从“两化融合”到人工智能技术的突破性发展，数智化转型的内涵与外延持续拓展：从“信息化、自动化”到大数据分析等技术引领的“数字化”，再到当前AI技术驱动的“智能化”，技术发展对企业赋能，在广度和深度上不断扩展与延伸。
然而，在AI技术飞速发展的当下，AI应用本身却成为一道复杂命题：企业手握先进工具，却难以释放其最大价值。借着AI的东风，美股“七姐妹”总市值已达23万亿美元；未来五年，全球AI资本支出预计将达9万亿美元。然而据统计，90%的企业对AI相关投资效果不甚满意，仅有6%的企业认为AI投资帮助企业实现了“真金白银”的财务回报。由此也引出一个核心疑问：“挖金矿的铲子”已经炒至天价，然而“金矿”何在？
抛开资本泡沫与理论层面的趋势论述，我们认为，要推动AI在企业场景中真正落地，需要厘清若干核心问题。而这些关键问题的答案，仍需经过实践检验，方能在行业风口的迷雾中找到一条可落地的价值实现的路径。
问题一
策略层面，“AI转型”与“信息化、数字化”转型在实施策略上有那些异同点？
信息化、数字化转型与AI转型均需立足企业战略，围绕业务、技术、组织三大维度推进系统性变革；然而，AI转型区别于信息化、数字化转型的最大特点在于： AI转型需要先搭建“AI技术平台”，再依托平台识别业务价值机会与组织变革需求。“散点式”AI应用往往难以创造规模化价值，甚至或引发数据安全、业务稳定、管理效率、团队士气等多重风险。而通过“平台引领”的实施路径，将AI技术平台建设作为AI转型的第一步，能够实现内部数据与外部模型之间安全、稳定、高效的连接；在此基础上，推动AI规模化、规范化应用，解决实际业务痛点，并在实践中探索人机协同的组织变革方向。
问题二
业务层面，如何打造并推广“AI用例”，驱动业务绩效提升？
一个常见的认知误区在于认为AI模型比传统的模型和系统更加“高级”，可直接开发更加“强大”的用例。然而实际上，AI模型擅长处理非结构化数据，但这并非AI用例的核心价值。与传统数字化用例相比，AI用例的差异不在于更先进的算法或更高级的模型，而在于开发推广过程：一是需要建立一支比“转译员”更加强大的“前沿部署工程师（FDE）”队伍，兼顾业务需求解读与功能开发；二是业务人员既是使用者，也是AI用例轻量化的开发者与维护者。背后的底层逻辑是AI技术大幅降低了开发门槛，为AI用例的“全员开发”创造了条件。
问题三
随着数智化转型持续推进，组织也在经历深刻变革；而AI时代的组织变革方向将发生更加显著甚至颠覆性的变化。在信息化、数字化转型时代，组织自身的运作模式一般不会发生本质变化，更多是基于新的能力与角色需求，查漏补缺、渐进迭代。进入AI时代，底层逻辑将发生根本性转变。企业可跳出传统框架，以“AI为先”的理念对组织与流程开展深度重构。该变革范式将对传统的组织运作模式提出根本性的“质疑”，从而催生一套颠覆性的组织设计思路。从某种意义上说，这也是一种“碳基文明思维”与“硅基文明思维”之间的碰撞和融合。二者的碰撞或许会是剧烈的，但这种“融合”将会塑造未来的组织形态，支撑企业实现可持续的业绩增长与业务突破。
互联网时代推动了知识平权，而AI时代不仅不会带来能力平权，反而会放大能力差异。真正做好AI落地应用的企业能够充分释放AI的独特价值，实现人力与人工智能的有机协同，共同促进价值创造。反之，若仅将AI视为辅助工具，任由AI替代人的主动思考，那么人的核心能力或将逐步退化，人与人之间的沟通交流与思维碰撞将沦为“AI对AI”的浅层交互，甚至令整个组织陷入“AI幻觉”而不自知。
因此，我们认为，推进AI技术的落地应用，既要厘清“该做什么”，更要明确“不该做什么”。这需要企业联合生态伙伴，共同探索适配自身的定位与模式，也要求管理者设定清晰的目标与价值导向。从诊断、规划到落地实施，推动AI技术与业务、组织深度融合，最终实现可持续的价值创造。
依托深耕各行业的服务积淀与AI技术落地领域的前沿探索，罗兰贝格搭建了一套完整的AI落地实战方法论，并打造了真实的应用案例。我们期待将AI技术落地推广至更多的企业，助力企业穿越风口迷雾、回归价值本质，真正实现AI落地应用的价值创造。
