企业布局 AI 战略的深度思考：从认知到落地的全维度拆解
AI大飞约 14 分钟常被问及：AI是否就是企业高效工作的工具？AI能否应用于营销场景？财务、人事、研发等领域该如何借力 AI？ AI在企业中哪些环节需优先落地？这些其实都有很明确答案！ 并且，当下不用 AI 就意味着效率低下。 但究其本质，提问者问这些问题，其实，仍将 AI 视为 “工具”，而非把AI看作是 “时代”。阅读本文你将获得以下几点思考：
AI 开启的是怎样的时代？ 企业应用 AI 面临哪些核心挑战？ 如何精准识别高价值的 AI 应用场景？ 企业该如何把握时代机遇，落地 AI 战略？ AI 时代需要构建何种AI思维？ 企业 AI 应用的 “低垂果实” 在哪里？如何实现低投入高收益？
本文阅读时长约15分钟，核心观点源自 AI 大飞在多家上市公司落地 AI 战略的实战经验总结。若你正思考上述问题，本文将为你提供极具价值的落地启示。
一，AI开启的是什么时代？
工业革命之前，90%的人类都在种地， 而工业革命之后，仅有10%的人种地， 90%的人进入了制造与服务业，而当下，一股新力量正加速重塑就业格局：未来或将形成 10% 种地、20% 从事制造与服务、70% 投身新兴产业的结构。
需以对立统一视角看待 AI：短期用 AI 提效岗位是正确的，但长期来看一直用AI做旧事情的优化会让企业错过时代。 企业老板需深刻认知：AI 正开启全新时代。
正如工业时代来临时，如果执着于用新技术提升农业效率，农业生产效率是能提升，但终将错失整个工业产业的机遇；
亦如蒸汽机出现了，马夫试图将其装在马车上 —— 这就是一种思维桎梏，这也正是当下，许多企业找不到 AI 应用场景的根源。 所以，企业要应用好AI，不是花钱购买一个AI系统那么简单，而是企业要彻底地形成“新的AI思维”。
AI 是一场生产力革命，为社会提供"智力生产力"，其意义堪比工业革命。每次生产力革命本质是能源转化：工业革命将 “热能转化为动力”，智能革命则将 “电能转化为智能”。
如今每个人都拥有两个大脑：一个是人类自身的大脑，另一个是 AI 外脑 —— 且在诸多领域，AI 外脑的能力已超越人类。 因此，我们处理事务时，可有“万事先用AI干”的思维，而非率先依赖人类大脑。
AI 正开启全新时代，诸多事务均可借 AI 重构。正如互联网发展的三个阶段，技术持续迭代的同时，带动不同领域产品底层逻辑变革（如下图所示）。由此可预见，AI 发展必将在资讯、社交、娱乐、商务等领域催生新型 AI 产品。
从近期企业家的观点发声中，亦能窥见 AI 时代的到来，以及企业家对 AI 时代的高度重视。吉利控股李书福说：“人工智能是一个时代，不是一项技术，社会形态都发生了改变，它将重塑整个人类的产业、发展、生活、秩序。” 海尔集团周云杰也说：“未来50年，可能就是人工智能时代，每个企业都要全面地拥抱人工智能，要么与人工智能同进化，要么被人工智能边缘化。”
然而，到现在，为何多数企业仍困于“AI与我无关”的认知？核心在于 AI1.0 到 AI2.0 的思维切换尚未完成。 “AI 与我无关”的理由是 “公司非技术型、缺乏技术人员，也没有大数据”。许多人误以为应用 AI 的前提是企业具备技术储备与大数据基础，实则这是上一代 AI 应用思维的惯性（AI1.0 时期以感知智能技术为主）。如今的 AI 大模型已进入全新的 AI2.0 阶段，不仅具备感知能力，更拥有推理思考能力 —— 其自身对文字具有理解能力，所以，“能被文字化的经验就能应用AI” 。这意味着大部分企业无需从原始大数据起步，AI2.0 时期更需要的是 “经验小数据”。AI2.0 与 AI1.0 的应用逻辑截然不同，这波 AI 应用浪潮与企业是否设有技术部门、是否拥有大数据完全无关。
