借助智能体 AI， 从生产力跃升到绩效提升
CEO 们仍坚定推进技术革新蓝图。他们选择加码那些既能提速又能保效的增长策略，力图在复杂环境中抓住确定性机会。那么，组织要实现这些目标，究竟该投向何方？
预测力，成就新一代竞争力
AI 正重塑商业规则，唯有能精准预判市场变局、客户行为与运营成效的 CEO，方能掌握时代话语权。
市场动荡正促使 CEO 们全面重构战略格局
在推动增长的同时应对变革浪潮，供应链绩效与人才招聘保留等运营议题已上升为迫在眉睫的优先事项。
破局增长之道
绩优型 CEO 群体持续创造卓越业绩。自 2021 年以来，我们调研中的“绩优型 CEO”均带领其组织实现了出众的年收入增长率和营业利润率。
AI 的优势
CEO 们正加紧布局 AI，希望在多个维度驱动业务突破。绩优型 CEO 已在 AI 赛道上快人一步。其预计在未来两年，借助 AI 推动业务目标实现质变。
CEO 们正寻求技术投资的最佳平衡点：既要抢占先机，又要确保根基稳固。
64% 的 CEO 承认，害怕落后的心态促使他们在尚未完全了解某些技术能为组织带来的价值之前就投资采购。
但只有 37% 认为，在技术应用上，“因争先而出错”比 “谨慎而正确”更好。
最具魄力的 CEO，正在打造属于自己的“战略内核”。
这一核心支柱能确保团队在变革浪潮中始终聚焦共同目标，其也赋予企业“急转不翻车”的能力。研究显示，69% 的 CEO 认为，组织成功的关键在于打造一支“战略远见与决策魄力并重”的领导团队。
速度固然关键，品牌信任亦不可或缺。展望未来，65% 的 CEO 认为：表示建立和维护客户信任对其组织成功的影响力要高于任何特定的产品或服务功能。跨行业数据显示，客户忠诚度才是投资回报的核心差异化要素。
那么，CEO 们该如何明智冒险，以赢得更多胜算？
又该如何在不破坏客户信任的前提下，如何容忍“小失败”来孵化“大创新”？
没有 AI，核心就难以灵动；技术正成为组织内核的新动能。当全体员工都能获取实时数据，并预判局部变革对全局的影响时，组织便更有底气精准冒险。如此，CEO 既能自信推进战略布局，又能避免剧变带来的震荡。
真正的勇气不源于确知，而源于确信。确信自己拥有合适的信息、人才和资源来践行增长战略，即便前路未卜。
以传统预算机制为例：59% 的 CEO 坦言，一旦出现突发状况，组织便会难以平衡现有运营与创新投入。
归根结底，这是信任问题。
以无惧之心配置资本，才能做到变则灵、动则快，稳中推进大变革。
行动方案
目标明确，设计互联的系统、流程和架构， CEO 们才能消除转型的桎梏，赋能团队、大胆推进业务战略，而无需牺牲成本效益。
以雄心壮志激发团队突破思维桎梏。
目标清晰到“谁都懂”，才能让复杂局势简单化，消除“部门墙”。
将宏图伟业分解为可落地的阶段性任务，为惊天变革积蓄势能。
串联当下业务需求与未来所需人才、技术等资源的隐形脉络。
以“定向资金”铺好转型起跑线。重点培育最具长期增长潜力的创新项目。
根据需求变化动态调整预算配置，保持资金活水长流。
切勿为适应当前商业环境而过度优化预算流程或技术架构。
相较于效率，更应重视适应能力，避免组织陷入作茧自缚的困境。为团队配备可视化工具，洞悉局部变动引发的全局涟漪。
追踪每次变革对组织声誉、客户关系及员工凝聚力的连锁效应，据此完善模型、指引未来决策，方能稳驭变局。
AI 席卷之处，陈腐的桎梏灰飞烟灭。虽涅槃之后的新生形态尚未可知， 但这场颠覆性重置，恰为新思想提供了破土而出的沃土。
他们要求团队销售沉浸式体验，AI 赋能的个性化互动成为决胜关键。
他们转型为软件公司，开发 AI 驱动的预测性维护方案，优化产品性能与客户体验。
从产品服务到运营模式，整个市场正在被重新定义。
68% 的 CEO 表示，AI 正重塑组织的核心业务体系。
而61% 认为组织的竞争优势取决于是否拥有最先进的生成式 AI。
这对组织的长期发展战略影响深远。当商业模式的根基都在动摇时，制定五年规划几乎不太可能。CEO 们不得不将目光聚焦在应对下一场变革上，而变革，往往近在数月之遥。
