圖片由AI生成
根據(jù)協(xié)議，埃森哲將為其數(shù)萬名IT專業(yè)人員配備ChatGPT Enterprise，并成為OpenAI的首要合作伙伴，幫助全球企業(yè)采用和部署生成式AI技術(shù)。這不僅是一次簡(jiǎn)單的商業(yè)合作，更可能成為歐美企業(yè)AI轉(zhuǎn)型從概念驗(yàn)證走向規(guī)模化應(yīng)用的分水嶺。
我們可以看到，這次合作的內(nèi)容其實(shí)遠(yuǎn)不止于兩家公司之間的技術(shù)授權(quán)。它實(shí)際上意圖去解決眾多企業(yè)在AI時(shí)代轉(zhuǎn)型效率提升、如何將AI技術(shù)有效地嵌入到企業(yè)工作流程中等關(guān)鍵問題，而埃森哲將會(huì)替代OpenAI扮演這樣的角色。
我們可能都有這樣的體感，盡管較多企業(yè)已開始嘗試使用生成式AI，但很多企業(yè)并未看到業(yè)務(wù)價(jià)值的顯著提升，原本一些被認(rèn)為具有高價(jià)值的垂直場(chǎng)景最終都”止于試用“
企業(yè)AI轉(zhuǎn)型之所以進(jìn)展緩慢，根本原因在于它必須是一把手工程，需要企業(yè)最高層的深度參與，并給到各個(gè)部門信心以及承諾。很多企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者總是把AI轉(zhuǎn)型這一工作想象成是IT部門的事情，而實(shí)際情況是，這樣一種深入骨髓的調(diào)整是涉及企業(yè)戰(zhàn)略、組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)流程的根本性變革，IT部門在企業(yè)內(nèi)部的話語權(quán)普遍比較弱，還常常面臨其他部門的不理解與挑戰(zhàn)，讓其擔(dān)綱如此革命性的大任，是不現(xiàn)實(shí)的。
現(xiàn)實(shí)中很少有企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者真正理解AI的技術(shù)潛力和轉(zhuǎn)型復(fù)雜性。現(xiàn)實(shí)中，只有很少的高管將AI視為核心戰(zhàn)略，而大部分的高管仍將其視為優(yōu)化現(xiàn)有流程的工具，這種認(rèn)知差距，往往會(huì)導(dǎo)致AI項(xiàng)目被邊緣化，在內(nèi)部沒有辦法獲得足夠的資源和支持。
老板們往往低估了數(shù)據(jù)治理、人才儲(chǔ)備和跨部門協(xié)同的難度，也高估了技術(shù)本身在短期內(nèi)解決問題的能力。AI的價(jià)值實(shí)現(xiàn)，依賴于場(chǎng)景的深度打磨與業(yè)務(wù)閉環(huán)的重構(gòu)，而非簡(jiǎn)單的工具替換。只有當(dāng)領(lǐng)導(dǎo)者真正投身于戰(zhàn)略對(duì)齊、資源調(diào)配與文化推動(dòng)，才能打破部門壁壘，建立持續(xù)迭代的機(jī)制，使AI從試點(diǎn)走向規(guī)?；涞?，釋放長(zhǎng)期價(jià)值。
AI轉(zhuǎn)型需要既懂AI技術(shù)，又懂業(yè)務(wù)的復(fù)合型跨界人才，這種人才在市場(chǎng)上是非常稀缺的且培養(yǎng)周期長(zhǎng)，企業(yè)難以通過短期招聘補(bǔ)齊缺口。
大企業(yè)的組織慣性也是AI轉(zhuǎn)型的重大障礙，企業(yè)內(nèi)部往往存在非?？尚Φ母盍熏F(xiàn)象，部門墻也在阻礙企業(yè)對(duì)AI應(yīng)用。銷售部門、生產(chǎn)部門、供應(yīng)鏈部門各自為政，AI項(xiàng)目往往局限于單個(gè)部門，難以實(shí)現(xiàn)端到端的業(yè)務(wù)流程優(yōu)化。比如，戰(zhàn)略部門規(guī)劃數(shù)字化轉(zhuǎn)型，但運(yùn)營(yíng)部門繼續(xù)使用傳統(tǒng)方式工作，這種割裂就會(huì)導(dǎo)致AI項(xiàng)目即使在技術(shù)上是成功的，但也難以在組織中落地，那些線上線下的AI設(shè)施要么被丟在角落里吃灰，要么上線后被平行部門各種嫌棄，老板也會(huì)產(chǎn)生挫敗感，會(huì)產(chǎn)生AI的實(shí)際效果被夸大的錯(cuò)覺。
AI轉(zhuǎn)型不僅涉及技術(shù)變革，更涉及工作方式和思維方式的根本改變，許多員工還會(huì)擔(dān)心AI會(huì)取代自己的工作，進(jìn)而會(huì)演變成對(duì)AI轉(zhuǎn)型推進(jìn)的抵制。
可以預(yù)期的是，OpenAI與埃森哲的這次戰(zhàn)略合作，會(huì)促使歐美企業(yè)AI轉(zhuǎn)型速度將在未來2-3年內(nèi)明顯加快。
