企业领导者正面临一个令人不安的现实：员工早已在未获批准前就开始使用 AI，这迫使组织必须将自发试验转化为战略优势，否则将输给更敏捷的竞争对手。
从一开始就以 AI 为核心构建的 AI-native 企业，已远远领先于仅仅“采用”AI 的企业；但后者仍可通过企业 AI 成熟度的四个阶段迈向 AI-native 状态。
阶段一——好奇： 员工自行使用 ChatGPT 等主流大语言模型以及 Genspark 等智能体进行问答、通话录音和基础研究；使用频率是管理层预期的三倍，带来知识产权、数据和安全风险。
要突破这一阶段，企业需要统一的 AI 使用政策，明确模型与任务边界，并选择具备企业级访问权限的工具以保护数据。
阶段二——简单自动化： 在全公司范围内部署工具，实现 CRM、客服支持和发票对账自动化；生产力提升直接影响利润。根据斯坦福《AI Index 2025》，近 50% 在服务领域使用 AI 的企业实现了成本节约。
示例：Klarna 通过客户服务自动化每年节省 400 万美元，同时提升响应速度并实现 24/7 支持。
阶段三——智能化： 从封装工具转向定制化 AI 系统，连接专有数据、CRM 和内部文档，用于预测、行为识别和数据驱动决策；数据质量成为关键。
阶段四——再造： 以 AI 作为基础设施重新设计流程；人类专注于战略与创造力，AI 负责执行与分析。AI-native 企业将 56% 的预算投入研发，而采用型企业仅为 28%，其净美元留存率分别为 132% 与 108%。
📌 企业领导者正面临一个令人不安的现实：员工在获得许可之前就已使用 AI，迫使组织必须将自发试验转化为战略优势，否则将输给更灵活的竞争对手。组织 AI 成熟的四个阶段——好奇、简单自动化、智能化和最高层级的再造——表明 AI 已不再是工具，而是核心能力。自动化带来即时节省，如 Klarna 每年节省 400 万美元，但只有将 AI 与专有数据深度整合并重塑运营模式，企业才能获得可持续优势。成熟速度需与规模匹配，但犹豫不前将使与 AI-native 的差距愈发难以弥合。
