ICONIQ Capital发布的2025年度《构建者手册》揭示了企业AI应用的全新图景。这场AI竞赛已进入下半场，单纯的“采纳”已不足以制胜，能够高效“执行”，将AI深度融合到核心业务中的企业，才能在激烈的竞争中脱颖而出。报告显示，那些从基因里就带着AI的“AI原生”公司，在AI的成熟度上已经远远领先于传统企业。
AI原生 vs AI赋能：一场关于成熟度的较量
传统的AI赋能企业与AI原生企业之间，存在着一道难以逾越的“成熟度鸿沟”。从核心产品达到关键规模或市场契合度的比例来看，AI原生企业展现出了惊人的优势。那么，高增长的AI原生公司究竟是如何运作的？答案在于，它们从战略到执行，都与传统的AI赋能企业有着本质的区别。AI原生企业并非简单地将AI技术应用于现有业务，而是从一开始就围绕AI构建整个组织和业务模式。这种根本性的差异使得它们在AI的利用效率和创新能力上都更胜一筹。例如，AI原生企业在数据收集、模型训练、以及算法迭代方面都更具优势，能够更快地适应市场变化和客户需求，从而实现更高的增长。
高增长公司的运营之道：像AI原生公司一样思考
想要在高增长的AI世界里站稳脚跟，企业需要学习AI原生公司的运营模式，从战略定位到技术栈的选择，再到人才策略的制定，都需要进行彻底的革新。这不仅仅是技术层面的升级，更是一场组织文化和管理理念的变革。企业需要重新审视自身的业务流程，找出可以利用AI进行优化和创新的环节，并构建一个有利于AI发展的内部环境。
例如，企业可以建立一个跨部门的AI团队，负责推动AI项目的落地和实施，同时也可以设立一个AI伦理委员会，负责监督AI的应用，确保其符合法律法规和道德规范。
战略定位：从“能做什么”到“该做什么”的转变
很多企业在落地AI时，最大的挑战并非技术本身，而是缺乏清晰的战略。企业需要优先考虑“该做什么”，聚焦于那些能够创造最大价值的领域。这种战略上的转变，是AI项目成功的关键。与其盲目追求最新的AI技术，不如深入分析自身的业务需求，将AI应用到最需要的地方。要做到这一点，企业需要进行全面的业务诊断，找出哪些环节可以通过AI来提高效率、降低成本、或者改善客户体验。例如，对于零售企业来说，可以利用AI进行客户行为分析，从而实现精准营销；对于制造企业来说，可以利用AI进行质量检测，从而提高产品质量。
内部AI部署：挑战与应对
企业内部AI部署面临着诸多挑战。技术、人才、成本，每一个环节都可能成为绊脚石。面对这些挑战，企业需要制定全面的应对策略，确保AI项目能够顺利落地并产生实际效益。首先，在技术方面，企业需要选择合适的技术栈，并建立完善的数据管理体系；其次，在人才方面，企业需要引进和培养AI人才，并建立良好的激励机制；最后，在成本方面，企业需要制定合理的预算，并进行有效的成本控制。此外，企业还需要关注AI的安全性和隐私保护，确保AI的应用符合法律法规和伦理规范。
技术栈的战略分化：成本与准确性的权衡
在技术栈的选择上，内部AI与外部AI需要采用截然不同的策略。内部AI应以“成本优先”为原则，追求效率和性价比；而外部AI则应以“准确性优先”，力求提供最佳的用户体验。这种分化是构建高效、可持续内部AI能力的关键。例如，在内部数据处理方面，企业可以选择一些开源的、成熟的AI框架，以降低成本；而在面向客户的AI服务方面，则需要投入更多的资源，采用更先进的算法和模型，以保证服务质量。
这种差异化的策略可以帮助企业在不同的应用场景中找到最佳的平衡点，既能满足业务需求，又能控制成本。
内部 vs 外部AI：技术优先级
在AI技术的选择上，内部和外部AI的需求截然不同。内部AI更侧重于效率和成本控制，而外部AI则更注重准确性和用户体验。例如，内部可以使用一些轻量级的AI模型，快速地解决一些简单的问题；而外部则需要使用一些复杂的AI模型，提供更加精准的服务。此外，内部AI还需要关注数据的安全性和隐私保护，防止敏感数据泄露。
人才悖论与解决方案：如何破解人才瓶颈
AI人才的极度稀缺是企业面临的普遍问题。仅仅依靠招聘，根本无法满足企业对AI人才的需求。企业必须采取系统性的方法，最大化人才杠杆，才能在激烈的竞争中脱颖而出。这包括内部培训、外部合作、以及自动化工具的应用。通过内部培训，企业可以提升现有员工的AI技能，使其能够更好地参与到AI项目中；通过外部合作，企业可以借助外部专家的力量，解决一些复杂的技术问题；通过自动化工具的应用，企业可以提高AI开发效率，减少对人才的依赖。
破解AI人才瓶颈，企业需要从多个方面入手。首先，要增强现有团队的能力，通过提供培训课程、引入AI工具等方式，帮助现有员工掌握AI技能。其次，要善用外部杠杆，利用云平台和 API服务，将团队从繁琐的基础设施维护中解放出来，让他们能够专注于核心创新。最后，要建立内部培训体系，培养自己的AI人才，缓解外部招聘的压力。
增强现有团队：提升效率，释放潜力
通过编码助手等工具，可以显著提升开发效率，让AI专家能够专注于核心创新任务，例如模型优化、算法改进等。编码助手可以自动生成代码、检查代码错误、以及提供代码建议，从而大大提高开发效率。此外，企业还可以引入一些AI模型训练平台，帮助AI专家更快地训练出高质量的模型。
善用外部杠杆：云平台与API的妙用
