赋能企业变革人才先行

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。 核心洞察 03 目录 引言核心洞察0102 AI 在企业中的应用现状01 1.1 中国 AI 市场规模不断扩大，投资及应用 Al 的热情高涨1.2 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1.3 AI 在企业应用中"普及度"与"成熟度"的反差040607 AI 赋能企业的创新模式和应用场景02 2.1AI 在重点行业和细分场景的创新实践2.1.1 AI 在医疗健康行业的应用2.1.2 AI 在零售行业的应用0809092.1.3 AI 在销售领域的应用102.1.4 AI 在人力资源领域的应用11 企业 AI 应用落地核心挑战：认知偏差与人才短缺03 3.1 企业普遍缺乏对 Al 的专业认知和技能3.2 AI 人才短缺3.3 高管低估了员工学习和接纳 AI 的意愿121315 人才是变革的关键04 4.1 引入大模型≠提升生产力164.2 AI 力的诊断和测评174.3 发展大模型时代的 AI 力18 结论与展望22 AI 在企业中的应用现状1 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： 技术门槛的显著降低 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。 成本结构的根本改善 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。 应用场景的快速拓展 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。 政策环境的日趋完善 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。 中国 AI 市场规模不断扩大，投资及应用 Al 的热情高涨1.1 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 1,372 亿元增长至 2025 年预计的 10,457 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 9.2%，预计到 2025 年这一比例将大幅提升至 20.9%，标志着中国正从 AI 市 场的参与者，逐步升级为不可或缺的关键玩家。 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。 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。 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1.2 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 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 扩展深化阶段：AI 的产品化整合 STEP03 全面推广阶段：AI 的战略化布局 AI 在企业应用中"普及度"与"成熟度"的反差1.3 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。 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。 AI 赋能企业的创新模式和应用场景2 "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 IDC 2024 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 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 运营效能 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 AI 在重点行业和细分场景的创新实践2.1 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。 AI 在医疗健康行业的应用2.1.1 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知识库，提供初步的健康建议和就医指导 医学教育与培训：虚拟病例训练，优化教学内容 模拟真实临床场景，为医学生和医生提供虚拟病例训练，提升他们的临床决策能力和实践技能 利用 AI 分析医学教育数据，为教学内容和方法的优化提供数据支持，提高教学质量 辅助诊断：提高诊断效率，减轻医生负担 分析患者的电子健康记录 (EHR)、医学图像 (如 X 光、CT、MRI) 和医学文献等数据，辅助医生识别疾病特征，并提供初步诊断建议，减轻医生的工作负担 临床决策支持：实时数据分析, 减少误诊漏诊 实时分析患者临床数据，结合最新的医学研究成果、临床指南及类似病例处理经验，为医生提供临床决策支持，辅助医生减少误诊和漏诊的风险，提高医疗安全。 AI 在零售行业的应用2.1.2 市场分析和趋势预测：精准洞察市场，优化营销策略 利用 AI 分析消费者行为、社交媒体趋势、经济指标等数据，帮助零售商预测未来销售趋势基于消费者购买趋势和偏好的变化，及时调整产品线和营销策略 供应链优化：提高库存效率，降低成本 AI 通过分析市场需求、库存水平和物流数据，优化供应链管理预测商品销量，调整库存，减少过剩或短缺情况，提高供应链稳定性 智能客服与支持：提升客户满意度，降低运营成本 AI 驱动的智能客服提供全天候的即时服务，快速解答产品问题、处理退换货请求、提供购物咨询，提升响应速度和服务质量AI 的多语言功能为不同地区的客户提供本土化的智能服务，减少人工客服依赖，降低运营成本 个性化推荐：精准推送，提升消费者体验 AI 基于消费者的购物历史、偏好和行为数据，提供个性化产品推荐优化购物体验，增强消费者满意度和忠诚度，提升商家销售额和客户粘性 AI 在销售领域的应用2.1.3 AI 驱动的获客与线索筛选：提升获客效率，缩短销售周期 AI 驱动的获客工具通过分析客户数据，精准识别潜在客户，并对线索进行高效筛选和优先级排序根据客户的行为和偏好，发送个性化的营销信息，提升客户参与度和购买意愿，缩短销售周期 个性化销售策略与客户互动：提升客户满意度和销售业绩 分析客户的购买历史、行为数据和沟通风格，为销售团队提供量身定制的销售策略和互动建议为销售人员提供实时的对话建议，帮助他们更好地与客户建立信任和关系，提升客户购买体验和复购率 销售预测与市场趋势洞察：数据驱动决策，优化资源配置 分析销售数据、市场趋势和宏观经济指标，为销售团队提供精准销售预测和市场洞察预测销售趋势和需求变化，识别市场机会和风险，帮助销售团队优化资源配置和战略决策 客户关系管理：提升客户忠诚度，促进长期发展 深度分析客户数据和行为模式，为销售团队提供客户关系管理支持评估客户忠诚度和潜在价值，及时发现潜在问题并采取措施，帮助企业留住高价值客户 AI 在人力资源领域的应用2.1.4 高效招聘与精准筛选：提升招聘效率，提高人才选拔精准度 AI 驱动的招聘工具可以根据岗位描述和企业需求，快速筛选出符合岗位要求的候选人分析简历、行为数据和社交网络信息，评估候选人的潜在能力和职业适应性 个性化培训计划：提高培训针对性，激发员工学习积极性 分析员工的岗位需求、技能水平、绩效数据和职业发展规划，制定个性化的培训计划推荐最适合的培训课程和学习资源，实时跟踪学习进度，提供反馈和建议，提高培训的针对性和效果 人才预测与保留：预测人才流失风险，优化员工职业发展路径 分析员工的行为数据、绩效表现和离职趋势，预测人才流失风险，为管理者制定留才