的智能體系統(tǒng)尤為重要。信任也源于主動(dòng)參與，及早讓跨職能利益相關(guān)方參與，以應(yīng)對(duì)AI在角色、數(shù)據(jù)使用和控制方面的影響所帶來的關(guān)切。
3.構(gòu)建可持續(xù)的數(shù)據(jù)與技術(shù)架構(gòu)
數(shù)據(jù)仍是AI成功的主要障礙。只有少數(shù)企業(yè)擁有AI（尤其是智能體AI）所需的自動(dòng)化、可訪問且互操作的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。要推動(dòng)發(fā)展，需投資數(shù)據(jù)網(wǎng)格、容器化AI庫、API驅(qū)動(dòng)的微服務(wù)和智能邊緣能力，實(shí)現(xiàn)架構(gòu)現(xiàn)代化，從而在系統(tǒng)、功能和生態(tài)層面實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)智能，并確保與遺留系統(tǒng)的互操作性及面向未來的可擴(kuò)展性。
4.構(gòu)建促進(jìn)人機(jī)協(xié)作的工作文化
AI不應(yīng)僅被視為工具，而應(yīng)作為能夠增強(qiáng)人類能力的協(xié)作伙伴。重新思考流程、角色和工作流程，明確AI與人類如何在跨業(yè)務(wù)職能中協(xié)同創(chuàng)造價(jià)值。這意味著組建跨職能團(tuán)隊(duì)，提升AI素養(yǎng)，并設(shè)計(jì)新的決策模型，使智能體系統(tǒng)與員工能夠以清晰且權(quán)責(zé)明確的方式互動(dòng)。