利用云平台和API服务，可以将团队从基础设施维护中解放出来，专注于更有价值的AI应用开发。云平台提供了强大的计算资源和存储资源，可以满足AI模型训练和推理的需求；API服务则提供了各种现成的AI功能，企业可以直接调用，无需自己开发。
内部培养转型：知识传承与人才储备
建立内部培训体系，不仅可以保留宝贵的业务知识，还能有效缓解外部招聘压力，为企业构建可持续的人才储备。内部培训体系可以包括线上课程、线下培训、以及导师制度，帮助员工系统地学习AI知识，并掌握实际应用技能。
构建内部AI引擎：战略与执行的双轮驱动
成功的企业正将大量投资聚焦于能够自动化复杂内部流程的“代理工作流”，以及深入业务的“垂直应用”。为了系统性地筛选项目，企业可以使用“内部AI用例优先级矩阵”。代理工作流可以自动化重复性的任务，提高工作效率；垂直应用则可以解决特定领域的业务问题，提供更加精准的服务。例如，利用AI进行客户关系管理、供应链管理、以及风险管理等。
内部AI用例优先级矩阵：战略决策的指南针
通过“内部AI用例优先级矩阵”，企业可以对AI项目进行系统性的评估和筛选，将资源投入到最具价值的项目中。这个矩阵通常包括两个维度：业务影响力和实施可行性。通过综合考虑这两个维度，企业可以对AI项目进行排序，优先投入那些业务影响力和实施可行性都比较高的项目。
象限一：快速制胜 (Quick Wins)：优先投入，快速见效
这类项目通常具有高业务影响力和高实施可行性，应优先投入资源，快速展示价值，建立内部信心。例如，自动化财务报销审批，可以显著提高财务效率，降低管理成本。这些项目通常具有明确的业务目标和可量化的收益，可以快速地获得认可和支持。
象限二：战略举措 (Strategic Initiatives)：长期规划，分阶段实施
这类项目具有高业务影响力，但实施可行性较低，需要作为长期研发项目，分阶段规划，并获得高层支持。例如，开发供应链预测优化引擎，可以提高供应链的效率和可靠性，降低库存成本。这些项目通常需要较长时间才能看到效果，需要高层的持续关注和支持。
象限三：赋能项目 (Enablement Projects)：技术练兵，人才培养
这类项目业务影响力较低，但实施可行性较高，可以作为技术练兵或培养人才的项目，不占用核心资源。例如，内部IT帮助台问答机器人，可以减轻IT人员的工作负担，提高服务效率。这些项目可以帮助企业积累AI开发经验，培养AI人才，为未来的AI项目打下基础。
象限四：规避领域 (Avoid)：避免浪费，聚焦重点
这类项目业务影响力和实施可行性都较低，应明确规避，避免资源浪费。例如，为低频任务开发复杂AI应用，不仅成本高昂，而且收效甚微。企业需要避免盲目跟风，理性地评估AI项目的价值和可行性。
AI预算核心化：战略投入的信号
AI赋能型企业正将研发预算的10-20%投入AI开发，这标志着AI已成为核心业务职能，而非可有可无的附属项目。这意味着AI不再仅仅是一个试验性的项目，而是成为了企业发展的重要驱动力。企业需要将AI融入到自身的战略规划中，并Allocate足够的资源来支持AI的发展。
演进中的成本结构：人才、基础设施、模型推理
AI项目的成本重心会随着成熟度的演变而变化。在早期阶段，人才成本占据主导地位；而随着规模化应用，基础设施和模型推理成本将成为主要支出。因此，企业必须在项目设计之初就内置成本控制，避免后期出现不必要的浪费。企业需要选择合适的云平台和AI框架，优化模型结构，以及采用一些成本控制措施，例如模型压缩、模型剪枝等。
驱动文化变革：AI无处不在
如何提高AI工具的内部采纳率？数据显示，高采纳率组织平均部署了7.1个AI用例。推行“项目组合”策略，让AI无处不在，是常态化AI、根植AI文化的最佳路径。这需要企业改变传统的思维模式，鼓励员工积极探索和应用AI技术，并建立一个开放的AI创新平台。
价值证明与规模化：行动蓝图
“证明ROI”是内部AI项目成功的关键。团队必须像业务单元一样运作，通过量化指标沟通价值。以下是一个分阶段的行动路线图，帮助企业将战略转化为持久的竞争优势。
第一阶段：奠定基础 (0-6个月)
组建先锋队，启动2-3个“快速制胜”试点项目，建立ROI仪表盘，快速展示价值。这个阶段的重点是快速见效，通过一些简单的AI项目来证明AI的价值，并建立内部信心。企业需要选择一些容易实施、且能够带来明显收益的 试点项目。
第二阶段：扩展与推广 (6-18个月)
公布ROI成果，构建多模型架构，将应用组合扩展到5-7个以上，推动文化渗透。这个阶段的重点是扩大AI的应用范围，构建一个更加完善的AI平台，并推动AI文化的普及。企业可以开始探索一些更加复杂的AI项目，并将AI技术应用到更多的业务领域。
第三阶段：规模化与转型 (18个月+)
全企业推广，重塑核心流程，将AI固化为核心业务能力，而非附属项目。这个阶段的重点是将AI融入到企业的核心业务流程中，并将其作为一种战略资产进行管理。企业需要对自身的业务流程进行全面的重新设计，充分利用AI技术来提高效率、降低成本、以及改善客户体验。
企业需要将AI视为一种战略资产，通过持续的投入和创新，将其融入到业务的每一个环节，才能在未来的竞争中立于不败之地。