How to use AI to establish a company faster and better (En)

如何更快更好地利用人工智能构建企业 人工智能正在重新撰写企业创业的规则。这里为企业领导者的战略指南手册，为那些准备抓住定义性的增长机遇的人。 想象一个世界，百亿美元级公司是由不到一打人，甚至是一个创始人建立的。曾经看似科幻小说的场景，如今随着人工智能成为创业新操作系统，正逐渐变为现实。 这不仅仅是边际改进或效率提升，而是对商业构想、构建和扩展方式的根本性重塑。正如从主机到个人电脑的转变改变了知识工作，互联网重塑了商业和通信一样，人工智能正在重新设定几十年来主导商业建设的假设。曾经定义商业创建的约束——团队规模、资金需求和上市时间——正在被迅速重新编写。 人工智能为创业建造者创造价值体现在三个维度：它提高了创新周期，使团队能够更快地生成、测试和验证更多——通常是更好的——想法；它改变了生产力，使小团队能够完成过去需要整个部门才能完成的工作；它加速了速度，缩短了从概念到最小可行产品的周期，并减少了进入市场的资本需求。这些收益共同使得原本看起来风险过高或成本过高的创业项目变得更加可行。 对于领导者来说，问题不再在于人工智能对企业建设的重要程度，而是如何将其应用于持续提升业绩的方式。那些将人工智能视为附加功能的人最多只能获得增量收益。而那些围绕人工智能作为基石能力重新架构企业建设——以人类专业知识为核心——的人，将追求更多的想法，更快地验证它们，更早地扩大成功者的规模，往往伴随着根本不同的经济模式。 本文为寻求把握这一机遇的领导者提供了一份实用手册。它首先阐述了人工智能对风险经济的影响证据，解释了人工智能如何在整个风险生命周期中创造价值，然后概述了三个区分高绩效人工智能优先企业的战略转变。对于准备采取行动的执行者，它以围绕人工智能作为新操作系统的具体步骤结束，开始重新配置风险构建。 人工智能优先创业建设的理由 即使在经济不确定的背景下，企业创业建设仍然是首要战略重点。麦肯锡2025年新业务建设调查43%的领导者表示，在过去12个月里，他们增加了对创业建设的关注。与此同时，期望也变得更加明确。在资本受到更严格审查的情况下，领导者面临压力，需要更快地证明回报，并提高资本效率。 这种压力正在重塑企业如何对待业务构建。对业绩的期望在提高，同时需要改进创业背后的经济基础——缩短验证时间，加速收入时间，以及提高每美元和每员工的产出。 最近的结果表明取得了显著进展。到2025年，61%的企业项目收入超过1000万美元，比2023年的45%有所上升。我们的商业建设调查发现，新企业达到这些收入水平所需的时间从2023年的38个月减少到2025年的31个月。在已经实现盈亏平衡的企业项目中，61%在两年内实现了这一目标。 人工智能是这一业绩转变的核心动力。麦肯锡对2018年至2024年间成立的数百个企业进行的审查表明，在人工智能时代（2023-24年）成立的企业，在人均和每美元的基础上，都实现了更高的产出和更快的完成时间。虽然并非每个最近成立的企业都是人工智能原生，但人工智能的日益广泛使用似乎实质性地压缩了企业的时间表并提高了生产力。 其他研究人员也得出类似结论。在风险投资公司Antler近期的一项调查中，93%的公司表示人工智能加速了执行过程，其中近一半公司提到速度提高了五倍以上。 人工智能正在重塑创业构建，不再是外围工具，而是实际推动性能的驱动器。当嵌入到创业的设计和运营方式中时，人工智能在创业经济最关注的三个维度上创造价值：可探索想法的广度和质量、创业从概念到市场的速度，以及小型团队所能达到的效率。 以下是，我们深入探讨这些维度的每一个。 创新与创造力 人工智能可以作为一种创意放大器，拓宽和提升企业可以探索的想法范围和质量。通过实现概念的快速生成、测试和优化，人工智能在扩大发散性思维的同时，保持了早期企业发展中至关重要的快速反馈循环。 麦肯锡的灯塔平台这有助于团队生成、测试和推出新项目，说明了这种动态。