在当前全球供应链承压、外部不确定性增加的背景下，中国企业的经营韧性正面临现实考验。成本上升、竞争加剧、利润收窄，已成为许多行业不得不面对的新常态。
传统手段渐显乏力，增长的新动力究竟在哪里？一项覆盖全球2000名企业决策者的研究揭示了一个清晰的分水岭：只有约8%的“领先者”企业，通过将AI深度融入核心战略，实现了显著优于同行的增长与回报。
埃森哲的全球调研进一步证实了这一趋势：这些年收入超百亿美元的领先企业，凭借对AI的系统化应用，跑出了比仍处于试点阶段的同行高出7%的营收增速。它们增长的秘诀，并非只是采用了某项技术，而是掌握了在变化中持续创造价值的动态能力，即三个层层递进、有机统一的核心能力——感知、动员、重构。正是这种系统化、规模化的能力，正帮助他们构建起对手难以模仿的长期优势。
感知力：部署AI驱动的“预测雷达”
多数企业已具备基本的数据收集能力。但领先者懂得更进一步：用AI将数据变成能预见未来的市场洞察力。
例如在动态定价与促销上，传统企业往往需要数周才能评估影响并调整定价策略，而AI驱动的动态定价模型则可以在几小时内完成。该模型能实时分析成本变动、竞争态势与不同客户群体的价格敏感度，迅速优化全球定价策略。这就像为业务装上了一台高精度雷达，不仅看清当下，更能提前感知市场的每一次波动。
在这一模式的助力下，国际时尚和生活方式在线零售平台希音（Shein）和拼多多旗下的电商平台Temu得以实时追踪社交媒体潮流，并采用与AI深度集成和协同的精益生产模式，持续优化业务流程。他们每天上新的商品数量高达近10000款，远超同行。
在防止客户流失方面，AI同样大有可为。通过分析客户行为、购买历史和价格敏感度，AI能够轻松预测哪些消费者可能因为涨价而选择其他品牌。更进一步，AI还可以充当品牌的“门面”，为客户提供定向优惠和个性化沟通，进一步增强客户黏性与关联度。
动员力：构建韧性数字核心
感知力是企业规模化应用AI的基础，但真正行动起来，只有感知力远远不够。实际情况是，许多企业受困于“数据孤岛”，销售、生产、研发数据割裂，各说各话，导致决策缓慢、前后端脱节。而领先者早已意识到：未来企业的效率，不在于分工，而在于协同。
领先者们的解法是：战略性打造一个韧性数字核心。这不仅是技术平台，更是将数据、AI、人才与业务流程深度整合成一个一体化中枢，让信息自由流动，让决策实时发生。
构建这样的核心，本质是一次企业组织能力与治理模式的进化。它需要管理层亲自推动，打破部门墙，培养跨职能的敏捷团队与数据共享文化。只有当技术、流程与人融为一体，AI才能真正成为业务增长的催化剂。
通过打破数据孤岛、实现应用与AI无缝交互的现代化改造，并采用负责任的治理模式，《财富》世界500强企业桑普拉能源（Sempra Energy）将AI驱动分析、生成洞察的时间大幅缩短（有时甚至高达90%），进而帮助企业更加高效地制定规划，实现生产力与运营效率的提升，对市场波动做出更好准备。
在数字核心的基础之上，企业还可以构建语义层和知识图谱，帮助AI模型更加快速地驱动决策。
宝马北美公司利用其EKHO平台来回答跨部门的业务问题，将员工的生产力提升了30%至40%。例如，在EKHO的帮助下，销售顾问在几分钟内便可完成数百万种配置组合的车辆选配（过去需要数小时），成交率也得到了显著提升。
重构力：以智能体AI重塑商业模式
在完成了感知力与动员力的打造后，企业便能迈出更具颠覆性的一步：用具有自主决策与协同能力的智能体对业务流程乃至商业模式进行根本性重构。这不再是“用AI把事情做得更好”，而是“用AI重新定义事情该怎么做”，从而创造新的工作方式。
智能体通过模块化设计和互操作性，获得了高度的灵活性，能够基于实时信息自主决策，并在目标变化时快速转向。
在保险行业的传统模式下，处理海量保单一直都是费时费力的工作。有限的人力不仅会导致保单的堆积，造成客户满意度的下滑，也造成了保险企业的业务增长瓶颈。为了解决这一问题，昆士兰保险集团（QBE）与埃森哲合作，共同开发了一款生成式AI解决方案，依靠模块化、并行的流程，实现了投保申请的100%处理。数据显示，从报价到承保的业务转化率和保费收入都得到了提升。
在这一改变的幕后，QBE还举行了一系列董事会、高管层和全员学习会议，实施组织变革，推动核保、理赔等核心业务流程的重塑。
要打造重构力、实现敏捷性，企业还需要在组织和个人层面双管齐下。例如，我们的许多客户正在组建聚焦于智能体技术的卓越中心（Center of Excellence, CoE），构建核心AI能力，赋能组织，驱动协同。而在个人层面，利用AI工具，员工的工作效率也将得到大幅提升。
从跟跑到领跑，关键做对哪几件事?
领先者的经验看似简单，但要复制成功却并不容易。中国企业必须找到一条与自身产业特性、资源和发展阶段相适应的特色化路径。
01
超越“项目制”思维，树立“能力建设”思维
AI不应是散点式的技术采购或实验项目，而应被视为构建企业核心动态能力的长期投资。企业需要制定清晰的AI战略路线图，明确各阶段要构建的具体能力（感知、动员或重构），并与业务战略紧密对齐。
02
高度重视数据治理与人才生态的培育
高质量、打通的数据是AI的“燃料”，懂业务又懂AI的复合型人才则是“驾驶员”。企业需系统解决数据质量、标准与安全问题，并通过内部培养、外部引进以及与高校、研究机构共建生态，储备人才。
03
思考如何将中国市场特点与AI技术深度融合
中国拥有全球最复杂的制造体系、最活跃的消费市场和最广泛的数字化基础。这为AI提供了无与伦比的“训练场”和“试验田”。中国企业可以探索基于垂直行业的工业AI解决方案、利用消费大数据驱动的超个性化服务，或构建连接上下游的智能供应链平台，形成独特优势。
面对旷日持久的波动与颠覆，战术性的修补已无法应对系统性的挑战，技术本身的简单采购也难以弥补核心战略、组织变革与执行速度的缺失。对于中国企业而言，以AI驱动全面重塑，已是“如何做得更快、更准”的必答题。那些能率先将AI转化为内在动态能力的企业，将不仅能生存下来，更将有能力定义下一阶段的行业规则与竞争格局。未来的领跑者，将是那些与AI共同进化的组织。