过去一年，大飞老师助力多家上市公司落地 AI 战略、搭建 “全员 AI” 培训体系，同时推动数十家中小企业完成 AI 商业模式升级。总结企业应用 AI 的 “卡点”，主要集中在两方面：初阶卡点 —— 找不到合适的 AI 应用场景；高级卡点 —— 开发出 AI 应用却推广困难、难以见效。但这两大卡点完全可以提前规避，让企业少走弯路、降低无效投入。
本文将深入剖析企业突破 AI 应用两大卡点的方法，以及如何实现从 AI1.0 到 AI2.0 的思维跃迁，进而完成 AI 战略制定，助力企业在 AI 时代收获实效。
二，突破初阶卡点：从 “认知局限” 到 “7 项能力” 的 AI 应用破局法
根据我们的观察，2024 年多数企业困于初阶卡点，难寻更多 AI 应用场景，而 2025 年已有不少企业实现突破。仍处初阶卡点的企业，突破其实不难 —— 突破初阶卡点，本质是认知局限的突破。我们始终坚信 “AI 认知决定 AI 应用”：比如，有人认为AI只是一个高级搜索引擎，那么它的作用就局限于查资料； 还有部分二三线城市老板把 AI 等同于 “数字人”，便只会用其制作短视频。但 AI 的潜力远不止于此：它不仅是 AIGC（AI 生成内容），更是新时代的生产力工具，背后蕴含着更深刻的本质认知。
“AI大模型首先它是推理引擎，其次才是知识库。” 当我们把AI仅当知识库时能找到的应用场景有限，而将其作为推理引擎时，能找到很多的应用场景。如何真正用好AI？大飞老师总结了两个核心要点，帮助我们最大化发挥AI的潜力，从而让其成为生产力的倍增器。
要点一：能被文字化的经验，就能应用AI
经验与知识和信息有着本质的区别。知识是普遍认知的，而经验则是个性化的，来源于实践中的积累与总结。在我们的日常工作中，存在着大量可以被文字化的经验。这些经验不仅是个人或团队的核心竞争力，更是AI大模型得以发挥作用的宝贵资源。 通过将经验转化为文字，并进一步提炼为提示词，我们可以让AI大模型拥有与我们相同的思考逻辑。AI大模型能够基于这些经验进行推理，从而为我们提供更加精准和个性化的解决方案。这种将经验模型化的过程，正是AI赋能的核心所在。
我们说：“在看得见的地方用AI是内卷，在看不见的地方用AI是竞争力。” 挖掘那些能够被文字化的经验，正是在选择那些看不见却又至关重要的领域运用AI。这些领域往往是我们自身核心能力的体现，通过AI的加持，我们可以将这些隐性经验转化为显性优势，从而形成AI应用的显著效果。
要点二：AI应用不求“一步到位”，重在“拆分”与“迭代”
在运用 AI 的过程中，很多人总是期望它能一步到位地解决复杂问题，但这往往不现实。AI 在处理简单、明确的任务时表现出色，所以我们要学会将复杂的业务流和工作流进行拆解。把大任务拆分成一个个足够简单的小任务，让 AI 能够逐个处理，最后再将这些小任务的成果组合起来，完成复杂的工作。
大飞老师在指导一家企业，这家企业在最初阶段，对AI的能力存在诸多疑虑，认为有许多工作AI无法胜任。然而，在采用“扯分”方法进行细致拆解后，他们惊喜地发现，原本以为AI无法完成的80%的工作，实际上都可以通过AI来高效完成。 这一转变不仅极大地提升了企业的运营效率，也深刻改变了他们对AI应用的认知和期待。
