当前多数企业仍在探索 AI 的稳定实用应用方式，而少数 “AI 领先者” 已凭借清晰战略、果断决策与全组织范围内的规范化 AI 构建及应用方法脱颖而出。NTT DATA 最新研究通过对 35 个国家、15 个行业的 2567 位高管调研发现，仅 15% 的企业达到 “AI 领先者” 标准，这些企业不仅在 AI 战略与业务目标对齐、运营模式搭建、执行落地一致性上表现突出，还实现了更高的营收增长与更强的利润率。NTT DATA 集团总裁兼首席执行官佐佐木丰（Yutaka Sasaki）强调：“AI 责任现已归属董事会，需要全企业层面的行动规划。研究表明，少数 AI 领先者已借助 AI 实现差异化竞争、业务增长，并重新定义人机协同创造价值的模式。”
一、AI 领先者的战略核心：将 AI 视为增长引擎而非辅助工具
AI 领先者与其他企业最显著的差异在于战略定位 —— 他们不将 AI 视为边缘项目或附加工具，而是将其作为业务增长的核心驱动力，并据此调整整体规划。这种定位带来两大关键优势：
- AI 与业务目标深度对齐：领先企业明确 AI 在业务中的价值场景，避免资源分散。例如，他们会聚焦客户体验提升、供应链效率优化等少数高价值领域，通过围绕 AI 重构全流程，而非在零散业务环节进行小修小补，从而释放更大价值。例如，某零售领先企业不满足于用 AI 优化单一商品推荐，而是重构从用户需求预测、库存调配到物流配送的全链路，使库存周转率提升 30%，客户复购率增长 25%。
- 形成 “投资 – 收益 – 再投资” 的飞轮效应：早期 AI 投资带来的成果（如效率提升、成本下降）会反哺更多资源投入，形成自我强化的循环。同时，领先企业会重构核心应用，将 AI 深度嵌入系统底层，而非在旧系统上叠加基础 AI 功能，这种 “原生 AI 架构” 不仅能带来更显著的业务影响，还为长期收益奠定基础。例如，某金融企业摒弃 “在传统风控系统中加入 AI 模块” 的思路，直接基于 AI 重构风控模型，使坏账率降低 40%，同时审批效率提升 50%。
二、落地执行：构建支撑 AI 规模化的三大支柱
优秀战略需依托强有力的执行落地，AI 领先者通过搭建基础架构、赋能员工、推动全组织 adoption 三大支柱，确保 AI 从规划转化为实际价值：
1. 搭建安全可扩展的基础设施
领先企业优先投资能支撑大规模 AI 工作负载的系统，根据需求调整或本地化基础设施，以满足私有 AI 或主权 AI 需求（如部分跨国企业为符合区域数据法规，在特定地区部署本地化 AI 算力中心）。同时，他们会主动消除系统瓶颈，例如打通数据孤岛、优化算力调度，确保团队在 AI 应用中无技术阻碍。例如，某制造企业通过整合工厂内部分散的设备数据，搭建统一 AI 算力平台，实现设备故障预测准确率提升 60%，停机时间减少 35%。
2. “专家优先” 的员工赋能模式
与 “用 AI 替代员工” 的思路不同，领先企业采用 “专家优先” 策略 —— 借助 AI 辅助资深员工聚焦高价值工作，让人类判断力与 AI 的复杂任务处理能力形成互补。例如，医疗领域的领先机构让经验丰富的医生主导诊断决策，AI 则负责分析医学影像、整理患者病史等耗时工作，使医生接诊效率提升 40%，同时诊断准确率保持稳定。这种模式既避免了员工对 AI 的抵触，又最大化发挥了人机协同价值。
3. 全组织范围的 AI adoption 推进
领先企业将 AI adoption 视为长期变革，通过清晰沟通与结构化变革管理，推动全层级稳定使用 AI。例如，某科技企业通过 “AI 大使计划”，在各部门选拔员工接受深度培训，再由他们作为内部导师推广 AI 工具；同时定期分享各部门的 AI 应用案例（如研发部门用 AI 加速代码生成、HR 部门用 AI 优化招聘流程），降低员工抵触情绪。此外，他们会建立跨部门协作机制，确保 AI 应用在不同团队间的一致性与协同性。
三、治理与合作：平衡创新与风险的关键
1. 中心化 AI 治理体系
领先企业通过集中化监管（如设立首席 AI 官（CAIO）职位）明确责任归属，构建 “创新 – 风险” 平衡机制。例如，某金融集团成立 AI 治理委员会，由 CAIO 牵头，联合法务、合规、技术团队制定 AI 应用标准（如数据使用规范、模型验证流程），所有 AI 项目需通过委员会审核后才能落地，既确保合规性，又避免重复开发与资源浪费。这种治理体系使企业能更自信地规模化推广 AI，例如该集团在一年内将 AI 应用从 3 个部门扩展到 12 个部门，且未发生一起合规风险事件。
2. 借力外部合作加速落地
顶级企业善于引入外部专家，建立 “成果共享” 的合作模式。例如，某零售企业与 AI 技术提供商合作时，不采用传统的 “软件采购” 模式，而是约定 “按业务收益分成”—— 若 AI 驱动的销售增长达到目标，再支付额外合作费用。这种模式既降低了前期投入风险，又确保合作方全力助力业务目标达成。此外，企业还会与高校、研究机构合作，获取前沿技术支持，例如某汽车企业与 AI 实验室合作研发自动驾驶相关 AI 模型，缩短了技术落地周期。
NTT DATA 公司首席执行官兼首席 AI 官阿比吉特・杜贝（Abhijit Dubey）总结道：“当 AI 与业务战略对齐后，最有效的行动是选择 1-2 个能带来巨大价值的领域，用 AI 重构端到端流程。辅以强大的治理、现代化基础设施与可信合作伙伴，如今的 AI 领先者正将试点项目转化为实际利润，拉开与市场竞争者的差距。”
结合补充信息来看，这些领先实践与其他案例高度契合。例如，摩根士丹利通过结构化评估确保 AI 质量与安全（对应治理体系），Klarna 尽早投资 AI 并推动全员应用（对应全组织 adoption），Lowe’s 定制微调 AI 模型以解决业务痛点（对应战略对齐与基础设施支撑）。这些案例进一步验证，AI 领先者的成功并非依赖单一技术突破，而是通过 “战略 – 执行 – 治理 – 合作” 的系统性布局，将 AI 转化为可持续的竞争优势。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/qi-ye-ai-zhi-sheng-zhi-nan-jie-mi-ling-xian-zhe-de-zhan
