推动业务重塑的五种AI价值模式

# 驱动业务重塑的五种AI价值模型 来源：https://openai.com/index/the-five-ai-value-models-driving-business-reinvention/ 大多数组织仍将AI视为一系列用例来管理：这里试点一个项目，那里优化一个工作流，某个职能部门内引入一个工具。这种方法或许能带来局部胜利，但很少能真正改变企业创造价值的方式。 这就像互联网到来时，人们只是创建互动横幅和自动化邮件营销活动，却错过了电子商务革命的本质。 那些领先的组织采用了一种不同且更具雄心的逻辑。他们不把AI看作一堆孤立的实验，而是将其视为一个价值模型组合。每个模型都有其自身的经济学、价值实现时间和治理要求，并且每个模型都能让下一个模型更容易规模化推广。 这就是为什么从AI中获益最多的公司，不会是运行试点项目最多的那些。而是那些理解该构建哪些价值模型、以何种顺序构建、以及基于什么基础来重塑自身业务的公司。 在企业中，已有五种AI价值模型最为清晰地显现出来。每种模型都以不同方式创造价值，各有其经济学、时间周期和治理要求，并且每种模型都能为下一个模型规模化创造条件。 劳动力赋能培养AI素养。素养使治理变得可行。治理支撑更深入的系统集成。集成使依赖关系管理成为可能。依赖关系管理则让智能体主导的运营变得安全。 这就是组织如何从孤立的AI成功走向更广泛的业务重塑。战略问题不在于选择哪个模型，而在于从哪个模型开始，它建立了什么基础，以及接下来能解锁什么。 ### 1. 劳动力赋能（最快实现价值） 这是最快激活的价值模型。它将实用的AI能力普及到全体员工，在带来短期生产力提升的同时，**培养实现更深层次转型所需的AI素养**。更大的益处不在于更快的起草、综合或分析，而在于组织准备度：人力资源部门可以赋能，法务部门可以治理，财务部门可以拨款，业务团队可以在对AI的适用场景和如何安全使用有共同理解的基础上进行协作。 **衡量标准：** - 按角色和熟练程度衡量重复使用情况 - 跨团队可复用的提示词、工作流和资产 - 跨职能赋能的证据 - 新工作方式的涌现 **失败模式：** 出现两极分化的员工队伍：一小部分高级用户领先，而其余组织则停滞不前。 **成功做法：** 建立“冠军”网络和入门工作流（如绩效评估、合同管理、采购到付款），让最佳实践变得可感可学、鼓舞人心。 ### 2. 分销与转化（AI原生客户参与） 这个模型之所以重要，是因为AI正在**改变客户发现、评估和选择产品与服务的方式**，带来全新的互动层次。在AI原生渠道中，转化越来越发生在对话之中。这使得增长问题的重点从触达转向信任和意图时刻的在场。赢家将不只是最显眼的，而是在决策时刻最有用、最可信、时机最准的。 **衡量标准：** - 合格意图，以及用户承诺前的互动迭代次数 - 转化质量，包括留存率、追加销售和生命周期价值 - 信任信号，如回流行为、重复互动和推荐 - 与您的业务相关的专用数据连接器或应用的激活 **失败模式：** 将AI原生分销当作传统需求漏斗来对待，为了数量而牺牲相关性和持久信任。 **成功做法：** 选择一个界面（如垂直体验、嵌入式应用或特定广告目标），并在扩大投资前明确定义转化质量。 ### 3. 专家能力（将深度AI应用于高价值工作） 这个模型将专门的AI能力注入研究、创意和专业密集型工作。短期内，它缓解了专家瓶颈。长期看，它改变了运营模式：团队从自己撰写初稿转变为指导、审阅和整合实时生成的高质量输出。其价值在于**扩展团队能够审视、测试或产出的范围**，在一个能够用行动计划和投资回报潜力来调查每个洞察的环境中工作，而不是仅凭直觉进行上游优先排序。 **衡量标准：** - 专家瓶颈的周期时间缩短 - 质量提升，包括评审分数、错误率和返工率 - 范围扩展，如运行更多实验或测试更多创意变体 - 因可行性假设而本会被排除的净新增收入流 **失败模式：** 将专家能力当作演示，而不是嵌入到有明确问责制的真实工作流中。 **成功做法：** 选择一个专家瓶颈，将价值主张聚焦于负责审批的决策者，并明确约定需要什么样的证据才能将一个新概念转化为业务的下一块基石。 ### 4. 依赖关系管理（跨系统安全变更） 代码智能体是当前最清晰的例子，但更大的价值模型是在相互关联的工作系统中实现安全升级。随着时间的推移，组织希望将同样的能力应用于不仅仅是代码，还有标准操作程序、合同、政策文件、客户叙事、入离职流程以及其他在演变过程中必须保持一致的工件。