近日，《哈佛商業(yè)評(píng)論》中文版2025年12月刊刊發(fā)了神州數(shù)碼董事長(zhǎng)郭為的署名文章《AI下一站：運(yùn)營生產(chǎn)力才是主戰(zhàn)場(chǎng)》。文章從喬布斯提出的管理生產(chǎn)力與運(yùn)營生產(chǎn)力出發(fā)，結(jié)合神州數(shù)碼在醫(yī)療、制藥與高端制造領(lǐng)域的“AI for Process”實(shí)踐，指出AI成為流程本身的新智能中樞。
從喬布斯提出的管理生產(chǎn)力和運(yùn)營生產(chǎn)力，到AI for Process的落地實(shí)踐，AI通過重塑流程，正在成為運(yùn)營生產(chǎn)力的核心引擎。這不僅驗(yàn)證了技術(shù)范式、業(yè)務(wù)模式與管理方法協(xié)同演進(jìn)的“風(fēng)輪”理論，更標(biāo)志著企業(yè)運(yùn)營進(jìn)入了人機(jī)智能深度融合、生產(chǎn)要素被系統(tǒng)性重新編排的新階段。面向未來駕馭這一變革，將是我們釋放無限創(chuàng)造力的關(guān)鍵。
管理生產(chǎn)力與運(yùn)營生產(chǎn)力再分化
1992年，喬布斯在麻省理工學(xué)院進(jìn)行的精彩演講中，提出信息技術(shù)的發(fā)展呈現(xiàn)兩大特征：“管理生產(chǎn)力”和“運(yùn)營生產(chǎn)力”。這一洞見是對(duì)美國國防部第一任國防信息主任斯特拉斯曼（Paul Strassmann）觀點(diǎn)的延伸，核心是通過IT提升管理創(chuàng)造價(jià)值與管理成本之比，評(píng)估技術(shù)貢獻(xiàn)。喬布斯將斯特拉斯曼的觀點(diǎn)提煉為“管理生產(chǎn)力”，同時(shí)敏銳洞察到信息技術(shù)對(duì)業(yè)務(wù)運(yùn)營本身的價(jià)值更為深遠(yuǎn)，進(jìn)而延伸出“運(yùn)營生產(chǎn)力”。具體而言，管理生產(chǎn)力指向改善管理流程與辦公效率，用PC及辦公軟件服務(wù)管理者；運(yùn)營生產(chǎn)力旨在使業(yè)務(wù)本身發(fā)生變革，通過定制化軟件與行業(yè)應(yīng)用直接賦能運(yùn)營環(huán)節(jié)。
由于時(shí)代局限，喬布斯的觀點(diǎn)在當(dāng)時(shí)并未引起太大轟動(dòng)。當(dāng)時(shí)的運(yùn)營應(yīng)用無法通過“商品化軟件+PC”的模式實(shí)現(xiàn)，嚴(yán)重依賴昂貴大型機(jī)、COBOL語言和專業(yè)MIS團(tuán)隊(duì)；PC的主流用途被普遍視為辦公自動(dòng)化，而非運(yùn)營變革，業(yè)界也尚未形成“前臺(tái)數(shù)字化”的共識(shí)。
今天情況已然顛覆。過去的信息技術(shù)主要服務(wù)于管理生產(chǎn)力，AI的崛起讓運(yùn)營生產(chǎn)力變得極為突出。企業(yè)前臺(tái)數(shù)字化業(yè)務(wù)和AI解決方案正在成為核心價(jià)值來源，其產(chǎn)出已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越后臺(tái)管理的價(jià)值。如今AI領(lǐng)域的投資熱點(diǎn)和流程自動(dòng)化、大模型驅(qū)動(dòng)、智能體賦能的創(chuàng)新實(shí)踐，無不印證了喬布斯當(dāng)年的判斷：下一次重大革命將聚焦于運(yùn)營生產(chǎn)力。
流程的智能重塑
喬布斯的“運(yùn)營生產(chǎn)力”雖提出了構(gòu)想，但在當(dāng)時(shí)缺乏有力支撐；而以下神州數(shù)碼AI for Process的三個(gè)典型案例正是“運(yùn)營生產(chǎn)力”的體現(xiàn)。
醫(yī)療領(lǐng)域，我們于中國某知名醫(yī)院實(shí)現(xiàn)了流程的智能重塑。 針對(duì)胰腺癌術(shù)后并發(fā)癥診斷復(fù)雜、人工負(fù)擔(dān)重的痛點(diǎn)，我們沒有停留在單點(diǎn)工具開發(fā)，而是用智能體重構(gòu)診斷流程，將診斷拆解為信息抽取、智能判別、報(bào)告生成三個(gè)核心環(huán)節(jié)，并部署相應(yīng)的智能體協(xié)同工作。這一改變讓平均診斷時(shí)間大幅縮短，診斷準(zhǔn)確率提升至94%，流程變得更加規(guī)范高效。同樣，在應(yīng)對(duì)“黃牛搶號(hào)”運(yùn)營頑疾時(shí)，我們構(gòu)建了從異常識(shí)別到自動(dòng)響應(yīng)的智能流程。效果立竿見影，黃牛成功搶號(hào)次數(shù)從每日1200次銳減至100余次，有效保障了號(hào)源公平與醫(yī)療資源的合理利用。這不僅是效率提升，更是通過流程智能化，深刻改善了患者體驗(yàn)與醫(yī)院運(yùn)營秩序。