從兩家企業(yè)合作方案的細(xì)節(jié)上，我們能看到，他們正在試圖構(gòu)建一個(gè)成熟的AI生態(tài)系統(tǒng)，他們準(zhǔn)備讓技術(shù)提供商、咨詢公司、實(shí)施伙伴和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)形成協(xié)同，如此一來，AI應(yīng)用的門檻會(huì)大幅降低，企業(yè)也不再需要從零開始構(gòu)建自己的AI能力了。
歐美企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者是普遍有付費(fèi)給不同專業(yè)領(lǐng)域的咨詢公司來幫自己解決內(nèi)部管理和業(yè)務(wù)實(shí)際問題的意愿和習(xí)慣的，中國(guó)企業(yè)的老板們則普遍比較“自信”，更傾向于自主摸索或依賴內(nèi)部團(tuán)隊(duì)，對(duì)引入外部專業(yè)力量持謹(jǐn)慎甚至排斥態(tài)度，這種思維差異導(dǎo)致中國(guó)企業(yè)在AI轉(zhuǎn)型中往往缺乏系統(tǒng)規(guī)劃，更多停留在技術(shù)試點(diǎn)層面，難以形成規(guī)?；?yīng)。同時(shí)，對(duì)短期回報(bào)的過度追求也使得決策者在資源投入上猶豫不決，進(jìn)一步延緩了轉(zhuǎn)型進(jìn)程。這種急功近利的心態(tài)，使得許多中國(guó)企業(yè)將AI視為“萬能藥”，期望投入即見成效，一旦短期內(nèi)未見回報(bào)便迅速叫停項(xiàng)目。而歐美企業(yè)更愿意為長(zhǎng)期戰(zhàn)略投入資源，接受階段性試錯(cuò)與迭代。
中國(guó)在AI領(lǐng)域是有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)的，龐大的數(shù)據(jù)資源、相對(duì)完整的產(chǎn)業(yè)鏈和巨大的市場(chǎng)容量；在應(yīng)用創(chuàng)新方面，中國(guó)也展現(xiàn)出驚人的創(chuàng)造力，如AI在電商、社交和泛娛樂等場(chǎng)景的深度應(yīng)用，但這都局限于TO C的消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，產(chǎn)業(yè)端的AI滲透率仍明顯偏低。
中國(guó)本土提供企業(yè)深度流程改造和戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的專業(yè)咨詢公司是嚴(yán)重不足的，專業(yè)的技術(shù)類或AI轉(zhuǎn)型咨詢公司更是鳳毛麟角。相比之下，歐美有如麥肯錫、BCG、德勤等成熟的管理咨詢公司，以及埃森哲、IBM這樣的技術(shù)咨詢巨頭，這種細(xì)分使得企業(yè)可以根據(jù)具體需求選擇合適的咨詢伙伴，大大降低了AI應(yīng)用的復(fù)雜性。
埃森哲近期的財(cái)報(bào)顯示，公司與生成式人工智能（Gen AI）和智能體AI（Agentic AI）相關(guān)的收入在2025財(cái)年增長(zhǎng)了三倍，在全球擁有7.7萬名經(jīng)過AI培訓(xùn)的專業(yè)人員，為了加速AI轉(zhuǎn)型，埃森哲公布了一項(xiàng)為期6個(gè)月、耗資8.65億美元的業(yè)務(wù)優(yōu)化計(jì)劃。這一計(jì)劃將通過裁減部分員工和重新分配資源，將節(jié)省的資金投入到與AI相關(guān)的業(yè)務(wù)和員工技能提升中。
反觀國(guó)內(nèi)，中國(guó)本土的咨詢公司大多規(guī)模較小，服務(wù)范圍較廣，難以在特定領(lǐng)域建立深度專業(yè)性。AI咨詢，是需要咨詢公司自身具備深厚的AI專業(yè)知識(shí)，公司在技術(shù)和人才方面是需要進(jìn)行長(zhǎng)期投入的。但許多中國(guó)的咨詢公司更傾向于短期項(xiàng)目和易于商業(yè)化的服務(wù)，是難以在AI轉(zhuǎn)型服務(wù)上形成核心競(jìng)爭(zhēng)力的，例如近期被推上輿論風(fēng)口浪尖的”華與華“其主打的營(yíng)銷策劃模式雖在品牌視覺和口號(hào)設(shè)計(jì)上具備傳播力，卻難以觸及企業(yè)底層運(yùn)營(yíng)邏輯的智能化重構(gòu)，不過確實(shí)契合了企業(yè)老板們短視、快速變現(xiàn)的心理。
AI轉(zhuǎn)型的窗口期不會(huì)持續(xù)太久，對(duì)于中國(guó)企業(yè)、AI廠商、本土咨詢公司而言，現(xiàn)在是聯(lián)合采取行動(dòng)的最佳時(shí)機(jī)，把專業(yè)的事情交給專業(yè)的團(tuán)隊(duì)去做，否則必然會(huì)在新一輪技術(shù)驅(qū)動(dòng)的全球競(jìng)爭(zhēng)中處于劣勢(shì)。（文｜老馬商業(yè)評(píng)述，作者｜馬金男，本文首發(fā)于鈦媒體APP）
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