“迭代”意味着提示词工程并非一蹴而就，而是需要持续优化。每个AI大模型都有其独特的“脑回路” （即AI的理解和处理信息的方式和我们人类有一定的区别）。有时，我们自认为清晰明了的文字描述，AI可能无法准确理解。因此，我们需要不断调试和优化提示词，通过不断推测AI如何解读我们提供的文字，逐步摸清AI的“脑回路”。只有通过这样的持续迭代，我们才能使提示词更加精准地引导AI，从而呈现出更好的效果。
以上是最为重要的两个要点。这两点也包含在“深钻” AI 的7项能力之中。大飞老师认为，企业若想让 AI 应用落地，还须具备 “深钻” AI 的7项能力，这7项能力如果企业只重视某一项能力，都类似在走独木桥，最终难于挖掘出AI的价值。有些企业虽然重视 AI，组建研发团队研究大模型，但容易陷入 “唯技术论”，只专注于 “垂直领域模型微调”。 可这种 “炼丹” 式的做法，不仅投入大，还可能没有成效。实际上，在一些特定场景中，提示词工程、工作流拆解等方法会更实用、更有效。
“深钻” AI 的 7 项能力分别是：
体系化认知 AI， 企业全员需破除 AI 神话，明晰其边界；也不可轻视 AI 价值，需建立体系化认知 —— 认知深度决定应用高度。
科学化选择模型， 基于业务需求匹配适配模型，而非盲目追求高分模型；且 AI 应用需组合思维，拒绝 “万能工具” 幻想。 提示词工程，优质提示词需具备迭代思维，通过精细设计与持续优化，引导 AI 完成特定任务。
智能体应用， 智能体作为下一代应用程序，已开启 “人人可构建” 时代，它既是生产力工具，更是企业的数字员工。
工作流拆分， 避免苛求 AI 一步完成复杂事务，需将业务流程拆解为简单工作流，在细分环节中挖掘 AI 应用场景。
强应用套件， AI 大模型如同发动机，企业需配套 “零部件” 实现产品化、服务化落地，让技术价值真正释放。
微调模型与模型蒸馏， 必要时对 AI 模型进行微调或模型蒸馏，操作中需明确其原理与边界。
这 7 项能力中，前 5 项与技术研发无关，企业全员均可掌握，仅后两项需技术部门协作。大飞老师通过多家企业实践的 “全员 AI” 体系化培训，正是为构建这 7 项能力而生。当企业具备该能力矩阵，就能突破初阶卡点，可挖掘出丰富应用场景，在别人看不见的地方应用AI，在企业核心业务中应用AI。
三，破解高阶卡点：科学化评估AI应用场景
企业应用 AI 的“高阶卡点”是落地了很多 AI 应用场景，但成效甚微，甚至开发的 AI 应用内部员工不愿用、外部客户不买账。高阶卡点的出现证明企业重视 AI，号召了企业员工充分挖掘 AI 应用场景，但易陷入 “为 AI 而 AI” 的误区。若能预判无效场景，即可规避无效投入。 同时，企业应用 AI 时易陷入误区：认为必须打造 AI 产品才算应用 AI。 实则，应用 AI 的核心是调用其智力能力，而非执着于产品形态。我们梳理出 AI 应用的五种方式，前三种均无需开发 AI 产品，且属于易获取的 “低垂果实”，建议企业优先摘取，待确有必要时再投入 AI 产品开发。一般来讲，如果一家企业是技术研发部门牵头找AI应用场景，就容易仅找后两种AI应用场景。
AI 大模型调用、AI 垂类产品应用、AI 超级智能体搭建均无需自研 AI 产品。只需掌握 “提示词工程” 能力，释放 AI 大模型智力并融入企业场景。例如，大飞老师指导团餐企业运用 DeepSeek，1 分钟即可完成上万人用餐规划，而此前该工作需多人耗时数天。
