36kr 08月29日
AI驱动商业价值:借鉴电力革命的启示
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本次大会聚焦“中国式方案”,探讨AI如何驱动商业价值与生产力提升。专家以电力革命为例,阐述了技术渗透生产力所需的“管理”变革,包括普及单元驱动系统、推动新技术互补发展。文章指出,AI发展正经历技术突破初期和早期应用期,未来3-5年将进入结构性改造期,届时企业需重构业务流程、系统等,才能实现AI的全面创新与生产力跃升,最终迈向成熟扩展期。

💡 AI的生产力提升并非一蹴而就,如同电力革命也经历了30余年的沉淀。最初的简单替换(如用电动机替换蒸汽机)未能带来显著的生产力提升,关键在于后续的管理思维、组织结构、企业文化以及工厂布局的全面重塑。

⏳ 技术成熟并释放生产力需要“生产力J曲线”效应,即引入新技术初期生产力可能下降,随后逐步上升。AI目前正处于此过程中的早期应用期,许多企业虽已部署AI,但因未进行深度的流程和组织改造,效果不显著,这与电力时代早期情况类似。

🚀 未来3-5年是中国企业AI发展的关键“结构性改造期”。企业需要借鉴电力时代经验,进行业务流程重构(如优化为AI设计)、系统重塑、员工培训以及组织文化调整,才能真正释放AI的潜力,实现生产力的跨越式发展,最终进入成熟扩展期。

🎯 AI时代成功的关键在于战略聚焦、业务流程重构、技术与数据框架升级以及治理体系提升。垂类智能体被看好,能深度嵌入业务核心,实现自动化流程和智能化决策,催生新的商业模式和竞争优势。

8月27日,由36氪与中欧国际工商学院联合主办的2025 AI Partner百业大会于北京中关村软件园盛大启幕。本次大会以“中国式方案”为主题,分为“中国式方案”和“谁来定义下一个人工智能时代”两大篇章,围绕“中国式创新的黄金时刻”“超级智能体能否成为下一代AI的核心形态”“中国式方案重塑世界科技竞争格局”“AI+千行百业融合创新的繁荣景象”四大话题,全方位集中呈现中国AI的最新突破与生态体系,分享中国式AI的成长路径和未来前景,探索中国式方案的创新模式。

当日,中欧国际工商学院决策科学和管理信息系统学教授、人工智能应用与产业专家谭寅亮带来了《AI如何驱动商业价值和生产力提升》的主题分享。

以下为演讲内容,经36氪整理编辑:

尊敬的马书记、肖老师,尊敬的冯总,各位来宾:

大家上午好!

今天非常荣幸能第一个站在这里,与大家分享 “AI 如何驱动商业价值与生产力提升” 这一话题。昨天,国务院刚刚发布《人工智能 +》行动方案,这让我们更有必要思考:未来十年,该如何理解人工智能?这项技术又将怎样改变我们的经济与社会?

去年,前百度 AI 科学家、世界人工智能权威吴文达博士在活动中曾作出一个精妙比喻:“AI 是新时代的电力”。正如一百多年前电力彻底改变了人类社会,如今我们很难想象,未来几年会有哪个行业能置身于 AI 的影响之外。也正因如此,今天我们将用一整天时间,共同探讨 AI 如何渗透千行百业,这恰与大会主题高度契合。

要理解 AI 如何提升生产力,或许我们可以从电力革命的历史中寻找启示。让我们先回顾电力革命的发展脉络:1831 年,法拉第发现电磁感应现象,为电力应用奠定基础;1879 年,爱迪生发明电灯泡,从此点亮人类的黑夜;1880 年,特斯拉与乔治・威斯汀豪斯合作研发出交流电传输技术,解决了电力长距离输送的难题;20 世纪初,电动机逐渐普及,相比蒸汽机,它更高效、灵活且易于控制。

值得注意的是,1879 年电灯泡问世,1881 年纽约、伦敦便建起了发电站,从技术层面看,电力时代似乎在 19 世纪 80 年代就已开启。但如果我们能穿越时空就会发现,20 世纪初,几乎找不到任何经济学证据能证明电力革命提升了生产力。