制藥領(lǐng)域，我們?yōu)槟持镏扑幤髽I(yè)的醫(yī)藥研發(fā)安裝強(qiáng)大智能引擎，重構(gòu)醫(yī)藥情報(bào)分析體系。 傳統(tǒng)醫(yī)藥情報(bào)分析面臨數(shù)據(jù)碎片化、處理耗時(shí)長(zhǎng)、人工易遺漏關(guān)鍵信息等深層挑戰(zhàn)，導(dǎo)致決策滯后與潛在戰(zhàn)略誤判。 AI for Process深度融入研發(fā)脈絡(luò)，設(shè)計(jì)了由競(jìng)爭(zhēng)格局分析、醫(yī)藥文獻(xiàn)分析、醫(yī)藥專利分析等多個(gè)智能體協(xié)同工作的新系統(tǒng)。這些智能體基于醫(yī)藥知識(shí)圖譜與領(lǐng)域大模型，能理解專業(yè)邏輯并進(jìn)行關(guān)聯(lián)推理，實(shí)現(xiàn)了從信息采集、多維度分析到輔助判斷的端到端流程智能化。將原本靜態(tài)、依賴人力的流程，重塑為具備持續(xù)理解與判斷能力的智能系統(tǒng)，讓精準(zhǔn)情報(bào)深度嵌入從立項(xiàng)到上市的全生命周期，大幅縮短研發(fā)周期，降低了創(chuàng)新隱形成本。
高端制造領(lǐng)域，我們助力一家動(dòng)力電池制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)了工廠智能化升級(jí)，優(yōu)化核心產(chǎn)線節(jié)拍，部署的多模態(tài)AI視覺智能體能夠毫秒級(jí)捕捉機(jī)械臂“抓、移、放”運(yùn)動(dòng)軌跡，并進(jìn)行語義拆解與時(shí)序分析；隨后，優(yōu)化決策智能體介入，進(jìn)行根因分析并自動(dòng)生成優(yōu)化建議，通過系統(tǒng)直接驅(qū)動(dòng)執(zhí)行，形成“感知-決策-執(zhí)行”的閉環(huán)。最終整線UPH（單位小時(shí)產(chǎn)量）提升了15.2%，產(chǎn)線首次具備了持續(xù)自我優(yōu)化的能力。這不再是單點(diǎn)的視覺檢測(cè)，而是AI深度參與并推動(dòng)制造流程本身的進(jìn)化與重構(gòu)。
以上案例共同指向核心命題：AI for Process，AI成為流程本身的新智能中樞。我們并非僅僅在用AI優(yōu)化舊流程，而是在定義具備感知、決策與進(jìn)化能力的新流程。AI已不再僅僅是服務(wù)于“管理生產(chǎn)力”的傳統(tǒng)信息系統(tǒng)，已然成為聚焦于業(yè)務(wù)核心的運(yùn)營生產(chǎn)力，對(duì)人類勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升起到了革命性作用。最終，通過流程智能化重塑，我們得以解放人類最寶貴的創(chuàng)造力，讓流程本身成為集體智慧的堅(jiān)實(shí)承載者與放大器。
AI智能體代表的技術(shù)范式，與醫(yī)藥、制造場(chǎng)景的業(yè)務(wù)模式和管理方法交匯于流程（Process），正契合我提出的“風(fēng)輪”模型*（注釋附后）。AI智能體正基于其擅長(zhǎng)自動(dòng)化、數(shù)據(jù)采集、精準(zhǔn)執(zhí)行等任務(wù)的特征，承擔(dān)起流程中大量規(guī)則明確、重復(fù)性高或需要持續(xù)監(jiān)測(cè)的任務(wù)，與人類在判斷力、決策力和綜合能力上的優(yōu)勢(shì)形成互補(bǔ)。人機(jī)協(xié)作，即人類智能與人工智能的融合，本質(zhì)上正是生產(chǎn)要素的重新編排，顯著提高生產(chǎn)效率和過程質(zhì)量的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)了流程的自動(dòng)優(yōu)化與重塑。
AI驅(qū)動(dòng)的技術(shù)躍遷與商業(yè)模式重構(gòu)