该平台利用基于专有市场数据、第三方数据集和客户数据的代理人工智能来开发和精炼创业想法，已被数百个团队用于开发新项目。过去需要数周结构化工作坊才能完成的事情，现在只需数小时即可完成，使团队能够在流程的早期就揭示、精炼和优先考虑高潜力创业机会。 例如，与其依靠顺序访谈，通过代理驱动的呼叫，代理型AI可以同时测试概念，综合洞察并将其转化为合成客户画像进行连续测试。这些画像由访谈记录、销售通话笔记和产品使用数据构建而成，作为始终可用的客户声音，使团队能够对新的想法和信息进行压力测试，而不仅仅依赖个别访谈。 这种方法不能替代客户研究，自身也存在问题（包括对积极性的偏见），但可以作为实时输入的有用伴侣。人工智能还可以通过生成、启动和评估多个变体来加速价值主张的验证，例如，通过设计标语和视觉组合，在多个渠道上运行迷你活动，并在投入更大预算之前比较点击率。 结果不是为了创意而创意，而是为了更好的创业成果：探索更多想法、更早更可靠地了解客户需求，以及更可能让稀缺资源流向最有潜力的机会。 冒险速度 一旦一个想法被创建并验证，人工智能通过自动化知识密集型任务——如设计、编码和上市执行——可以显著缩短建设和发布周期，这些任务之前可能需要数周或数月。这使得企业能够更快地从概念过渡到最小可行产品，并随着市场反馈的出现几乎实时地进行迭代。 例如，一家财富管理企业通过实施一个代理人工智能工厂——一个构建、托管和部署多个AI代理的平台，在软件开发周期的每个阶段，从需求到架构、编码和测试，并在关键决策点由人类工程师监督和介入——将其首个最小可行产品的交付速度翻了一番。这种做法简化了整个开发周期，同时保留了仅靠人工智能无法复制的工程判断。 通过缩短建设和上市时间表，人工智能有助于加速学习周期，并使企业能更早地捕捉市场信号，使速度本身成为一种竞争优势。 生产力转型 除了速度，人工智能从根本上改变了小型创业团队能够产生的产出量。通过从依赖工具的人力员工转向混合型人力-代理团队，企业可以将稀缺的人才重新集中在判断、决策和关系建立上，而不是手工执行。 在一项B2B销售应用中，一家科技企业部署了一个销售辅助代理来增强其客户团队。该代理基于解决方案专业知识、客户情报和最佳实践，为客户会议生成定制化的价值主张、故事线和执行清单。最终审查仍由人类销售人员负责，通过专注于精炼和客户互动而非内容创作，团队的生产力至少提高了1.5倍。 一家建筑公司在推出新的软件项目时也经历了类似的经历。该公司长期以来一直依赖手工的外部线索生成。销售团队通过手工识别潜在客户、研究账户、优先考虑目标并起草个性化的接触信息。这限制了他们可以追求的线索数量，并减缓了早期的进展。引入代理人工智能来自动化这些上游任务，将接触量提高了25倍；与之前仅由人工处理的过程相比，点击率翻了一倍多。 对于创业构建者来说，这些生产力提升迅速累积。每人产出更高，使团队能够保持小型化更长时间，减少协调成本，并提高资本效率，而不会减缓进度。 综合考虑，创造力、速度和生产力的提升相互强化。企业可以探索更多想法，更早地捕捉市场信号，以更低成本更快地失败，用更少的资源扩大胜利。这种复合效应解释了为什么，当AI被务实应用时，正成为改善企业经济效益的核心。但要想抓住这些收益，仅仅采用AI工具或部署孤立用例是不够的。它需要企业设置、装备和领导方式的刻意变革。 如何将您的企业转型为使用人工智能运营 基于实践中区分表现卓越的以AI为核心企业的要素，以下三个转变被认为是将AI潜力转化为持续业绩的必要条件。 重置绩效预期：从渐进式增长到跨越式变化 领导者可以为创业团队交付的内容设定更高的物质期望——事实上，他们应该这样做。人工智能极大地降低了创建、测试和改进新企业的成本。与此同时，进入门槛的降低加剧了竞争，使速度和规模成为决定性优势。 增量式生产率提升不再足够。在许多情况下，追求将创业产出的生产率翻倍已不再是幻想。小团队越来越被期望产生一度需要规模更大的组织才能实现的成果。 