波士頓咨詢公司董事總經(jīng)理、全球合伙人俞晨驁：AI的真正潛力在于推動商業(yè)模式轉(zhuǎn)型

11月28日，由《商業(yè)周刊》主辦，梅賽德斯-奔馳擔任首席戰(zhàn)略合作伙伴的The Year Ahead 2026展望峰會在上海舉辦。The Year Ahead展望峰會由美國彭博集團于2015年創(chuàng)辦，通過對宏觀經(jīng)濟、金融、能源、醫(yī)療健康、科技、零售、農(nóng)業(yè)，交通等領(lǐng)域的分析，幫助商業(yè)決策者進行前瞻。延續(xù)《商業(yè)周刊》“領(lǐng)先，不跟隨”的核心定位，多年來“展望”已成為在國內(nèi)商界影響力深遠的線下論壇，更是各界人士洞察商業(yè)趨勢、鏈接優(yōu)勢資源的重要平臺。今年是展望落地中國的第十一年，峰會緊扣當下全球發(fā)展熱點，設置“中國與世界”“城市文化與商業(yè)”“科技與可持續(xù)”三大板塊，對于想要把握各行業(yè)發(fā)展脈絡的參與者來說，今年的展望極具價值。

在主題演講環(huán)節(jié)，波士頓咨詢公司董事總經(jīng)理、全球合伙人俞晨驁分享了全球企業(yè)在生成式人工智能（AI）領(lǐng)域的應用與實踐。他從企業(yè)視角出發(fā)，深入探討了AI技術(shù)如何推動商業(yè)模式的變革，以及未來面臨的機遇與挑戰(zhàn)。

俞晨驁首先回顧了過去20年全球創(chuàng)新的宏觀環(huán)境，強調(diào)科技在全球貿(mào)易連接、地域沖突、供應鏈區(qū)域化等方面發(fā)揮的雙重作用。他指出，隨著全球化的推進，新興國家在利用科技實現(xiàn)經(jīng)濟“彎道超車”方面取得了顯著進展，特別是在生成式AI的應用上，許多發(fā)展中國家表現(xiàn)出了超越發(fā)達國家的熱情與采用速度。與此同時，新一代年輕的“數(shù)字原生群體”的崛起，也為全球創(chuàng)新格局帶來了新的變化和機遇。

盡管全球AI的應用滲透率逐步提高，但俞晨驁指出，企業(yè)在采用AI時仍面臨三個主要瓶頸。

首先是技能培訓方面的挑戰(zhàn)。波士頓咨詢的調(diào)研顯示，在AI應用的初期階段，許多企業(yè)一線員工的使用率快速增長，然而，在達到70%以上的普及率后，增速開始放緩。俞晨驁指出，這是由于新接觸AI的員工在使用習慣以及技能培訓上的不足導致的。

第二是工具整合方面的難題。“企業(yè)對于AI工具的整合目前還處于演進期。”俞晨驁解釋稱，對于企業(yè)來說，AI不應僅僅作為點狀的應用工具，而是更需要與現(xiàn)有的企業(yè)工作流程進行深度整合。“很多企業(yè)還處于前進期和爬坡期，工具支持的不足是妨礙企業(yè)進一步使用AI的一個重要原因。”

第三是管理層的支持不足。俞晨驁表示，在AI的應用推廣過程中，企業(yè)的高層和中層管理者往往持有兩極化的態(tài)度。“有些管理者認為AI無所不能，也有一部分人對AI的未來產(chǎn)生焦慮，搖擺不定，難以決策如何在自己的工作領(lǐng)域有效應用。”俞晨驁認為，這種管理層支持的缺失，制約了AI在企業(yè)中的全面部署。

具體到生成式AI的實際應用，俞晨驁概述了企業(yè)的三種主要使用方式：部署、重塑和創(chuàng)新。部署通常發(fā)生在企業(yè)的日常業(yè)務運營中，只需要考慮AI如何在某個具體場景中提升效率，這類AI應用的滲透率目前已經(jīng)超過了70%。而隨著AI技術(shù)的成熟，企業(yè)不應僅僅將其視為單點工具，而應利用AI重塑整個企業(yè)的運營模式。更進一步來看，AI還能在企業(yè)戰(zhàn)略層面帶來全新的視角和創(chuàng)新，中國的一些前瞻性公司已經(jīng)開始探索AI在商業(yè)模式層面的革命性作用。

俞晨驁還提到了AI智能體這一新興概念。據(jù)他觀察，盡管人們對AI智能體已經(jīng)形成較為成熟的認知，但實際應用仍處于初期階段。“AI智能體將改變傳統(tǒng)的企業(yè)運行方式，企業(yè)不再需要遵循固定的流程，而是將智能體嵌入到業(yè)務流程中，基于不同的商業(yè)目的來設計商業(yè)運行體系，并通過大模型或生成式AI的調(diào)優(yōu)，幫助企業(yè)不斷優(yōu)化運營目標，實現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)。”

俞晨驁強調(diào)，“我們要相信AI的能力，但又不能完全迷信。”他總結(jié)稱，AI的真正潛力不僅體現(xiàn)在生產(chǎn)效率的提升，更在于商業(yè)模式的轉(zhuǎn)型。企業(yè)AI效用的體現(xiàn)可以通過“10、20、70”這一公式來衡量——10%的影響來自技術(shù)，20%來自數(shù)據(jù)，剩下的70%則來自企業(yè)運營模式的改變、流程的重塑、員工能力提升等軟性能力支持。“通過10、20、70的經(jīng)驗公式，企業(yè)能夠更好的釋放AI的應用場景和時效。”