UMU《AI+赋能企业变革—人才先行》白皮书

赋能企业变革人才先行 01 引言 AI的迅猛发展，正将全球经济推向新一轮技术革命的浪潮之巅。如同90年代的互联网革命和2015年后的移动互联网浪潮，这场AI驱动的变革预示着规模经济的兴起和商业模式的深刻变革。 麦肯锡最新研究表明，到2030年中国关键产业将通过AI创造逾6000亿美元经济价值。然而，这场技术革命所带来的价值红利呈现出显著的马太效应。 数据显示，2024年AI在互联网行业的渗透率已高达89，而传统服务业的渗透率尚不足50。在企业层面，这种差异更为明显：率先布局AI的企业通过业务创新实现了利润增长，而迟滞转型的企业则面临被市场淘汰的风险。这种持续扩大的数字鸿沟，正在重构产业竞争格局。 值得注意的是，AI转型的本质并非单纯的技术升级，而是人机协作模式的重构与组织能力的重塑。在这场变革中，人才既是AI的使用者，更是推动企业转型的核心引擎。唯有将人才置于AI转型的核心，构建组织和人才系统化应用AI的能力，才能实现AI与企业运营的深度融合，把握智能时代的战略先机。 AI 核心洞察 02 1 大模型正从“能用”迈向“好用”和“实用，”从技术创新演变为推动组织变 革的核心引擎，引领企业的智能化转型。 2 虽然89的受访CEO认可AI的战略重要性，超半数的CEO表示正面临来自企业内部推动AI转型的迫切压力，但只有四分之一的 CEO表示其组织已经为全面整合AI做好充分准备。 3 无论是处于AI探索阶段还是已经开展AI应用的企业，最突出的痛点是组织缺乏AI专业知识或技能。这一问题正成为制约企业AI应用落 地和战略转型的主要瓶颈。 4 在AI人才短缺的困境中，高管普遍低估了员工学习和接纳AI的意愿。这一认知偏差不仅限制了企业对现有人才的培养投入，也阻碍了 AI在企业内部的推广和应用。 5 面对AI的快速发展，企业对AI人才的需求已经发生质的转变，从早期单纯的技术人才扩展到具备AI思维和应用能力的复合型人才，我们必须重新思考大模型时代对人才的能力要求。这种转变既反映了AI 应用的深化，也体现了企业对人才能力的新要求。 6 AI力，即与AI协作、驾驭AI的综合能力，正在成为继智商IQ、情商 EQ、团队合作力、领导力之后，影响组织和个人发展的关键指标。 7 具备高AI力的个体能够显著提升工作效率和质量。他们能够更好地 理解AI的优势和局限性，更有效地利用AI工具完成任务，并从AI的输出中获得更深入的洞察。 03 目录 引言01 核心洞察02 01AI在企业中的应用现状 11中国AI市场规模不断扩大，投资及应用Al的热情高涨04 12AI在企业中的应用场景持续扩展，正在经历从点到面的深度变革06 13AI在企业应用中普及度与成熟度的反差07 02AI赋能企业的创新模式和应用场景 21AI在重点行业和细分场景的创新实践08 211AI在医疗健康行业的应用09 212AI在零售行业的应用09 213AI在销售领域的应用10 214AI在人力资源领域的应用11 03企业AI应用落地核心挑战：认知偏差与人才短缺 31企业普遍缺乏对Al的专业认知和技能12 32AI人才短缺13 33高管低估了员工学习和接纳AI的意愿15 04人才是变革的关键 41引入大模型提升生产力16 42AI力的诊断和测评17 43发展大模型时代的AI力18 结论与展望22 04 1 AI在企业中的应用现状 技术门槛的显著降低 2024年被业界公认为“大模型落地元年”。经过2023年的技术爆发期，大语言模型正在经历从“实验室奇迹”到“商业变现”的关键转折： 成本结构的根本改善 各类便捷的AI落地工具和解决方案不断涌现，使AI应用从少数科技巨头的专利转变为广大企业可及的生产力工具。 应用场景的快速拓展 随着算力成本的持续下降和训练效率的提升，越来越多的企业开始构建专属大语言模型，推动AI技术加速普及。 