这与其说是生成，不如说是控制：更快的更新、更少的下游故障、更强的合规性和更好的可审计性。 **衡量标准：** - 跨连接工件实现安全变更的时间，以及版本冲突的解决 - 审计就绪度，包括编辑的可追溯性、审批和证据 - 下游文档、系统和工作流的一致性 - 庞大相互依赖流程生态系统的可靠性 **失败模式：** 内容或代码生成规模化速度快于治理，造成系统性债务，将来需要费力解决。 **成功做法：** 从一个高依赖领域开始，在通过AI控制层自动变更之前，定义依赖关系图、审批路径和证据要求。 ### 5. 智能体运营（从效率到商业模式重塑） 这是最慢规模化的模型，也往往是最具变革性的。在这里，智能体在职能部门内部和跨职能之间编排端到端工作流：采购到付款、理赔、制造变更控制、临床运营等等。其上升空间是指数级的，但前提是基础要扎实：身份和访问控制、数据集和子组件的清晰权限、大规模可观测性、带有置信度指标的异常处理，以及明确的所有权。没有这些，自动化带来的风险会快于价值。 回报远比单纯的效率大得多。重新设计工作流会迫使你的组织重新审视流程的目的、判断力应放在哪里，以及哪里可以创造新的价值。这是通往商业模式变革的隐藏之门。 **衡量标准：** - 端到端周期时间 - 异常率及解决时间 - 合规与审计结果 - 创新产出，如发现的新机会或测试的新假设 **失败模式：** 在权限、控制和问责制成熟之前，就试图自动化端到端工作流。 **成功做法：** 选择一个工作流，并对身份、权限、工具集成、日志记录、异常处理和所有权进行全面的准备度评估。 ### 重新思考AI战略 AI战略的失败点不仅在于孤立的试点，还在于将转型视为一场信仰之跃：现在投资，等待很久，然后希望价值能在大规模时出现。更强大的方法更严谨、也更有雄心。它通过持续的投资回报序列来复合价值。 这个序列始于广泛的赋能，这是所有其他价值模型的使能条件。**组织范围内的AI素养森林，能生长出高价值用例的树木**。当更多人理解AI如何工作、在哪里创造价值、以及如何安全使用时，更好的机会会更快速浮现。治理变得更务实。集成变得更可行。更高价值的系统变得有韧性，并作为灯塔案例和身份标识在跨职能间共享。 这就是组织如何从**变得更好**走向**不同的商业模式**。AI首先改进任务，然后重新设计工作流，接着改变控制层、运营模式，最终改变商业模式。零售业并不是通过让商店稍微更高效而成为电子商务的。它是在领导者学会构建全新的价值主张——绕开商店本身，将营销与物流统一在单一、以用户为中心的动作中时——才发生改变的。AI将遵循相同的模式。 **几个例子：** - **一家零售商**从广泛员工采用开始，然后改进AI原生发现和对话式商务，最终创建一个新的个性化销售渠道。 - **一家制药公司**从员工AI素养和研发、临床运营中的专家能力开始，然后构建受治理的研究工作流，发现晚期审批的新适应症，重塑管线经济学。 - **一家制造商**从跨职能的副驾驶工具开始，然后应用AI于变更控制、标准操作程序和质量工作流，直到运营能够作为自适应系统被管理，重新定义市场经济学，而不是静态系统。 - **一家保险公司**从理赔辅助工具开始，然后构建受治理的专家评审和工作流编排，最终围绕更快的决策、更少的异常和更好的客户成果重新设计理赔处理。 如果你今天在领导AI战略，请用三个阶段保持简单。 **第一阶段：奠定基础** - 通过基于角色的工作流和“冠军”网络赋能广大员工。 - 建立治理基础：什么允许，什么需要审查，什么需要记录，谁负责采用。 - 衡量重复使用、熟练程度、可复用工作流和跨职能赋能。 **第二阶段：交付可衡量价值** - 选择少数高价值动作：一个分销策略，一个专家瓶颈，一个具有可见投资回报的工作流。 - 用业务术语衡量价值：转化质量、周期时间缩短、质量提升、风险降低和新的收入潜力。 - 将这些胜利再投资于下一层基础：数据质量、身份、集成、可观测性和控制。 **第三阶段：重塑业务** - 仅在权限、可审计性和异常处理真正到位的情况下，将AI扩展到高依赖系统和端到端工作流。 - 利用这些基础重新设计运营模式，而不仅仅是加速旧模式。 - 思考AI可以在哪里创造全新价值，而不仅仅是更便宜的执行。 行动号召不应该是询问AI能在旧模式中帮助什么。而是问：首先要构建哪个价值模型，它创造了什么基础，接下来能解锁什么。起步要足够广泛以培养AI素养。每一步都要足够自律以捕获价值。然后以足够的信心规模化，从而**从对当下的更好版本，迈向一个完全不同的未来**。