2025 AI转型前瞻：八大高管眼中的未来趋势与生存法则

采 访|齐卿 彭海燕

整 理|庄妍 朱羽婓

AI转型已成为企业重塑竞争力、探索增长新曲线的核心议题。本篇《AI转型启示录》专栏文章，我们精选了8家不同行业领军企业高管关于企业AI应用现状的访谈精华。旨在揭示AI技术从概念验证到规模化落地的关键路径，以及企业在战略定位、组织适配和场景价值挖掘中的实践与挑战。

调研发现，企业AI应用已从单点工具赋能迈向全流程重构，呈现三大特征：战略层面，头部企业明确“AI优先”原则，通过自研或合作部署行业大模型，推动产品与服务智能化升级。场景层面，AI深度渗透人力资源、生产制造、客户服务等高价值环节，既提升运营效率（如合同审核效率提升数倍），也催生数字员工租赁等新商业模式。组织层面，跨职能协作、扁平化管理成为趋势，但数据治理、人机边界界定仍是普遍痛点。这些实践为行业提供了AI转型的差异化样本，也揭示了技术、业务与组织协同进化的必然性。

访谈嘉宾：

邓坚 美敦力大中华区商务运营服务部副总裁

丁龙 威高威智公司总经理

吴岚 TCL科技集团副总裁

蔡雪 金蝶中国助理总裁、HR产品事业部总经理

李中兴 天津医药集团人力资源总经理

吕红 美国晖致医药人力资源高级副总裁

王茜 泰尔茂(中国)投资有限公司人力资源总监

梁家广 安踏集团安踏学园校长

战略布局：AI优先还是渐进融合？

要点小结：企业AI战略呈现多元化路径，既有激进转型也有渐进融合。数字化、先进制造业（如金蝶、TCL）明确“AI优先”原则，通过自研或合作部署行业大模型，推动产品智能化升级，探索数字员工租赁等新商业模式。医疗（美敦力）等行业更注重AI与现有业务的渐进式结合，强调技术适配性和实际价值。无论以 “All in AI”以突破行业边界，还是通过“AI in All”优化效率，企业均需平衡投入与短期收益。

中欧商业评论（以下简称CBR）：公司在战略上是如何规划AI转型？公司在AI转型上是侧重“All in AI”（AI+创新业务）还是“AI in All”（现有业务+AI）的模式？

邓坚：美敦力全球领导层都非常重视AI。我们在美国正在尝试一些OEM AI（原始设备制造商的人工智能），尤其是在创新技术和疗法领域。我们在美国建立了专门的AI团队，负责整合公司内外部的资源，进行相关的研究和产品开发。针对中国市场，我们更多是将AI与现有业务进行结合，主要专注AI在公司运营效率和客户互动领域的实际应用。我们认为中国对比其他国家，会构建自己的AI生态系统。所以美敦力全球和中国将紧密结合，构建我们在AI领域的全球整体布局。

蔡雪：2025年，金蝶将开始全面转型为企业管理AI公司，我们始终坚持“AI优先”。当前金蝶的AI应用已进入全面深化阶段，已将DeepSeek为代表的AI大模型全面集成至金蝶云全线SaaS应用及金蝶云苍穹平台，并成立了专门的AI团队。金蝶不仅在产品端重构流程（如将传统ERP模块拆解为原子化能力并通过Agent编排），还以AI探索新型商业模式。尽管初期投入巨大，但AI已带来显著收益，包括：内部运营效率提升（如合同审核效率提高数倍）、间接战略价值，以及风险规避（如合同合规性优化）。

王茜：泰尔茂集团在AI应用方面采取了渐进式的策略，强调业务场景的结合和实际应用效果。集团并不追求技术上的最先进，而是注重技术的适配性和实用性，以解决具体业务问题为目标。

场景落地：AI如何重塑核心业务？

要点小结：AI应用已从单点工具迈向全流程重构，深度渗透高价值场景。受访企业的共性在于：AI既提升运营效率（如合同审核提速数倍），也催生新业务形态（如雷鸟AI眼镜）。但场景落地需解决数据孤岛与技术适配问题。