政策环境的日趋完善 从互联网到金融，从医疗到制造，各行各业正在探索并实践大模型的落地应用，将AI从概念真正转化为解决业务问题的有效工具。 全球范围内AI监管框架的逐步构建，不仅为大模型的规范化应用扫清了障碍，更为行业的可持续发展提供了制度保障。 种种迹象表明，大模型正从“能用”迈向“好用”和“实用，”开启了AI真正创造商业价值的新纪元。在这一进程中，AI已超越单纯的技术创新，演变为推动组织变革的核心引擎，成为企业智能化转型的关键驱动力。 11 中国AI市场规模不断扩大，投资及应用Al的热情高涨 中国AI市场正在经历一个快速发展的黄金期。根据最新数据，中国AI市场规模从2018年的1372亿元增长至2025年预计的10457亿元，短短七年间实现近8倍的跨越式增长，展现出强劲的增长势头。 在全球AI竞争版图中，中国的地位正在发生根本性转变。2018年中国AI市场在全球的占比为92，预计到2025年这一比例将大幅提升至209，标志着中国正从AI市 05 场的参与者，逐步升级为不可或缺的关键玩家。 20182025年中国人工智能市场规模及预测 China’sartificialintelligencemarketsizeandforecastfrom2018to2025 401 423 430 354 410400 172 92 110 122 138155 中国人工智能行业市场规模（亿元） 同比增长（） 中国全球占比 数据来源：国海证券、中国信息通信研究院CAICT、艾媒数据中心 3705 5298 187 7470 209 10457 从增长态势来看，中国AI市场在2023年同比增长达到峰值43，此后增速虽有回落，但仍保持在40左右的较高水平。这种高位运行的增长态势，不仅展现出市场的蓬勃活力，更凸显出中国AI产业发展的活力和韧性，未来发展前景值得期待。 1372 1858 2603 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025E 在全球范围内，中国企业不仅展现出强劲的投资热情，更以实际行动推动AI技术的商业落地，正在快速确立全球领先地位。根据IBM最新发布的《2023年全球AI采用指数》 ，有超过85的中国企业在加速其Al投入，并有超过63的中国企业在积极应用生成式Al，显著领先于其他国家的企业。 12 06 AI在企业中的应用场景持续扩展，正在经历从点到面的深度变革 为了充分把握大模型带来的商业机遇，越来越多的企业正积极探索AI与业务深度融合的创新模式，打造符合自身发展战略的AI应用实践。 企业应用AI往往是点到面、循序渐进的过程，通常遵循从低风险、高价值的领域开始，逐渐向更复杂、容错率低的领域扩展。这一路径不仅降低了初期投入的风险，也为后续的全面推广积累了经验和信心。 试点验证阶段：AI的工具化应用 阶段特点： 01 02 03 快速见效、风险可控投入成本相对较低应用范围局部性强 以效率提升为主要目标 典型案例： 营销领域：利用AI生成营销文案、个性化推荐客服领域：智能客服机器人初步应用 运营领域：数据分析和预测性维护 行政领域：智能会议纪要、文档处理自动化 STEP 扩展深化阶段：AI的产品化整合 阶段特点： STEP 系统性应用部署技术深度集成跨部门协同 以业务创新为核心诉求 典型案例： 研发领域：AI辅助产品设计、智能代码生成生产领域：智能质检系统、预测性维护 供应链：智能库存管理、需求预测优化人力资源：AI驱动的人才筛选与管理 STEP 全面推广阶段：AI的战略化布局 阶段特点：组织架构重塑商业模式创新 全域数智化转型生态系统构建 典型案例： 战略层面：成立AI创新中心，设立首席AI官产品层面：推出AI原生产品线 运营层面：构建智能化业务中台 文化层面：建立数智化人才培养体系 07 13 AI在企业应用中普及度与成熟度的反差 腾讯研究院发布的《2025年AI转型的进展洞察报告》调研了全国近3000家企业，揭示了企业AI转型过程中战略与现实的博弈：生成式AI在企业应用中呈现出普及度与成熟度不完全匹配的特点。 