- 哈佛商业评论（2025 年 11-12 月刊）中 Bharat N. Anand 和 Andy Wu 的文章《组织生成式 AI 手册》（The Gen AI Playbook for Organizations）断言：企业不能等待“完美 AI”——需要立即制定生成式 AI 采纳战略，将重点放在战略差异化而不是部署速度上。
- 作者提出了一个 2×2 战略框架，基于两个标准：错误成本（cost of errors）和所需知识类型（隐性知识 – tacit vs. 显性知识 – explicit），以确定在何处以及如何使用生成式 AI。
- “无悔区”（No regrets zone）（低错误、显性知识）：AI 完全执行——例如：客户回复、退款审批、简历筛选。
- “创意催化剂”（Creative catalyst）（低错误、隐性知识）：AI 辅助创意——撰写标语、设计、演示文稿。
- “质量控制”（Quality control）（高错误、显性知识）：AI 生产——人工控制——例如：起草合同、编写代码、财务分析。
- “人类优先”（Human-first）（高错误、隐性知识）：人类主导——AI 协助——例如：战略制定、高管招聘、医疗诊断。
- 作者警告：问“AI 有多智能”是错误的导向，正确的问题是“应该在哪里使用 AI 来创造竞争优势”。
- 生成式 AI 的真正价值在于其创造相对效率的能力，而不是绝对准确性。即使存在小错误，AI 仍有助于节省时间、扩大规模和降低运营成本。
- 企业应普及所有员工对 AI 的访问权限，打破 IT 或缓慢审批流程造成的“瓶颈”——否则将被更灵活的竞争对手超越。
- 创造可持续 AI 优势的三个来源：
- 在合适的任务中快速且有选择性地部署。
- 专有数据——整合、挖掘和“AI 化”内部数据资产。
- 文化与人才——将 AI 用作提升价值的工具，而非替代品。
- Anand 和 Wu 建议企业审查组织结构，重新设计流程以适应“AI 原生组织”（AI-native organization）。员工将从“操作工具”转向“与 AI 协作”。
- 常见错误：等待 AI 达到 100% 准确度，不衡量节省的时间价值，或不将生产力转化为损益表（P&L）中的实际利润。
📌 哈佛商业评论（2025 年 11-12 月刊）的文章《组织生成式 AI 手册》（The Gen AI Playbook for Organizations）断言：企业不能等待“完美 AI”——需要立即制定生成式 AI 采纳战略，将重点放在战略差异化而不是部署速度上。企业应审查组织结构，重新设计流程以适应“AI 原生组织”（AI-native organization）。员工将从“操作工具”转向“与 AI 协作”。长期的优势将来自于独特的 AI 使用方式、专有数据和人机协作文化。