AI 超级智能体如 Manus 这类产品，可自主规划任务执行步骤并分步实施。前文提及，让 AI “一步到位” 难以完成的任务，拆分工作流常可解决，而 AI 超级智能体能够自行规划工作流，无需人工搭建。当超级智能体无法满足需求时，可考虑通过智能体平台定制化开发；若涉及数据安全需求，则可实施私有化 AI 部署。
企业可优先寻找可行性高的应用场景，下图为大飞老师总结的 AI 应用可行性分析框架，助力企业开展可行性分析。其中，蓝色圈场景实施难度低，属于创意性与经验性应用场景；黄色圈场景需技术研发部门协助完成数据处理或验证机制，存在一定实施难度；灰色圈场景对数据与精确性要求极高，并非 AI2.0 大模型优势领域，若企业筛选的场景多为此类，表明尚未完成从 AI1.0 到 AI2.0 的思维转变。
企业需号召大家多多挖掘 AI 应用场景，但并非所有场景都值得落地。建议提前判断场景有效性，识别价值性与可行性，进而采取四种应对策略。
AI 场景的价值性指落地后为企业带来的收益，体现为省钱或赚钱，因此价值性需可量化为资金价值，企业需明确量化价值的逻辑。 AI 场景的可行性需衡量业务、数据、技术成熟度及可运营度，可行性越高越易落地。 进行AI场景分类后，有四种应对方法：
（1）面对高价值、高可行性场景，需加大投入，这类场景可快速变现。
（2）面对高价值、低可行性场景，应避免立即投入研发，先调研分析以寻找补齐短板的方法。
（3）面对低价值、高可行性场景，可少投入以测试基础设施与技术。
（4）面对低价值、低可行性场景，需避免进入 —— 这类场景常具欺骗性，如效果炫酷但实施难度大、收益低的场景，需坚决规避。
四，三大AI的底层逻辑，从“确定性”的底层逻辑上找AI应用。
2013 年，张一鸣在某活动中预言字节将超越百度、谷歌。彼时百度如日中天，现场鲜有人相信。张一鸣的底层逻辑是：算法推荐匹配信息的方式，必定比搜索信息高效数倍。他坚信这一逻辑的正确性，认为只需在应用层落地即可。尽管当时他尚不清楚具体方向，却持续尝试开发符合该逻辑的众多的App（今日头条、西瓜视频、番茄小说、抖音等），最终在抖音上实现了最初的判断。
企业出现高阶卡点，往往源于老大一声号召下众人踊跃应用 AI，却未统一 AI 底层逻辑的认知。于是应用方式百花齐放，可多数路径实则无效。 同时企业未打消员工对应用 AI 的顾虑（担心被 AI 取代），致使大家不在核心业务上应用 AI，只在表面工作中使用。
AI在各行各业都有确定性的底层逻辑，企业需找到这一逻辑并形成内部共识，让应用方向遵循底层逻辑，方能使AI应用有的放矢。 这个底层逻辑，应以 “发展” 而非 “静止” 的视角看待 AI。分析时需从生产力、生产资料、生产关系入手，而非仅局限于技术能力层面。 我们觉得，看AI的底层逻辑的共性之处，有以下几点，供各位读者参考。
1，AI是智力生产力。
企业是否用好 AI，唯一衡量标准是能否让 AI 产出生产力效果。并非人人会用 AI 就是AI生产力型企业：若企业的协作模式与业务模式未变，那也只是浅用 AI。真正用出生产力，是核心业务每日依赖 AI 运转，推动企业持续产出成果 —— 一旦停用 AI，企业生产力便似回到 “解放前”。
如今AI能力极强，诸多方面甚至比人类更聪明。企业应发挥AI的 “智力” 生产力价值，而非仅停留在简单数据分析与AIGC应用层面。需从 AI1.0 切换至 AI2.0 的应用思维：
AI1.0的应用思维： 数据性强、思考性弱，基于自动化流程性数据分析； AI2.0的应用思维： 数据性弱、思考性强，多依赖 AI 推理能力输出思考性方案。
