ICONIQ Capital發布的2025年度《構建者手冊》揭示了企業AI應用的全新圖景。這場AI競賽已進入下半場，單純的「採納」已不足以制勝，能夠高效「執行」，將AI深度融合到核心業務中的企業，才能在激烈的競爭中脫穎而出。報告顯示，那些從基因裡就帶著AI的「AI原生」公司，在AI的成熟度上已經遠遠領先於傳統企業。
AI原生 vs AI賦能：一場關於成熟度的較量
傳統的AI賦能企業與AI原生企業之間，存在著一道難以逾越的「成熟度鴻溝」。從核心產品達到關鍵規模或市場契合度的比例來看，AI原生企業展現出了驚人的優勢。那麼，高增長的AI原生公司究竟是如何運作的？答案在於，它們從戰略到執行，都與傳統的AI賦能企業有著本質的區別。
高增長公司的運營之道：像AI原生公司一樣思考
想要在高增長的AI世界裡站穩腳跟，企業需要學習AI原生公司的運營模式，從戰略定位到技術棧的選擇，再到人才策略的制定，都需要進行徹底的革新。
戰略定位：從「能做什麼」到「該做什麼」的轉變
很多企業在落地AI時，最大的挑戰並非技術本身，而是缺乏清晰的戰略。企業需要優先考慮「該做什麼」，聚焦於那些能夠創造最大價值的領域。這種戰略上的轉變，是AI項目成功的關鍵。與其盲目追求最新的AI技術，不如深入分析自身的業務需求，將AI應用到最需要的地方。
例如，一家零售企業可以優先考慮使用AI來優化庫存管理，預測產品需求，減少庫存積壓，而不是投入大量資源研究複雜的圖像識別技術，用於識別貨架上的商品。這種以業務需求為導向的戰略，能夠確保AI項目產生實際的商業價值。
內部AI部署：挑戰與應對
企業內部AI部署面臨著諸多挑戰。技術、人才、成本，每一個環節都可能成為絆腳石。面對這些挑戰，企業需要制定全面的應對策略，確保AI項目能夠順利落地並產生實際效益。
在技術方面，企業需要評估現有的基礎設施是否能夠支持AI模型的訓練和部署。如果基礎設施不足，可能需要投入額外的資金進行升級。在人才方面，企業需要確保擁有足夠的AI專業人才，或者通過培訓和招聘來彌補人才缺口。在成本方面，企業需要仔細評估AI項目的總成本，包括硬件、軟件、人才和運營成本，並制定合理的預算。
此外，企業還需要關注數據安全和隱私保護。在使用AI技術處理數據時，必須遵守相關的法律法規，確保數據的安全性和隱私性。
技術棧的戰略分化：成本與準確性的權衡
在技術棧的選擇上，內部AI與外部AI需要採用截然不同的策略。內部AI應以「成本優先」為原則，追求效率和性價比；而外部AI則應以「準確性優先」，力求提供最佳的用戶體驗。這種分化是構建高效、可持續內部AI能力的關鍵。例如，在內部數據處理方面，企業可以選擇一些開源的、成熟的AI框架，以降低成本；而在面向客戶的AI服務方面，則需要投入更多的資源，採用更先進的算法和模型，以保證服務質量。
例如，對於內部使用的自動化報表生成工具，企業可以採用Python的Pandas庫和一些簡單的機器學習模型，以降低開發和運營成本。而對於面向客戶的智能客服系統，企業則需要採用更先進的自然語言處理模型，以提供更準確和高效的服務。
內部 vs 外部AI：技術優先級
在AI技術的選擇上，內部和外部AI的需求截然不同。內部AI更側重於效率和成本控制，而外部AI則更注重準確性和用戶體驗。
對於內部AI，企業可以優先考慮使用一些成熟的、開源的AI技術，例如Scikit-learn、TensorFlow Lite等。這些技術不僅成本低廉，而且易於使用和部署。對於外部AI，企業則需要投入更多的資源，採用更先進的AI技術，例如Transformer模型、GAN等。這些技術雖然成本較高，但可以提供更準確和高效的服務。
此外，企業還需要根據自身的業務需求和技術能力，選擇合適的AI技術。如果企業缺乏AI專業人才，可以考慮使用一些雲平台提供的AI服務，例如Amazon AI、Google Cloud AI等。這些服務可以幫助企業快速構建AI應用，而無需投入大量的研發資源。
人才悖論與解決方案：如何破解人才瓶頸