AI帶來的遠(yuǎn)非單點(diǎn)工具升級(jí)，而是通過技術(shù)范式躍遷、業(yè)務(wù)模式重構(gòu)與管理方法進(jìn)化，共同推動(dòng)企業(yè)運(yùn)營向智能化、自主化的新形態(tài)演進(jìn)。
第一，在技術(shù)范式上，AI從輔助工具轉(zhuǎn)向“自主智能體”，驅(qū)動(dòng)一次深刻的技術(shù)躍遷。 過去，AI多以增強(qiáng)工具的角色存在，遵循“人類決策、機(jī)器輔助”的模式；如今，我們正邁向智能體（Agent）范式，AI能夠進(jìn)行半自主甚至自主的決策與執(zhí)行。在這一過程中，人類智能與人工智能深度融合、協(xié)作，共同構(gòu)成新的技術(shù)范式基礎(chǔ)。具體而言，“通專融合”成為趨勢(shì)，以通用大模型為基座，結(jié)合行業(yè)數(shù)據(jù)與知識(shí)訓(xùn)練出垂直領(lǐng)域的專屬模型，進(jìn)而構(gòu)建服務(wù)于特定流程的智能體。在神州數(shù)碼的實(shí)踐中，無論是輔助醫(yī)療診斷、驅(qū)動(dòng)醫(yī)藥研發(fā)情報(bào)分析，還是優(yōu)化制造產(chǎn)線，都體現(xiàn)了智能體作為新技術(shù)范式核心，正在深度重塑行業(yè)的工作流程與能力邊界。
第二，在業(yè)務(wù)模式上，AI正從成本中心轉(zhuǎn)變?yōu)閮r(jià)值中樞與生產(chǎn)力本身，不再僅僅是提升效率、降低成本的工具，而是直接參與業(yè)務(wù)執(zhí)行、決策優(yōu)化和運(yùn)營管理的“業(yè)務(wù)推進(jìn)器”，重構(gòu)軟件的價(jià)值鏈和產(chǎn)品形態(tài)。一個(gè)根本性的變化在于，“智能”本身開始成為可交易、可計(jì)量、可規(guī)模化的直接生產(chǎn)力。由此，商業(yè)模式和收費(fèi)邏輯也隨之劇變。過去我們銷售產(chǎn)品或解決方案，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代盛行“免費(fèi)+廣告”模式；而AI時(shí)代，收費(fèi)模式正向按使用量、訂閱服務(wù)、甚至按任務(wù)價(jià)值與產(chǎn)出結(jié)果轉(zhuǎn)變。不論是OpenAI、Anthropic、Google 以按使用量（token）付費(fèi)為核心的計(jì)費(fèi)方式，還是Runway、Pika 等視頻AI平臺(tái)按生成視頻條數(shù)或分鐘數(shù)的計(jì)費(fèi)，都折射出一種新認(rèn)知：使用AI相當(dāng)于調(diào)用一個(gè)數(shù)字勞動(dòng)力。用戶愿意為其付費(fèi)，正因?yàn)樗軐?shí)質(zhì)性地增強(qiáng)甚至替代人類勞動(dòng)，顯著提升產(chǎn)出效率。
第三，在管理方法上，AI的加入正在重構(gòu)管理本身。 技術(shù)范式與商業(yè)模式的變革，必然要求管理方式與之協(xié)同進(jìn)化。管理的核心命題，從傳統(tǒng)意義上聚焦人與組織的關(guān)系，擴(kuò)展為必須統(tǒng)籌人、AI與組織的協(xié)同。AI不止于讓管理更高效，更在推動(dòng)管理從依賴人力與經(jīng)驗(yàn)判斷，轉(zhuǎn)向由數(shù)據(jù)、模型與流程驅(qū)動(dòng)的人機(jī)智能協(xié)作。這就要求管理者深入研究人與AI各自的特征與專長(zhǎng)：AI擅長(zhǎng)處理海量數(shù)據(jù)、執(zhí)行規(guī)則明確且重復(fù)的任務(wù)；人類則長(zhǎng)于綜合判斷、創(chuàng)造性思考和復(fù)雜決策。卓越的管理，在于將兩者的優(yōu)勢(shì)深度融合，讓AI承擔(dān)繁瑣的“體力勞動(dòng)”，從而將人從重復(fù)性事務(wù)中解放出來，更多聚焦于需要?jiǎng)?chuàng)造力和戰(zhàn)略洞察的工作。正如德魯克所言，管理的任務(wù)是讓人的優(yōu)勢(shì)更具生產(chǎn)力。AI的出現(xiàn)恰恰為此提供了前所未有的可能，讓人回歸人的本質(zhì)，去從事那些真正體現(xiàn)人性價(jià)值的創(chuàng)造性活動(dòng)。
