如何在流程搭建之初融入AI思维？企业级数字化转型为何归根到底是人而非技术的变革。AI不再是边缘试点项目，正逐步成为企业的运行操作系统。
戴尔科技借助AI重构团队工作模式，在实现营收与成本脱钩的同时持续优化客户体验；梅赛德斯-奔驰依托AI驱动的对话交互系统与软件定义汽车，重新定义个性化服务；AMD通过全员强制培训与合规治理，在企业内部全面普及AI应用能力；Liquid AI则推动智能算力走出集中式数据中心，延伸至边缘端---部署在车辆、终端设备、工厂与各类工业系统之中。
这些行业领袖正在回答的核心问题，不再是AI是否能重塑企业，而是变革推进的速度与深度将达到何种水平。
麦肯锡高级合伙人Jeff Hart与Mercedes-Benz首席软件官Magnus Östberg、Liquid AI联合创始人兼首席执行官Ramin Hasani、AMD高级副总裁兼首席行政官Ruth Cotter、Dell Technologies首席战略官Sam Burd展开对话，探讨打造原生AI企业需要具备哪些条件，以及AI如何重塑增长模式、个性化服务与劳动力体系。
（图片由AI生成）AI是企业增长的必然选择
Jeff Hart（麦肯锡）：当下的核心议题不再是AI是否会改变企业组织，而是管理者如何借助AI重构企业与客户、员工的互动方式。想要实现AI快速落地、规模化推广，关键突破口是什么？
Ramin Hasani（Liquid AI）：效率至关重要。AI催生了指数级增长的算力需求，我们必须持续提升模型运行效率。我们选择的路径是，将智能系统部署在数据中心之外，充分利用汽车、手机、笔记本电脑、飞行器、IoT（Internet of Things）设备与工厂内置的处理器。倘若智能能力可以直接搭载在终端设备上，将带来巨大突破。如今数十亿台终端设备已经投入使用，当下亟需技术突破，让边缘AI真正具备落地可行性。
Jeff Hart（麦肯锡）：AI落地运营、规模化部署的进展，仍然跟不上企业的发展愿景。企业该如何弥合这两者之间的差距？
Sam Burd(Dell Technologies)：Dell自身推进AI企业转型的经验证明，这项变革必须由高层牵头。大约三年前，我们转型迎来关键转折点。Michael Dell向高管团队抛出一个尖锐设想：五年之内，市场将会诞生一家全新竞争者，效率更高、创新能力更强、成本更低，它足以颠覆我们。想要避免这一结局，唯一办法就是主动成为这样的企业。
这次探讨彻底转变了我们的思路。AI转型不再局限于零散项目、孤立概念验证。我们立足自身核心优势---产品、服务、供应链、市场渠道，下定决心依靠AI强化每一个业务板块。
过去两年，依托这套思路，我们成功实现营收与成本脱钩，同时持续优化客户服务。很多人疑惑，成本持续下行的同时企业如何实现营收增长，答案十分清晰：我们利用AI从根本上革新运营模式。更重要的是，这场变革不止是技术升级，而是完整的业务转型。想要取得成功，管理层必须全力投入、对齐发展目标、执行统一清晰的战略，并带动全体员工共同推进。
Jeff Hart（麦肯锡）：企业最容易低估哪些环节？
Sam Burd（Dell Technologies）：归根结底，这是一场人的转型。技术能够改变运营方式，但管理层的决心、配套战略以及员工接纳程度，才决定企业能否真正收获AI价值。如果一家企业仅安排IT部门独立推进全公司AI落地，现实结果很难乐观。只有技术团队孤军奋战，转型注定难以成功。
重塑客户体验
Jeff Hart（麦肯锡）：Magnus，Mercedes-Benz横跨软件、硬件与客户体验领域。软件对于品牌未来的重要性体现在哪里？
Magnus Östberg（Mercedes-Benz）：软件已经成为核心发力方向。Mercedes-Benz是拥有跨世代忠实用户的高端品牌，因此我们持续探索，如何借助AI与软件赋能品牌和业务，而非单纯实现流程自动化。
企业内部正在经历深度变革。我们完成硬件与软件解耦，让软件拥有独立的迭代周期与更新节奏。依托这场变革，我们打造了Mercedes-Benz Operating System，也就是软件定义汽车平台。但最终评判标准始终有两点：企业能否实现业务增长、获得投资回报；客户是否认可我们打造的产品。
此前引发广泛关注的举措，是我们率先在车载系统接入ChatGPT。起初不少人提出疑问：Mercedes-Benz车主真的需要车载ChatGPT吗？实践证明客户十分青睐这项功能。有趣的是用户实际使用场景：和车辆对话、寻求建议、自然交流。汽车成为私密高端的空间，用户既可以高效处理事务，也能够轻松开展自然交互。
Jeff Hart（麦肯锡）：未来战略中，打造个性化体验占据多大比重？