这就引出一个深刻的问题:电力如此重要,是我们如今生活离不开的技术,可为何它花了 30 多年才真正改变生产力?美国斯坦福大学经济学家 Paul David 在 1990 年的学术论文中给出了答案。为了让大家更好理解,我用 AI 生成了一张蒸汽机时代工厂的图片:当时工厂采用中心化布局,中央是一台巨型蒸汽机,通过皮带和传送带向外输送能量,所有工序和工作站都要尽量靠近蒸汽机。

最初有了电力技术时,人们的想法很直接 —— 把巨型蒸汽机换成巨型电动机,只为 “降本增效”。但这样的简单替换,并未给生产力带来明显提升。直到 30 多年后,人们才逐渐明白:需要改变管理思维、改造组织结构、重塑企业文化,甚至重新设计工厂布局,生产力才得以真正提升。

若用一个词总结电力耗时 30 多年改变生产力的关键,那便是 “管理”。具体而言,人们做了这些改变:一是普及单元驱动系统,将巨型电动机拆解为多个小电动机,据此重新设计工厂布局,让货物流转更顺畅、高效,同时改善了工厂环境,减少了噪音与污染;二是推动新技术互补发展,比如将自动化生产设备与电力结合,实现 24 小时不间断生产,还下放权利给产业工人,重新设计合同与激励机制。

这些改变最终带来了显著成效:20 世纪 10 年代,也就是电灯泡发明 30 多年后,美国生产力大幅飙升。1913 年,福特汽车年产量达 25 万台;美国制造业生产力增长率超过 5%,为其成为 20 世纪最强大经济体奠定了坚实工业基础。

从电力革命的历史维度回望,如今我们站在 AI 时代的起点,该如何拥抱这项技术?我总结了三点启示:

第一,简单替换往往行不通。就像把蒸汽机直接安在传统帆船上,不改造帆船结构只会让它跑得更慢。若仅将 AI 视为现有技术的替代品,目光只停留在 “降本增效”,而非创造新价值,很难改变商业活动的本质。

第二,重大技术成熟并渗透千行百业、释放生产力,需要漫长沉淀。这背后有 “生产力 J 曲线” 理论:引入重要技术后,生产力往往先缓慢下降,再逐步上升。因为任何关键技术都需要时间适应与磨合,才能真正影响经济活动。

第三,全面创新才能成功。技术转型不仅需要新技术本身,更要对业务流程、商业模式、组织架构和企业文化进行全方位创新与改造。

对比电力时代的发展阶段,我们能更清晰地看到 AI 如今所处的位置:

第一阶段是 “技术突破初期”。电力时代此阶段,人们因电力照明普及而情绪高涨,但未改造工厂布局与流程,工业生产力几乎无提升。2022 年及更早时,AI 也经历过类似阶段 ——ChatGPT、Copilot 等工具用于辅助办公,应用范围有限,尚处摸索期。

第二阶段是 “早期应用期”。电力时代,新建工厂和特定环节开始使用电动机,效率有改善但不显著;AI 时代,技术多用于局部提升个人效率,效果难以在财报中体现。MIT 研究显示,95% 的美国企业表示 AI 对其无影响;麦肯锡今年 7 月报告也指出,80% 的企业部署了 AI 系统,却有同等比例的企业称其未对经营产生实质影响,根源就在于它们仍处于这一阶段。

接下来,我们将进入 “结构性改造期”—— 这是未来 3-5 年中国企业最关键的阶段,也是 AI 从 “生产力低谷” 迈向拐点的时刻。电力时代,人们需重构工厂布局、培训工人、调整供应链;AI 时代,我们要思考如何改造业务流程(现有 SOP 是为人类设计,而非 AI)、重构系统。这个阶段短期投入高、回报周期长,但长期回报巨大。

最后会进入 “成熟扩展期”,这是技术价值收获的季节。对于 AI 而言,我尤其看好垂类智能体 —— 它们能深度嵌入各业务核心,实现流程自动化与决策智能化,进而催生新的商业模式与竞争优势。

而 AI 时代成功的关键要素,在于战略聚焦、业务流程重构、技术与数据框架升级,以及治理体系提升。这些内容,我们会在中欧的课程中详细拆解实操方法。

最后,我想分享诺贝尔化学奖得主哈萨比斯的一句话:“我们的目标是解决智能问题,再用人类创造出的智能,去解决其他一切问题。”

谢谢大家!

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