过去30年，科技技术在制造业的广泛应用带来了劳动密集型企业的效率大幅提升，从业人员收入也随之增长。以纺织业为例，通过引入ERP系统和工业机器人，浙江某服装企业将人均日产量从2000年的12件提升至2020年的85件，增幅达608%，生产效率的提升直接带动了从业人员收入增长：2004-2016年间，制造业城镇单位就业人员年平均工资从14,251元上涨至59,470元，增长4.17倍。
然而，知识型企业却未能在整体效率上实现有效提升，甚至出现了薪酬待遇不升反降的现象。前段时间，我在某知识密集型企业（设计企业）调研，某位资深工程师和我讲，90年代，他们单位成熟的项目经理一年能收入二三十万，横向对比，制造业的人均年收入是5000块，注意是年收入，现在，单位成熟的项目经理还是30万，而很多制造业的年收入也到十三四万了……他问我，为什么？我说，有很多原因，但一个重要的原因是过去30年，知识型企业的整体效率提升并不明显！
知识型企业主要依赖知识和专业技能，如金融、咨询、设计、软件开发等行业。这些企业虽然拥有高素质的人才队伍，但在数字化转型过程中面临诸多挑战。首先，知识型企业的业务流程复杂，数据分散且难以整合，导致效率提升困难。其次，传统的工作模式和组织架构难以适应快速变化的市场需求。此外，AI技术的应用需要大量资金和专业人才支持，而这些企业往往缺乏足够的技术储备。
AI技术的出现为知识型企业带来了新希望。通过AI，企业可以实现智能化决策、流程自动化和数据驱动的业务创新。如，斑马技术通过AI算法和设备接口，成功构建了高效的工作环境，将员工工作效率提升了80%-90%。同时，AI技术还可以帮助企业解决数据孤岛问题，加速决策过程，并展现出三大颠覆性能力，一是认知增强：德勤采用法律AI后，合同审查效率提升400%，错误率下降至0.3%；二是流程再造：某券商通过智能投研平台将行业分析周期从15天压缩至3小时，分析师创造性工作时间占比从32%提升至68%；三是价值捕获：Adobe推出AI设计工具后，设计师接单量增长220%，客单价提高45%。
这些变革正在重塑智力工作的价值分布。麦肯锡研究显示，到2030年，AI将使知识工作者的核心价值创造时间占比从35%提升至72%，薪酬结构中创意溢价部分有望增长3-5倍。
然而，企业在生成式AI时代的首要问题，是如何真正让这一技术落地。回顾数字化转型的浪潮，它曾被视为企业提升效率、优化流程的必经之路，但也因为“重投入、长周期”的特点，让不少企业望而却步。前几年，我接触到的企业，很多都在开展数字化转型，遗憾的是，到今天，我看到很多企业都只搞了个花架子，花了很多钱，也没看到预期中的成效，前些年，企业有钱的时候，往往还舍得投入，或者说，也不太在乎，而最近两年，很多企业直接停止了数字化转型的投入。
生成式AI的落地正在带来深刻的企业转型，它不仅是一项技术的应用，更是一场深层次的组织文化与工作方式的革命。与传统数字化转型不同，生成式AI的成功实施并非依赖于巨额的投资和全方位的系统重构，而是通过业务需求驱动，以较低的成本和灵活的方式，快速实现局部的创新和效率提升。在这一过程中，企业面临的核心挑战不再是技术本身，而是如何在文化、机制和组织结构上进行适配。
生成式AI的逻辑：单点突破与快速试验。生成式AI的技术逻辑与数字化截然不同。它并不要求企业在整体架构上进行全面革新，也无需全流程的打通，而是可以通过单点突破、快速试验的方式落地。如深圳某医美企业，面临客户需求复杂多变的挑战。传统的销售培训方式耗时长、针对性不强。为了解决这一痛点，这家企业引入了基于大模型的销售培训小程序，让销售人员可以随时通过手机进行场景化对练。系统根据企业积累的真实销售场景语料，模拟各类客户咨询和互动情境，销售和服务人员通过与AI进行对话演练，获得实时的反馈和指导。
这种方式不仅让销售人员能够快速掌握产品知识，更重要的是通过持续练习提升了实战沟通技巧。AI会从语气、措辞、应对策略等多个维度进行分析，并给出具体的改进建议。这种单点突破的应用模式，无需企业进行全面数字化改造，仅通过一个移动端小程序就能实现培训效果的显著提升。销售人员可以利用碎片化时间，针对性地强化自己在各类场景下的应对能力。
所以，生成式AI时代，企业不必等到完成全面数字化转型，只要在特定场景中积累了足够的实战经验和语料，就能通过轻量级的方式实现AI赋能，帮助一线员工快速提升核心技能。
落地生成式AI的关键：从具体业务场景出发。生成式AI的特点，让企业能够以“自下而上”的方式推进其落地，而不是像数字化那样以“自上而下”的全局规划为主。具体来说，这种路径包含以下几个关键步骤：第一，识别痛点：找到那些效率低下、工作繁琐或决策难以支持的场景。第二，快速验证：利用生成式AI的通用能力，在局部场景中进行试点。第三，逐步扩展：将试点的成功经验复制到更多业务场景中。
这些步骤的核心在于，生成式AI开创了一条全新的技术应用路径。不同于传统数字化转型需要大规模的数据积累和系统改造，生成式AI的落地更依赖于企业对业务场景的深刻理解和洞察力。在我看来，随着生成式AI越来越成熟，知识型员工更核心的竞争力来自认识能力和对问题的思考。
组织适应技术：从“工具的革命”到“革命的工具”。技术的应用带来变革，但变革的根本在于组织如何适应技术的变革，技术创新必须与组织变革相结合才能释放其全部潜力。如果企业仅仅将AI视为提升效率的工具，试图让AI适应现有的组织架构和工作流程，那么其带来的改变将是有限的。只有当企业开始重新思考组织结构、重塑业务流程，打造真正的AI原生组织时，才能释放出AI带来的革命性潜力。
这种转变要求企业从“让AI适应组织”转向“让组织适应AI”。例如，传统的层级式审批流程可能需要转变为扁平化的协作模式，部门间的信息壁垒需要被打破，员工的工作职责可能需要重新定义。只有通过这种深层次的组织变革，企业才能实现从效率提升到创新驱动的跨越，真正发挥AI作为变革引擎的作用。
总之，生成式AI或是整体环境不景气的当下，知识型企业有效转型、提升效率的关键抓手！（原创作品、版权所有，欢迎关注）。
作者简介：王荣增：管理咨询师、国际注册管理咨询师（CMC)、管理培训师、商业作者。专注企业文化、人力资源咨询及培训，著有《精进管理：如何成为卓有成效的管理者》。