从应用分布来看，企业更愿意将生成式AI优先应用在核心业务环节。在销售和客户服 务、生产制造供应链、产品研发以及市场营销等业务部门中，应用生成式AI的比例均超过30。在IT与网络安全、企业战略财务、人力资源以及法务合规等职能部门中，生成式AI的应用占比则普遍低于30。 当视角转向AI的应用成熟度（深入融合程度）时，IT与网络安全、人力资源以及企业战略财务等职能部门AI应用成熟和非常成熟的占比总和均超过70。相比之下，在生产制造供应链、销售和客户服务、市场营销以及产品研发等核心业务部门，尽管应用普及率较高，但其成熟度水平却相对较低。 由此可以看出，在AI转型进程中，企业普遍采取重点突破、全面推进的战略布局和实用主义思维，优先将AI技术部署在核心业务部门，希望快速获得业务价值回报。 企业将生成式AI应用在哪些环节 生成式AI在企业各环节应用的成熟度 销售和客户服务 IT网络安全 生产制造供应链产品研发和创新 市场营销IT网络安全 企业战略和财务 人力资源 人力资源法务和合规 企业战略和财务生产制造供应链销售和客户服务 市场营销 法务和合规 产品研发和创新 其他 应用非常成熟 应用成熟 一般 应用不成熟 数据来源：腾讯研究院《2025年AI转型的进展洞察报告》，样本数量：2887家企业 204 270 277 297 343 345 356 392 然而，职能部门虽然在AI应用规模上相对较小，但由于其业务流程更加标准化和规范化，反而更容易实现AI的深度整合，从而达到较高的应用成熟度。而核心业务部门尽管应用普及率较高，由于业务场景复杂和跨部门协同困难，AI的应用成熟度较低。 300 453 188 43 272 442 203 55 264 429 217 64 252 472 201 54 239 453 231 65 218 465 237 71 202 475 242 70 172 497 223 78 08 2 AI赋能企业的创新模式和应用场景 君子生非异也，善假于物也。两千余年前，荀子在《劝学》中道出“借外物以成事”的生存智慧，在数字文明时代正演绎出新的战略内涵。 以大语言模型为代表的新一代AI，早已突破了简单的效率提升，正在为企业带来全方位的革新动能和效益提升，涵盖客户体验优化、流程自动化、决策支持、商业模式创新等诸多方面。未来的商业竞争，比拼的将是企业运用AI这一利器的战术与策略。 根据IDC2024年8月对100家AI转型企业的调研，大模型正在重塑企业的运营模式，成为企业提升核心竞争力的新引擎。 价值 创造 近六成57的企业实现了用户体验显著提升 超过三成32的企业带动了产品创新和业务价值增长 运营 效能 超过一半53的企业加速了决策流程，减少重复劳动 超过三成34的企业优化了工作流程整合 近一半46的企业提升了整体工作效率 人才 赋能 近三成29的企业实现员工能力定制化提升 14的企业优化了员工工作体验 采用AI大模型给企业带来的价值 优化用户体验 57 加速企业决策减少重复劳动 53 提升员工效率 46 工作流整合方便使用多个程序 34 创新产品形式业务价值 32 为员工创造定制化提升 29 优化员工工作体验 14 数据来源IDC大模型企业落地进展调研N1002024年8月 21 09 AI在重点行业和细分场景的创新实践 随着大语言模型从技术竞争向商业化的拓展，生成式AI的应用正逐步聚焦于满足具体行业的独特需求和特定业务场景的赋能。通过在实际应用中积累丰富的行业数据和实践经验，AI不断优化自身的适应性和效率，进而在企业级场景和行业级应用中展现出更为卓越的表现。 211AI在医疗健康行业的应用 医疗咨询：提升健康意识，初步诊断建议 以通俗易懂的方式回答患者问题，增强患者的健康素养 根据患者的症状描述和询症医学