AI人才的極度稀缺是企業面臨的普遍問題。僅僅依靠招聘，根本無法滿足企業對AI人才的需求。企業必須採取系統性的方法，最大化人才槓桿，才能在激烈的競爭中脫穎而出。
破解AI人才瓶頸，企業需要從多個方面入手。首先，要增強現有團隊的能力，通過提供培訓課程、引入AI工具等方式，幫助現有員工掌握AI技能。其次，要善用外部槓桿，利用雲平台和API服務，將團隊從繁瑣的基礎設施維護中解放出來，讓他們能夠專注於核心創新。最後，要建立內部培訓體系，培養自己的AI人才，緩解外部招聘的壓力。
企業可以與高校合作，設立AI培訓課程，或者提供實習機會，吸引更多的學生加入AI領域。企業還可以鼓勵員工參加AI相關的線上課程和研討會，提升他們的AI技能。此外，企業還可以建立AI社群，讓AI專業人才能夠互相交流和學習。
增強現有團隊：提升效率，釋放潛力
通過編碼助手等工具，可以顯著提升開發效率，讓AI專家能夠專注於核心創新任務，例如模型優化、算法改進等。
例如，GitHub Copilot可以幫助開發人員快速生成代碼，減少重複性的編碼工作。Tabnine可以根據開發人員的編碼習慣，提供智能代碼建議，提高編碼效率。這些工具可以讓AI專家能夠將更多的時間和精力投入到更具挑戰性的任務中。
善用外部槓桿：雲平台與API的妙用
利用雲平台和API服務，可以將團隊從基礎設施維護中解放出來，專注於更有價值的AI應用開發。
例如，Amazon SageMaker、Google Cloud AI Platform等雲平台提供了豐富的AI工具和服務，可以幫助企業快速構建和部署AI應用。OpenAI API提供了強大的自然語言處理能力，可以幫助企業構建智能客服系統、文本摘要工具等。這些雲平台和API服務可以讓企業無需投入大量的資源進行基礎設施建設和維護，而是可以專注於AI應用的創新。
內部培養轉型：知識傳承與人才儲備
建立內部培訓體系，不僅可以保留寶貴的業務知識，還能有效緩解外部招聘壓力，為企業構建可持續的人才儲備。
企業可以建立內部AI學院，提供系統性的AI培訓課程。企業還可以設立AI導師制度，讓經驗豐富的AI專家指導新員工。此外，企業還可以鼓勵員工參與AI研究項目，提升他們的AI技能。通過建立內部培訓體系，企業可以培養自己的AI人才，降低對外部招聘的依賴。
构建內部AI引擎：戰略與執行的雙輪驅動
成功的企業正將大量投資聚焦於能夠自動化複雜內部流程的「代理工作流」，以及深入業務的「垂直應用」。為了系統性地篩選項目，企業可以使用「內部AI用例優先級矩陣」。
內部AI用例優先級矩陣：戰略決策的指南針
通過「內部AI用例優先級矩陣」，企業可以對AI項目進行系統性的評估和篩選，將資源投入到最具價值的項目中。
這個矩陣通常以「業務影響力」和「實施可行性」為兩個維度。業務影響力是指AI項目對企業業務的潛在貢獻，而實施可行性是指企業實施AI項目的難易程度。
象限一：快速制勝 (Quick Wins)：優先投入，快速見效
這類項目通常具有高業務影響力和高實施可行性，應優先投入資源，快速展示價值，建立內部信心。例如，自動化財務報銷審批，可以顯著提高財務效率，降低管理成本。
例如，使用OCR技術自動識別發票上的信息，並自動生成財務憑證。使用RPA機器人自動完成銀行對賬，減少人工操作。這些項目可以快速提高財務效率，降低管理成本。
象限二：戰略舉措 (Strategic Initiatives)：長期規劃，分階段實施
這類項目具有高業務影響力，但實施可行性較低，需要作為長期研發項目，分階段規劃，並獲得高層支持。例如，開發供應鏈預測優化引擎，可以提高供應鏈的效率和可靠性，降低庫存成本。
例如，使用機器學習模型預測產品需求，並根據預測結果調整庫存策略。使用優化算法優化物流路線，降低運輸成本。這些項目需要大量的數據和技術支持，並且需要長期投入才能見效。
象限三：賦能項目 (Enablement Projects)：技術練兵，人才培養
這類項目業務影響力較低，但實施可行性較高，可以作為技術練兵或培養人才的項目，不佔用核心資源。例如，內部IT幫助台問答機器人，可以減輕IT人員的工作負擔，提高服務效率。
