AI加速，轉型三階段各有聚焦

　　「每個階段的特點各有不同，」他向記者做了具體分析。在賦能階段，主要是內部驅動，核心聚焦於降低成本、優化內部流程和管理風險。「這一階段企業的關注點應在內部，以自動化重複性勞動、減少人為錯誤、提升現有流程效率為目標，解決如何讓員工做得更快、更好、更省錢的問題。這個階段的技術通常採用相對成熟、已被市場驗證的方案。」

　　融合階段主要為外部驅動：核心聚焦利用技術創造新的收入來源、增強產品/服務、提升客戶體驗。企業關注點從內部轉向外部市場和客戶，解決的是「我們如何為客戶創造更多價值」的問題。這一階段的技術應用不再是內部優化為主，而是將AI等作為產品和服務的核心功能之一。

　　演進階段主要為生態驅動：核心目標是利用技術從根本上改變商業模式、重塑行業規則，甚至創造一個全新的市場。這一階段的企業不只是賣產品，而是搭建一個平台，吸引其他開發者、企業和用戶共同參與，形成一個強大的生態系統。同時也需要擁抱不確定性，並大力投入前瞻性、高風險的研發。

　　江立勤表示，企業應將這三個階段視為動態演進、可能並存的戰略組合。要跟上技術應用的節奏，也需要多方面集中發力：「企業要誠實評估自己當前主要處於哪個階段，是還在為效率發愁、是尋求增長、還是有生態建造者的雄心。同時，像管理投資組合一樣管理新技術的應用。例如將大部分資源投入到賦能階段，確保核心業務穩定；一部分資源投入到融合階段，探索新的增長點；少量資源投入到演進階段的探索中，為未來投資。」

　　此外，無論在哪個階段，高質量、易於訪問的數據都是一切的基礎。建立強大的數據中台和數據治理體系是技術應用的先決條件；需要建立敏捷的、跨職能的小團隊，快速測試、快速學習、快速迭代；技術最終要由人來駕馭，企業還需圍繞「選、育、留」構建人才梯隊。

　　記者了解到，畢馬威即將在2025世界人工智能大會期間發布《新智啟新質：生成式AI賦能產業變革的實踐與路徑》報告。江立勤表示，從企業前、中、後台核心職能部門視角來看，生成式AI的潛在應用場景幾乎可實現全覆蓋。基於對當前各行業企業生成式AI應用現狀的梳理，相關場景類型可提煉為四類：前台業務提升類、中台經營決策類、後台經營管理類、通用工具類。在場景中，生成式AI的核心功能體現為內容生成、推理問答、數據增強、交互革新。

　　他同時認為，企業「不敢轉、不會轉」的原因主要在於缺乏科學路徑，從頂層戰略設計與場景規劃，到技術與組織的高效協同，再到落地實施，企業亟需一條清晰、務實且著眼長遠的轉型路徑。