AI for Process的實(shí)踐，一方面驗(yàn)證了“風(fēng)輪”理論的正確性，另一方面也揭示由技術(shù)范式、業(yè)務(wù)模式、管理方法共同構(gòu)成的新組合，正面臨著一系列深刻的挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)，也將成為我們未來重要的研究方向。
首先，在技術(shù)范式層面，AI的演進(jìn)方向本身就是一個(gè)根本性挑戰(zhàn)。 我們究竟在邁向怎樣的數(shù)字未來？當(dāng)前，圍繞通用人工智能的爭(zhēng)論紛紜：大語言模型是否僅靠堆疊參數(shù)就能通往AGI？空間智能、世界模型等研究方向又將帶來何種變革？這些探討不僅關(guān)乎技術(shù)路徑的選擇，也伴隨著對(duì)倫理、法律等問題的深層擔(dān)憂。從本質(zhì)上看，今天以語言為核心的大模型仍處于比較初級(jí)的階段。人類智能包含了獨(dú)特的形而上學(xué)能力，能夠抽象并理解世界的本質(zhì)規(guī)律，而當(dāng)前AI還缺乏對(duì)物理世界的真實(shí)感知與具身交互。世界復(fù)雜且動(dòng)態(tài)，涵蓋機(jī)械、化學(xué)、生命乃至情感等多種運(yùn)動(dòng)形式。即便AI已在預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)等方面取得突破，我們?nèi)噪y以用模型完全解釋人類的非理性創(chuàng)造力或情感等深層現(xiàn)象。未來無論是世界模型的發(fā)展，還是對(duì)AGI形態(tài)的界定，都將持續(xù)沖擊并重塑已有的技術(shù)范式，這是我們無法回避且必須深入思考的命題。
其次，在業(yè)務(wù)模式層面，新的價(jià)值創(chuàng)造與計(jì)量方式帶來了系統(tǒng)性挑戰(zhàn)。 當(dāng)AI本身成為可交易的生產(chǎn)力，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)與商業(yè)模型便亟待重構(gòu)。我們應(yīng)如何計(jì)量AI帶來的收入、成本和利潤(rùn)？收費(fèi)模式已從售賣產(chǎn)品或解決方案，轉(zhuǎn)向按使用量、結(jié)果或能力付費(fèi)，但這種新模式如何實(shí)現(xiàn)規(guī)?；?、可持續(xù)的運(yùn)營？它能否像軟件一樣實(shí)現(xiàn)邊際成本遞減？更進(jìn)一步，這種以“數(shù)字勞動(dòng)力”為核心的商業(yè)邏輯，將對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)層面的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)生怎樣的長(zhǎng)遠(yuǎn)影響？這些都是商業(yè)模式創(chuàng)新中必須面對(duì)的、涉及財(cái)務(wù)模型與市場(chǎng)規(guī)律的現(xiàn)實(shí)課題。
最后，在管理方法層面，最核心的挑戰(zhàn)在于如何實(shí)現(xiàn)人機(jī)兩種勞動(dòng)力的高效協(xié)同。 AI已成為新的勞動(dòng)力，但它與人類有著不同的本質(zhì)特征。大模型幻覺難以根除，AI的能力邊界也需要預(yù)先嚴(yán)格定義，無法像人一樣應(yīng)對(duì)未預(yù)見的規(guī)則變化。過去僅聚焦于“人與組織”關(guān)系的管理思維，必須升級(jí)為統(tǒng)籌“人、AI與組織”的協(xié)同體系。管理的目標(biāo)，在于深刻理解并極致發(fā)揮人與AI的各自稟賦，讓AI承擔(dān)其擅長(zhǎng)的、規(guī)則性與重復(fù)性的工作，同時(shí)將人解放出來，專注于需要判斷力、創(chuàng)造力和戰(zhàn)略洞察的領(lǐng)域。如何設(shè)計(jì)組織形態(tài)、激勵(lì)機(jī)制與文化，以真正實(shí)現(xiàn)這種人機(jī)能力互補(bǔ)、和諧共生的“高效協(xié)作”，是管理領(lǐng)域面臨的全新挑戰(zhàn)。
*注釋：企業(yè)創(chuàng)新，是由業(yè)務(wù)模式、技術(shù)范式和管理方法三大要素相互作用形成的動(dòng)態(tài)協(xié)同體系，其交匯點(diǎn)是流程。該體系各要素間的相互作用，將像“風(fēng)輪”一樣，產(chǎn)生驅(qū)動(dòng)發(fā)展的不竭動(dòng)能。
?京公網(wǎng)安備11010802043876