CBR：公司目前AI主要应用在哪些业务场景中？

邓坚：美敦力的AI应用主要集中在三个方面。一是，运营效率提升，尽量通过数字化和AI的应用，实现产品流向全链条的管理，以及日常运营工作的自动化。二是，客户互动，包括潜在客户开发、现有客户的连接、新疗法的推广等。三是，数字医疗，主要集中在借助数字化和AI技术进行新产品和新疗法的开发。我们相信，随着中国AI生态系统的迅速迭代和快速扩张，跨国公司在中国将会开发出更多的AI实际应用场景。

丁龙：骨科手术机器人属于医疗器械行业细分赛道。AI在其中的作用，一是做流程化工作，如手术规划，帮助医生更好地了解患者病情，确定手术方案；二是帮助机器人积累能力，使其更智能。在实际应用中，通过软件处理患者的CT图像，进行分割、重建，标注关键解剖点，制定手术规划，手术中还能参与配准等环节，辅助医生操作。

吴岚：TCL 采取两条腿走路的方式。一方面，在现有的 To C 和 To B 业务中积极应用 AI 技术，如 TCL 华星在半导体显示生产线上运用 AI 实现提质降本，智能终端产业用 AI 进行产品创新，推出雷鸟 AI AR 眼镜。另一方面，通过低成本试点探索新业务机会，比如 CES 上展示的机器人宠物，在AI技术助力下，有机会成为新的业务赛道。

蔡雪：目前我们在AI的应用场景上已经非常广泛，主要集中在财务、人力资源等领域，赋能企业决策、数据分析、财务处理、供应链管理、IPO等全业务链环节。其中，“星瀚人力云”由金蝶与华为携手打造，沉淀了华为30多年的丰富实践以及最前沿的管理理念。近年在模块和功能上进一步创新、扩张，通过AI技术帮助企业打造数字员工。比如在与海信的合作中，双方共创AI应用，打造了员工活水平台及近20个业务场景，实现员工全旅程和人才供应链全链路的智能化体验。在金蝶内部，我们为销售团队配备了数字销售助理，通过连接内部系统实时调取客户历史合作数据，辅助销售快速响应客户需求。在合同审核方面，我们利用AI自动审查合同合规性，大幅降低人工审核的工作量和错误率。

王茜：AI已深度融入业务流程优化与数据驱动决策。我们通过建立数字化平台整合销售端与FCS（销售、研发、市场背景团队）的数据，构建知识中心以支持产品铺货、市场投资及风险管理。例如，销售数据的实时监测帮助优化下沉市场策略，而医生培训数据则用于学术支持与产品迭代。此外，AI还被用于绩效评价框架设计，通过设定SMART原则提升管理效率。

吕红：以研发为基础技术领先制药公司，在药物研发中利用AI加速靶向治疗探索，尤其在神经退行性疾病（如帕金森、阿尔茨海默病）领域，AI能缩短研发周期并填补传统方法的空白。此外，AI在个性化治疗和患者陪伴方面也取得进展，如美国通过数字化手段提供个性化诊疗服务，但中国在这一领域尚处于探索阶段。

李中兴：天津医药集团在AI应用上处于摸索阶段，目前已接入DeepSeek。在生产方面，新建数字化智能车间，提升生产效率和稳定性。营销方面，用于人员培训、终端讲解（如AI数字人）及销售数据挖掘。研发方面，在化药研发的分子模型设计等工作上进行探索，但仍处于研究阶段。

梁家广：安踏将AI视为提升效率的工具。目前在销售、设计等环节引入了AI工具，提升岗位的效率。如在设计领域，引入AI制图软件，大幅提升绘图速度与展示力，实现流程效率跃升。在我们看来，AI更多的是提升岗位效能，而不是去替代岗位上的员工。

