当前，企业如何把大模型AI 用起来，成为AI 商业前景的难题。我现在经常听到很多人将“企业AI”比喻为人类助手、数字员工，用来全部或部分替代企业内现有职位上的人类员工，去完成该职位上的特定任务。

今年早上看到好几位朋友在转这个视频，我看完后的感觉是：这位企业 AI 专家在试图用 AI 把 企业的ERP重新做一遍——也可能是我自己太老登了，在我眼中，企业信息技术的问题都是 ERP 问题。也不能说他不对，但是我感觉企业 AI 应该有更创造价值的发展路径：

最近在几场公开企业AI论坛上，我都提出当前企业AI 发展方向的上述表述可能是错的，极大误导了AI 对企业的价值创造。

我的观点简单说：AI 不是去做企业内现在已经被人类所能很好完成的任务，而是去做企业内现有人类很难做到的事情。AI价值不是跟人类内卷，而是来给人类增能的。

很多人爱讲 “AI 组织变革”，连AI 究竟做什么合适都不明确，组织变革从何谈起？

我认为AI 组织变革的根本点不是如何用机器替代人的矛盾，而是当机器扩展人类的创意边界之后，人类如何与不确定性共存的问题。

在我来看，企业内的任务分为两类：

一类是目标明确、过程可控的，这些流程确定性强，信息特征结构化，产出明确，人类通过现有企业软件已经高效覆盖，例如“给ABC客户交付12345 号订单”、“查询过去三年XX产品在华东地区的销量，并比较市场占有率的变化”。

还有一类是开放式的业务流程，过程模糊，结果不明确，通常人类拿这种问题束手无策，也不属于传统企业信息系统的范畴，例如：“霍尔木兹海峡被封锁后，那批发往欧洲的货怎么办？”或“画个五彩斑斓的黑”。

这两类任务都可以用AI 来做，前者是效率优化，后者是人类能力跃迁。

下面这个图是我在去年原创的企业智能运营模型：

前者这类企业AI主要贡献是降本，包括减少信息处理的人员，摧毁部分传统ERP/BI等企业软件厂商的护城河，降低软件使用成本。但是这类企业AI 并不创造新的价值，可以说是机器对人的内卷式经济。

后者则直接创造新收入、新决策、新产品，真正属于战略级价值。

历史上技术革命都的逻辑是：蒸汽机不是把马车夫效率提高10倍，而是开辟了铁路时代；计算机不是把算盘变快，而是创造了软件产业和互联网。

那么为什么现在企业AI陷入了机器替代人的叙事呢？

我认为主要有三个原因：

一是企业仍然把AI 看做一种技术投资，因此追求容易计算的投入产出（ROI），降本见效快，CEO喜欢听“用AI替代了10个员工，员工自己手搓软件，省掉了付给SAP 软件费和埃森哲服务费”。

二是很多企业已经具有一定的数字化基础，具有大量数据，AI最容易切入的就是既有的数字化场景，容易快速落地。

三是由于大语言模型本身的幻觉问题，企业不敢完全托付其解决开放式问题，导致高价值场景部署慢。

AI真正的企业价值机会在于处理人类不能或难做好的场景：

复杂不确定性下的决策：传统企业信息系统是基于已知规则，而AI可以做情境模拟、多策略方案生成、自动执行备用方案等。

跨域创意与合成：产品设计、营销文案、合同风险条款生成，这些是“五彩斑斓的黑”类任务，例如基于我们品牌调性和竞品趋势，生成10款中东市场适配的新包装。

隐性知识挖掘与预测：从海量非结构化数据中发现早期信号，比如，某区域经销商抱怨越来越频繁，可能预示渠道风险。

个性化与规模化并存：为每个大客户生成定制化方案，同时保持全局最优，这类任务是人类个体无法同时处理。

智动化运营：自主式的多步推理、工具调用、迭代优化。

这些场景下，AI不是替代某个岗位，而是扩展企业整体心智，让企业从反应式变为预见式和创造式。

虽然AI 在企业应用场景里，并非“人类能做”、“人类不能做”这样简单二分法的非黑即白，把人类从重复劳动中解放出来，他们可以去做开放式工作，也是一种间接跃迁。现实中，很多公司AI应用第一波红利就是降本，第二波才是创新。

不过，我观察到现在企业AI 的视角大多聚焦在降本上，很多企业在搞的所谓“AI规划”就是把现有流程拉出来，然后评估哪些流程可以用 AI 替代人——这就是 AI跟传统企业软件行业和IT 服务行业内卷，实际上是对企业AI转型的巨大误解。