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2025年 09月10日

谭寅亮:智能体崛起:助力AI进入生产力跃升阶段

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这一轮人工智能竞争的本质,不在于谁更早接入模型、谁在横向应用上更快铺开,而在于谁能在低谷期沉下心来,完成以智能体为核心的业务流程重构和组织再造。

过去两年,生成式人工智能迅速进入企业管理层的核心议题。从大型跨国公司到本土成长型企业,从董事会战略讨论到部门日常运营,这项技术几乎无处不在。

根据麦肯锡的最新调查,近八成企业已经在至少一个业务环节部署了生成式人工智能,但同样比例的企业坦言,这些尝试对利润的直接贡献几乎为零。这种“部署遍地开花、回报难以入账”的现象,被称为“生成式人工智能悖论”。 

而这一悖论,因为智能体(AI Agent)的出现正在逐渐被打破。

01 “生成式人工智能悖论”的成因与逻辑

只有在经过持续优化、基础设施完善、人才体系和业务模式适配之后,技术才会进入“稳步爬升期”,最终达到“生产力平台期”,成为真正驱动增长的底层能力。

“生成式人工智能悖论”的形成,有深层次的结构性原因。

麦肯锡的研究将生成式人工智能的企业应用分为两大类:一类是横向的企业级应用,例如通用型智能助理、内部对话机器人等。这类应用部署快、门槛低、见效容易,往往只需在现有办公软件中开通功能或接入一个通用模型,就能帮助员工撰写邮件、生成会议纪要、翻译文档、整理资料。这些改进虽然真实存在,但提升是分散、零碎的,很难在企业的利润表上形成显著的财务贡献。

另一类是纵向的功能性应用,即嵌入到特定业务环节和核心流程的人工智能能力,例如自动化供应链调度、销售预测与客户分层、金融风险评估、合同审核、个性化营销等。这类应用理论上对企业利润的直接拉动作用更强,因为它们直接作用于收入、成本和风险。然而现实中,九成以上的纵向应用仍停留在试点阶段,难以规模化落地。

原因很复杂:首先,纵向场景缺乏成熟的“即插即用”方案,往往需要结合企业业务流程进行定制化开发;其次,技术能力与数据质量不匹配,尤其是非结构化数据的治理普遍滞后;再次,组织内部缺乏跨部门协同,人工智能团队与业务部门之间存在隔阂,试点成果难以融入日常运营;最后,中层管理者和业务骨干对变革的心理阻力不容低估,担心岗位被取代或权力被削弱,从而对人工智能落地持保留态度。

结果就是,一个在舆论和市场情绪上热闹非凡的技术,在实际经营中却显得力不从心:生成式人工智能“无处不在”,但在利润表上依然“缺席”。

这种现象,其实并不罕见。过去几十年的技术变革中,几乎每一次重大创新都走过类似的路径,这正是技术期望曲线所描绘的轨迹。新技术面世时,市场情绪迅速冲上“期望膨胀的峰值”,媒体、投资人和企业高层普遍预期它将立刻带来革命性变化。然而,随着落地中遇到的种种挑战暴露——成本高企、集成困难、效果不稳定、缺乏人才、制度配套滞后,于是热情开始降温,技术进入“幻灭低谷”。只有在经过持续优化、基础设施完善、人才体系和业务模式适配之后,技术才会进入“稳步爬升期”,最终达到“生产力平台期”,成为真正驱动增长的底层能力。

然而,技术期望曲线讲的是人们对技术的主观感受,而斯坦福大学布林约尔松教授提出的生产力“J”曲线,刻画的是客观的生产力变化规律。即新技术引入初期,生产力不仅不会立刻上升,反而可能因为培训成本、流程重构、系统整合等因素短期下降;当技术成熟、流程优化、员工技能提升后,生产力才会快速反弹,并在长期超过原有水平。换句话说,这是一条先下沉、再跃升的“J”形曲线。

把这两条曲线放在一起,就会发现一个耐人寻味的错位现象:当公众情绪和市场预期处于峰值时,生产力往往还在下探;而当生产力真正进入加速上升阶段时,外界的关注度可能已经趋于平稳。这种错位,正是许多企业在技术变革中迷失方向的根源——管理层在情绪高点时投入巨资,却因短期成效不明显而中途放弃,最终错过了生产力真正爆发的阶段。

02 智能体或成“技术—生产力”的突破口

智能体的价值不仅在于自动化,更在于推动流程重构。

如何缩短低谷期、加快进入生产力跃升阶段,是企业在这一轮人工智能浪潮中能否突围的关键,而智能体将成为一个重要的突破口。

智能体并不是简单的对话工具,而是能够自主理解目标、分解任务、跨系统执行并实时调整的人工智能工作单元。与早期生成式人工智能的被动响应不同,智能体是主动的业务协作伙伴,能够自动化多步骤、跨部门的复杂任务,并在此过程中与人类操作形成互补。

智能体的价值不仅在于自动化,更在于推动流程重构。它迫使企业从“在旧流程里加人工智能”转向“围绕人工智能重新设计流程”。

这种转型需要企业同步完成三项关键变革:第一,从零散的用例转向端到端的业务流程再造,让人工智能嵌入价值链的核心环节,而不是停留在局部优化;第二,建立跨职能的长期协作团队,把业务专家、人工智能工程师、信息技术架构师、数据治理人员整合成“转型小队”,确保技术与业务目标一致;第三,引入专门针对智能体的治理机制,明确自主权边界、防止无序扩张、确保决策过程透明可控。

在生产力“J”曲线的框架下,智能体可以帮助企业缩短下探期,让曲线更快进入上升阶段。它通过自动化复杂任务减少人为延迟,通过实时数据驱动的调整来减少流程摩擦,通过跨环节的协同提高系统响应速度。这不仅意味着更早看到投资回报,也可能在长期把曲线的终点抬得更高。

历史经验告诉我们,“短期高估、长期低估”是技术演进的心理常态,但低估并非不可避免。对于那些能在低谷期完成组织重构、人才转型和流程再设计的企业来说,智能体不仅是度过低谷的工具,更可能是打破长期低估、实现超预期增长的关键推手。

这一轮人工智能竞争的本质,不在于谁更早接入模型、谁在横向应用上更快铺开,而在于谁能在低谷期沉下心来,完成以智能体为核心的业务流程重构和组织再造。能够在这个阶段与智能体深度融合的企业,将在生产力曲线的上升阶段获得更强的增长势能,甚至可能借此重塑所在行业的竞争格局。

真正的机会,不在热潮的峰顶,而在低谷中的深耕布局。那些能在情绪退潮时坚持投入、在短期回报不明显时继续推动变革的企业,将更有可能在下一轮生产力的跃升中,成为引领者而非跟随者。

来源|商学院杂志

 

(作者系中欧国际工商学院决策科学与管理信息系统教授谭寅亮)

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