组织变革：人机协作的最佳边界在哪里？

要点小结：AI驱动组织向扁平化、跨职能协作演进，但人机边界界定仍是重要挑战。企业通过矩阵管理或项目制打破部门壁垒，AI承担基础流程自动化（如HR简历筛选），释放人力聚焦高价值决策。受访者关键共识在于：AI辅助而非替代人类判断，尤其在战略决策和复杂沟通场景中，需结合数据理性与人文洞察。未来组织需平衡技术效率与人性化管理，构建“AI参谋+人类决策”的互补模式。

CBR：AI为组织带来哪些变化？

吴岚：在组织管理上，通过“指标互锁和互背”强化组织敏捷性，未来组织可能更加扁平化，减少协作节点，提高效率。总部定位也在变化，向小而精发展，赋能/使能职能加强，管控职能因AI技术和数字化系统的发展而优化，实现更合理的授权和监督，同时共享服务在AI加持下将更具规模化、个性化和人性化。

王茜：AI在管理中的核心价值在于效率提升与跨部门协作。例如，HR部门通过AI机器人处理简历筛选、薪酬福利系统化等基础工作，使团队转向战略层的人才结构优化与组织能力建设。我们尝试将AI应用于绩效预审，结合战略目标分解与数据模型生成初步评价，辅助管理者调整。此外，通过项目制管理打破部门壁垒，利用“理科生+文科生”组合平衡数据理性与组织软性沟通，推动AI与人的相互成就模式。

CBR：企业决策过程中，AI发挥怎样的作用？如何界定人机协作的边界？

丁龙：在人机协作中，需求探索和决策环节人类判断不可取代。AI 虽然能提供很多建议，但提出问题、决定解决什么问题以及最终决策的是人。AI 主要是在人确定目标和方向后，帮助实现最优路径。同时，人类为 AI 产生的结果赋予价值意义，且承担最终责任。即使 AI 给出的结果看似都有意义，也需要结合时间、资源等因素评估，通过 MVP 测试后再做决策。

吕红：AI时代需平衡理性与人性化。一是，避免技术霸权。数据科学家提供客观分析，但业务高管需结合现实情境决策。例如，复杂问题需专家与利益相关者会诊，融合AI数据与人类洞察。二是，维护组织多样性。通过跨职能协作（如网状组织）防止技术团队垄断决策权，确保多元声音被纳入。

李中兴：在决策方面，AI 至少短期内无法代替人类决策。人类决策具有坚定性，如企业长期投入研发产品最终成功、毛主席四渡赤水等案例，体现了人类决策的远见和坚定，这是 AI 目前难以具备的。

梁家广：从领导力和管理学角度，决策不是单纯的数据模型问题，还涉及很多其他因素，如利益相关者的感受。在与人相关的决策中，机器无法替代人，因为人的意愿度、肢体语言等信息机器难以分析，AI 在决策中只能起参谋作用。

企业AI转型已从早期的技术探索逐步转向规模化落地，并在效率提升、业务创新和组织变革中展现出巨大潜力。然而，这一进程仍面临数据治理、技术适配、人机协作边界等重要挑战。未来，企业需在战略层面平衡“AI+业务”与“AI驱动创新”的双轨模式，在组织层面强化跨部门协同与人才赋能，同时在应用层面注重AI与人类决策的互补融合。AI智能体正逐渐融入企业组织，企业需要理解AI智能体的作用与价值。AI Agent（AI智能体），不是助手或工具，而是组织里的一个角色。它能推理、能判断、能执行任务，重新定义组织的最小功能单元。企业必须给智能体以权限、目标和评价机制。越早让智能体拥有权限，它就越能成为组织的一部分，而不是一个外挂。

AI 工具只是“降本”的故事，Agent 才是真正能让你“重构组织”的开端。下一篇文章中，我们将深度探讨AI时代组织变革的前沿实践。欢迎读者朋友们持续关注我们的专栏。

【注】以上排名根据内容逻辑安排，受访人出现次序不分先后。

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