Magnus Östberg（Mercedes-Benz）：全部重心都在此处。软件与AI最大优势之一，就是我们无需再按照年龄、地域划分客群，能够面向每个人提供定制化体验。车载数字座舱如同一块画布，未来体验不再由我们静态预设，而是AI模型基于每位用户的偏好、使用习惯与行为特征动态生成。
与此同时，信任问题愈发关键。我们的品牌承诺不止覆盖行车安全，还延伸至数字安全。客户需要确信，自己在车内的所有言论与行为数据能够得到妥善保护。正因如此，我们大力推进技术路线转型，从云端AI模型转向端侧智能，保障数据全程保存在车辆本地，不会向外传输。
Ramin Hasani（Liquid AI）：这正是行业发展大势。我们需要平衡云端模型与终端嵌入式模型。智能计算应当尽可能发生在交互场景本地，实体AI与边缘AI正在成为不可或缺的技术方案。
大规模培育全员AI能力
Jeff Hart（麦肯锡）：Ruth，企业在推进AI时，速度、质量、治理规范与风险管控之间天然存在矛盾。AMD如何平衡各方诉求？
Ruth Cotter（AMD）：首要前提是管理层坚定支持。高层传递的导向至关重要。我们对内传递一条简洁清晰的理念：不要落后。无论着眼个人职业发展还是企业竞争格局，竞争对手正以前所未有的速度抢占先机。
与此同时，发展必须坚守责任底线。如果过度堆砌流程与管控规则，会严重拖慢落地节奏，导致转型停滞。因此我们选择在项目初期就确立负责任AI准则，而非后期叠加繁复审批流程。公司内部设立负责任AI专项小组，但业务团队保留自主决策权，保障推进效率。核心目标是建立清晰管控底线，杜绝毫无意义的官僚流程。
Jeff Hart（麦肯锡）：你们也在全公司大力推行AI培训。
Ruth Cotter（AMD）：没错。我们要求全体员工参与AI培训，让所有人掌握基础应用能力。一方面保证认知统一，另一方面释放明确信号：掌握AI能力不是可选任务，所有职能部门都必须重视。
转型初期，我们给予员工九个月自由试验周期，单纯用来熟悉工具、建立信心，收效十分显著。员工充分了解工具之后，参与意愿大幅提升。我们同时扩大实习生招聘规模，安排实习生和资深工程师组队协作。新晋员工大多熟练掌握各类AI工具，资深工程师拥有深厚专业积累，两类人才互补，有效激发团队探索热情，加速AI普及。
Sam Burd（Dell Technologies）：Dell也观察到相似现象。放眼整个行业，顶尖10%的AI重度使用者消耗绝大部分算力资源。熟练运用AI的员工和尚未接触AI的群体之间，差距持续拉大，这也凸显管理层带头实践的重要意义。管理者需要向员工展示AI在日常工作中的应用潜力，给予试错空间，同时划定清晰边界与预期目标。我们要求销售、研发、运营团队主动使用AI工具，也鼓励员工参与制定AI使用规范，唯有如此，才能持续为企业和客户创造更大价值。
从试点实验走向规模化创造企业价值
Jeff Hart（麦肯锡）：大量企业长期停留在概念验证阶段。顺利实现规模化落地的企业，具备哪些特质？
Sam Burd（Dell Technologies）：很多企业最大误区，是把概念验证当成最终目标。后果往往是：新工具上线，大家短暂试用之后，又回归原有工作模式。我们的经验证明，持续迭代至关重要。
倘若我们早期推出工具之后就止步不前，员工只会觉得“有点意思”，随后沿用旧流程。我们选择持续优化产品体验：完善数据、不断打磨功能、管理层持续跟进、收集用户反馈。企业必须长期投入，否则转型半途而废，最终难以看到预期投资回报。
Ruth Cotter（AMD）：我们当下面临一项挑战：各类工具层出不穷，分散员工精力。推广应用固然是好事，但工具过多会造成体系碎片化，难以形成统一标准。这也是自上而下、具备前瞻性战略规划的重要意义，企业搭建的AI体系需要具备可持续性、可复制性。
数据同样是底层根基。转型初期，我们决定自建内部数据体系，预判数据碎片化会成为核心瓶颈。项目前期不少人感到沮丧，短期看不到回报，但这套体系为后续快速发展筑牢根基。
Jeff Hart（麦肯锡）：Ramin，你一边研发基础大模型，一边研判AI长期趋势。企业应当如何布局，兼顾当下落地与长远发展？
Ramin Hasani（Liquid AI）：重大机遇在于向内赋能。AI可以为企业带来强大内部能力，但企业必须真正授权员工开展AI探索。未来或许会诞生单人初创独角兽企业，AI极大放大个体能力。不难想象，拥有数万员工的大型企业能够释放何等潜力。
想要挖掘这份潜力，企业必须持续投入。常态化开展员工技能提升，紧跟前沿技术动态，行业创新速度超乎想象。展望未来，我们正在迈向“自动化的自动化”时代：企业有望实现部分研发流程自动化，创新本身也将获得AI助力。
参考链接：
https://www.mckinsey-electronics.com
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