故而，若将 AI2.0 时期的 AI 智能体仅视作 “大数据分析器” 用于海量数据分析，若企业所采用的 AI 应用都是这类时，便意味着需要从 AI1.0 应用思维切换至 AI2.0 思维。
2，人们对信任的对象将从 “人” 转向 “AI”。
这一用户习惯的转变将在各领域上演，自动驾驶便是首个场景 —— 从担忧AI的驾驶技术到放心交由AI操控。所有当前依赖人类专家的业务场景，都存在被AI重塑的可能。 所以，若你所在行业存在此前依赖人类专家，且面临专家资源有限、成本高昂的状况。那么这类场景极可能被AI重塑 —— 通过AI替代部分专家职能，既能突破资源瓶颈，又能大幅降低成本。这就能用AI重构了行业的竞争要素。互联网将信息获取成本趋近于 0， 而 AI 会将个性化服务的成本趋近于 0
3，AI带来的是产业重构的机会。
所有用 AI 优化旧事务的做法，仅属阶段性正确，并非 AI 的终极价值。正如工业革命时，农夫若只看到蒸汽机可提升耕种效率（从事农业生产的事情），便可能错失从农业时代迈向工业时代的更大机遇（从事工业生产的事情）。 所以，企业用 AI 降本增效只是AI的初级价值，发掘新机会创造新价值才是应用AI的更高追求。
以上三点是我们的思考，也是 AI 底层逻辑的共性，各行业还需结合自身进行深入探究。
五，从效率工具到战略引擎：企业 AI 赋能的三层路径与战略分类
简约商业思维创建者徐井宏老师指出：当代及面向未来的企业需具备三大核心能力 —— 深耕主业、迭代创新与生态打造。若企业在这三方面能力突出，定能创造美好未来、实现良好发展。
从提升深耕主业能力来看，AI 应用可大幅提升企业效率、降低成本、控制风险并提高业务与产品质量，直击企业管理运营的本质 —— 提质、增效、降耗、控险。 例如，过去 10 天或 10 人完成的工作，借助 AI 可能 1 小时或 1 人即可完成。
在创新迭代领域，AI 可推动业务升级，如产品设计、用户调研中应用 AI。我们辅导的多家企业正借助 AI 实现产品包装与品牌升级。
在打造生态领域，AI 能强化企业与客户、合作者的精准连接。例如，我们与多个行业协会合作开展行业训练营、行业AI 学院，借当下 AI 学习热潮链接客户与上下游生态资源，共建行业服务平台型产品。
关于企业 AI 应用策略，我们在《创业三十六忌》一书中强调企业不可 “照猫画虎”，需依据自身特点与发展阶段，规划应用步骤、节奏、方法及组织配置，关于AI战略可以分为三类：
战略 + AI：时候企业不是提出新战略，而是借助 AI 辅助现有战略达成，多数企业的 AI 战略均属此类；
AI 战略：设立独立 AI 部门，专责衔接技术研发与业务场景，使 AI 成为产品核心竞争力。以车企为例，虽主业为汽车制造，但智能化体验已成为用户选择的关键，故需独立 AI 团队钻研车载场景的用户体验升级。
战略的 AI 次方：企业所有业务均围绕 AI 制定战略，典型如大模型企业及字节、百度等以 AI 为主业的公司。
我们强调企业不可 “照猫画虎”，是指需选择适配自身的战略路径。例如，若一般企业直接照搬百度、字节的全 AI 战略便不可取 —— 这类企业围绕 AI 构建整体性战略，而主业非 AI 的企业若盲目效仿，不仅可能投入巨大，更会影响核心业务。
每家企业需厘清自身 AI 战略，而非照搬他人。当企业形成 “自上而下定战略，自下而上找场景” 的机制时，AI 应用成果便会在企业中持续落地。
大飞老师已在多个企业开展了 “AI战略工作坊” 助力企业在AI时代形成自己的“相对优势”，本账号下一篇文章将发表大飞老师更多的实战案例，请持续关注。