例如，使用自然語言處理技術構建一個智能問答系統，回答員工關於IT問題的常見問題。這個項目可以讓IT人員將更多的時間和精力投入到更具挑戰性的任務中。
象限四：規避領域 (Avoid)：避免浪費，聚焦重點
這類項目業務影響力和實施可行性都較低，應明確規避，避免資源浪費。例如，為低頻任務開發複雜AI應用，不僅成本高昂，而且收效甚微。
例如，為一年只使用一次的報表開發一個複雜的AI分析工具。這個項目不僅成本高昂，而且沒有實際意義。
AI預算核心化：戰略投入的信號
AI賦能型企業正將研發預算的10-20%投入AI開發，這標誌著AI已成為核心業務職能，而非可有可無的附屬項目。
企業需要意識到AI的重要性，並投入足夠的資源進行AI研發。AI不僅僅是一種技術，更是一種戰略資產。通過持續的投入和創新，企業可以將AI融入到業務的每一個環節，提高效率，降低成本，創造更大的價值。
演進中的成本結構：人才、基礎設施、模型推理
AI項目的成本重心會隨著成熟度的演變而變化。在早期階段，人才成本佔據主導地位；而隨著規模化應用，基礎設施和模型推理成本將成為主要支出。因此，企業必須在項目設計之初就內置成本控制，避免後期出現不必要的浪費。
在項目設計之初，企業需要仔細評估項目所需的資源，包括人才、硬件、軟件和運營成本。企業還需要考慮如何降低這些成本，例如使用雲平台提供的AI服務，或者採用一些開源的AI技術。
此外，企業還需要建立完善的成本控制機制，定期審查AI項目的成本，並採取措施降低成本。
驅動文化變革：AI無處不在
如何提高AI工具的內部採納率？數據顯示，高採納率組織平均部署了7.1個AI用例。推行「項目組合」策略，讓AI無處不在，是常態化AI、根植AI文化的最佳路徑。
企業需要營造一種鼓勵創新和實驗的文化氛圍，讓員工感受到AI的價值，並願意使用AI工具提高工作效率。企業可以通過以下幾種方式來提高AI工具的內部採納率：
- 提供AI培訓課程，幫助員工掌握AI技能。
- 鼓勵員工參與AI項目，讓他們親身體驗AI的價值。
- 建立AI社群，讓員工能夠互相交流和學習。
- 獎勵使用AI工具的員工，激勵他們使用AI工具。
價值證明與規模化：行動藍圖
「證明ROI」是內部AI項目成功的關鍵。團隊必須像業務單元一樣運作，通過量化指標溝通價值。以下是一個分階段的行動路線圖，幫助企業將戰略轉化為持久的競爭優勢。
企業需要時刻關注AI項目的ROI，確保AI項目能夠產生實際的商業價值。企業可以通過以下幾種方式來衡量AI項目的ROI：
- 量化AI項目對業務的影響，例如提高效率、降低成本、增加收入等。
- 建立ROI儀表盤，實時監控AI項目的ROI。
- 定期審查AI項目的ROI，並採取措施提高ROI。
第一階段：奠定基礎 (0-6個月)
組建先鋒隊，啟動2-3個「快速制勝」試點項目，建立ROI儀表盤，快速展示價值。
在這個階段，企業需要組建一個小型的AI團隊，負責推進AI項目。這個團隊需要具備AI專業知識，並且了解企業的業務需求。團隊需要選擇2-3個具有高業務影響力和高實施可行性的AI項目，作為試點項目。團隊需要建立ROI儀表盤，實時監控AI項目的ROI，並向管理層報告AI項目的進展情況。
第二階段：擴展與推廣 (6-18個月)
公布ROI成果，構建多模型架構，將應用組合擴展到5-7個以上，推動文化滲透。
在這個階段，企業需要將AI應用推廣到更多的業務部門。企業需要構建一個多模型架構，支持不同的AI應用。企業需要將應用組合擴展到5-7個以上，涵蓋不同的業務領域。企業需要通過內部培訓和宣傳，推動AI文化在企業內部的滲透。
第三階段：規模化與轉型 (18個月+)
全企業推廣，重塑核心流程，將AI固化為核心業務能力，而非附屬項目。
在這個階段，企業需要將AI應用推廣到全企業。企業需要重塑核心流程，將AI融入到業務的每一個環節。企業需要將AI固化為核心業務能力，而不是將AI視為附屬項目。
企業需要將AI視為一種戰略資產，通過持續的投入和創新，將其融入到業務的每一個環節，才能在未來的競爭中立於不敗之地。