这种雄心应该适用于整个项目，而不是仅限于个别功能或用例。只有当人工智能从产品开发、客户发现到市场推广、运营和财务等方面全面嵌入时，才能发挥其全部影响。这意味着每个角色都应设计为与代理协同工作，而不是围绕它们。在实践中，这意味着重新设计日常工作流程，使人类负责指挥、监督和干预，而代理则执行研究、分析和协调。当期望统一提高时，收益会成倍增加：更快的验证使迭代更快，进而加速有效成果的扩展。 关键在于，目标不仅仅是更快地做同样的事情。人工智能实现了更根本的转变：它将关键学习提前到创业生命周期中，在做出大规模资本投入之前，提前进行客户验证、产品迭代和市场信号检测。从人工智能中获益最大的企业不是那些仅仅自动化现有流程的企业；而是那些利用人工智能更早提出更好问题、更快地对薄弱想法进行失败尝试，并将资源集中在真正实现产品-市场匹配的机会上的企业。 理解这一点同样重要：实验成本降低并不构成削减风险投资预算的理由。相反，它是进行更多实验的论据。麦肯锡的研究证实了这一收益：67%优先发展业务构建的公司会超越市场，每美元新企业收入创造的企业价值大约是核心业务产生的两倍。随着人工智能降低实验成本，公司可以进行更多的小额押注，尽早淘汰弱化想法，并将资本和人才集中在少数突破性的项目上。 构建AI核心：企业的新操作层 围栏策略一直是成功创业的基石——保护新业务免受企业官僚主义、决策缓慢和风险规避的影响，以便它们能够以初创企业速度发展。这一原则依然适用。然而，在以人工智能为首要考虑的背景下，仅仅围栏策略已不再足够。今天的创业企业既需要保护，也需要加速：它们不仅需要运营自主权，还需要一个技术基础，使得人机团队能够从第一天起全速运转。 提供这些能力是公司风险投资领导者的责任，他们需要与首席技术官或首席信息官紧密合作。毕竟，没有结构的速度会创造脆弱性，而没有速度的结构则会滋生官僚主义。这要求技术和商业领导者提供既能够实现速度又能够保证结构的基础。 这个基金会的核心是数据——既包括创业公司的数据，也包括企业的数据。创业公司通过客户互动、运营和产品使用生成实时信号，而企业则通过历史基准、专有研究和市场知识提供制度深度。这些数据必须被结构化和管理，以便能够可靠地大规模使用。 除了数据，家长在确保核心人工智能能力易于获取和持续适应方面发挥着关键作用。这包括共享的商业环境，使得人类和人工智能系统能够基于一致的定义运行；强大的分析和模型治理，以确保洞察是可信的并融入日常决策；受控的代理和作业流程层，以便人工智能系统能够以安全、可审计的方式进行操作；以及可跨企业部署的共享平台、治理标准和专业人工智能人才。当这个基础建立起来后，企业无需重建基础设施或解决相互冲突的指标。团队专注于产品、客户和增长，同时在一个企业级的基础上运行，以保持质量、安全和监管标准。 做得好，这 becomes a strategic advantage. A CEO can see in near real time which products, customers, or investments are driving performance. The combination of the venture’s own data and the parent’s institutional knowledge provides a durable competitive edge. Each additional venturestrengthens the shared foundation, lowering the marginal cost of innovation and increasing the speed of subsequent launches. 设计以AI为先的团队：编码顶级表现者的专业知识 AI优先型创业建设让少数合适的人能够实现过去整个部门才能完成的事情。这也提高了风险。因为AI放大了人类决策的影响，人才选择比以往任何时候都更加重要。以下列出三种领