企业人工智能+：当AI从执行工具升维为决策“董事会”
2025年，随着国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》审议通过，AI技术从优化工具升级为核心决策系统，深度融入企业战略规划与决策的全过程。在这一背景下，越来越多企业不再满足于用AI优化局部业务，而是致力于建立覆盖面更全更广的智能决策体系。 这种从“经验驱动”到“数据智能驱动”的战略决策变革，标志着企业管理进入全新阶段。AI正在成为企业制定重大战略的“决策大脑”，帮助企业在复杂多变的市场环境中把握先机。 一、头部大型企业：构建驾驭复杂性的战略“模拟器”与“控制塔” 面对全球市场的高度不确定性和业务的极端复杂性，头部企业不再满足于AI的后端提效，而是致力于构建前端战略的智能决策中枢，以数据驱动取代经验直觉，实现更具韧性的发展。 1.神州数码 在众多企业面临AI战略落地鸿沟的背景下，作为中国领先的数字化转型服务商，神州数码将其自身转型实践提炼为 “AI驱动的数云融合”战略框架。 该框架认为，业务模式、技术范式与管理方法的相互作用构成企业进化的“增长飞轮”，而AI深度融入业务流程再造是其核心动力。公司据此打造了“神州问学”企业级Agent中台，为自身及客户提供从模型部署到多智能体协同的全栈能力。 这套方法论的价值得到了全球商学院的认可，其案例连续入选哈佛、INSEAD等顶尖学府的课程。这标志着它为中国企业的智能化升级提供了一套从顶层设计到实践验证的完整范式，将竞争引向以“数据资产”运营为核心的新维度。 2.联想集团 为驾驭全球30多家工厂、2000多家供应商的复杂网络，应对地缘政治与市场需求的双重波动，联想部署了“供应链控制塔”智能体，以AI重构全球运营决策。 该智能体实现了对联想全球供应链端到端的全价值链覆盖与实时感知。它能基于多维度数据，自动模拟并推荐从采购、生产到物流的最优方案，将管理者的决策从“指挥”变为“在AI提供的选项中进行选择”。 它使得供应链决策时间缩短了50%至60%，订单交货及时率提升5%，同时制造和物流成本降低了20%，在效率与韧性之间取得了显著平衡。它将供应链从成本中心升级为战略竞争优势的核心来源，标志着大型跨国制造企业的管理，进入了由全域数据智能实时驱动的“自动驾驶”新阶段。 3. 第四范式 当通用大模型难以直接解决企业复杂的业务决策问题时，第四范式始终坚持其 “决策AI” 的定位。 其核心挑战在于解决AI价值落地的“最后一公里”，将技术转化为可衡量的业务成效。 公司选择深耕金融、零售等垂直行业，为每个场景构建定制化的决策AI系统，例如一站式金融风控解决方案。其目标是以低成本方式，让AI能力变得“可见、可用、可衡量”，甚至赋能新人员工完成专家级任务。 这一实践表明，战略级AI应用的关键在于深度融合“行业知识”，并将其转化为可复用的智能模型，从而为企业构筑最深层的竞争护城河。 4.腾讯 拥有庞大生态的腾讯，提出了更具包容性的 “AI in All”生态化战略。其挑战在于如何让AI成为整个生态的基础能力，而不仅是某个部门的工具。 公司采取了“不设上限”的资源投入姿态，激励所有业务线基于自身场景进行AI化升级。这使得从微信服务、效果广告到长青游戏，AI能力如同毛细血管般渗透至效果广告、游戏等核心业务并产生实质性贡献，带来了更多高品质收入，证明了生态化AI投入能够产生可观且长期的回报。 腾讯的路线图强调“赋能”与“协同”，而非单一突破。它展示了一个巨型生态体如何通过制度性投入和文化牵引，稳步且全面地过渡到AI时代，确保其整体竞争优势的延续与放大。 二、中小企业：借力敏捷平台实现数据驱动的战略校准 中小企业资源有限，其战略智能化的核心在于“敏捷”与“聚焦”，利用成熟的平台工具，将关键业务数据转化为直接的决策指引，实现快速试错和方向校准。 1.瓶子星球 为在快速变化的新酒饮市场中保持战略敏锐度，瓶子星球在其JOS高质量运营改善体系中，集成实践了AI辅助的战略复盘与机会洞察方案。 这旨在破解传统季度复盘会信息滞后、难以捕捉市场实时信号的痛点。在这个维度中，引入的AI智能体能自动聚合电商销售、社交媒体声量、经销商一线反馈及竞品动态等多维度信息，并识别趋势、异常波动与潜在的新消费场景。生成的洞察结果和决策建议以双周或月度为周期，输入管理层的战略复盘会。这使得战略讨论从回顾过去变为预判未来，对品牌战略和方案做出更准确的决策。 这将JOS高质量运营体系从内部运营优化工具，升级为连接市场与战略的感知网络，使品牌能够对外部变化做出快速、精准的反应，在红海竞争中实现动态突围。