在充满变数的经济环境、竞争格局和消费趋势中，大型企业的 CEO 必须具备“初创精神”。他们必须持续构想业务的下一个最佳形态。因为过去的成功经验，已无法指引未来的航向。用破旧立新的方式去落地愿景，才是真正的胜者之道。
虽然 AI 并非灵丹妙药，但必将成为这一变革的核心引擎：61% 的受访 CEO 认为企业的竞争优势取决于是否拥有最先进的生成式 AI。例如，AI 智能体能横跨企业各板块分析数据，客观评估业务去留，提供比任何管理者都更全面的决策视角。这有助于CEO推动既富有创造力又以数据为驱动力的健康变革。
而把握这一机遇的关键，在于针对不同场景精准选用合适的 AI 模型，做到既不浪费资源，也不透支未来。
AI 模型成本因激烈竞争而急剧下探，CEO 可通过优先采用搭载专属数据的小型模型，以更具性价比的方式赢得竞争优势。采用这些模型，既能获得更优质的 AI 输出，又能显著降低能耗与算力开销。这种精准化的 AI 应用策略，正在重塑组织转型中的风险决策逻辑：以可控的 AI 投入培育长期增长动能，持续为各方创造价值。
行动方案
CEO 必须要精妙的平衡：既要优化现有优势，又要果断摒弃过时要素，让创新有落脚之地。
勇于打破陈规。
现在的“不可能”，或许正是三年后您想看到的“新常态”。
将转型视为产品开发，推动团队快速试新、验证成效、迭代优化，避免被过时的长期规划束缚手脚。
倡导“灵活选型”原则。
鼓励团队尝试多元模型，比选性能，因任务择最优解，而非盲目依赖大型复杂模型。
拥抱开源技术，确保既能自由组合，又能深度定制。
明确 AI 助手与智能体的运作边界及责任主体。
建立效能评估体系与监控机制，培育责任文化。
厘清 AI 自动化决策的适用场景， 何时当“拍板者”，何时做“智囊团”？利用 AI，帮助人类洞悉所有可能性。
当 CEO 构建完善的数据基座，将同步实现三大跃升：变革进程提速、业务影响深化、股东价值倍增。
的受访 CEO 认为，构建企业级一体化数据架构对于实现跨部门协作和推动创新至关重要。
然而，能像根系滋养森林般高效整合运营数据的组织仍属少数。数据无需强制集中，分布亦可，但若能精准定义、规范治理并构建体系，便能成为增长的强力引擎。
碎片化数据生态正在阻碍智能业务的重构进程。
72% 的 CEO 认为，专有数据是释放生成式 AI 价值的关键。
50% 的 CEO 表示，近期的快速投资导致技术体系破碎，系统割裂。
具体而言，这一模式如何落地？ 组织可以通过销售数据训练 AI 智能体，使其能够基于本地消费者需求为不同零售门店定制库存策略和店面布局。
组织可以借助历史员工差旅数据，利用 AI 智能体，根据个人偏好自动调整差旅预订，在满足个性化需求的同时智能优化行程以降低成本；同样，IT 团队可以利用 AI 智能体实时监控云工作负载，动态调配资源，最大化能源和成本效益。
组织若想借力 AI 智能体实现突破，首先需要对技术资产进行全面盘整。既要识别现有技术生态中的增长支撑点，更要找出数据供给链上的关键断点，这些都将决定 AI 赋能的最终成效。
行动方案
CEO 需要突破历史技术投资的桎梏，打造敏捷弹性，既能驾驭战略创新的风险，又可避免技术债务的叠加效应。
组织应当加速从被动式数据监控向主动式智能预测转型。
系统梳理内部多元异构数据资产，绘制数据地图并识别关键断点。
针对基础设施薄弱环节，可以先创建统一的企业数据视图，这一视图比“控制塔”更加普及， 它具备自助式数据功能、数据虚拟化技术， 并且能够实现跨记录系统的集成。
组织要实现 AI 深度应用，必须打造新一代数据基础设施：这个智能网络赋能 AI 智能体和 AI 助手，使其拥有类人化的业务处理能力，同时为管理者提供认知增强的“战略透镜”。
关键在于构建三大体系：首先，建立严格的数据质量管理体系，确保数据的准确性、完整性和一致性；构建多层次的安全防护体系，精准守护数据资产。
打造智能云平台，打破数据孤岛，让分布在不同系统和地域的数据能够无缝衔接、实时交互。
构建 AI 训练体系，本质上是在打造数字员工的培养方案。
需要为其配备完整业务流程数据库作为工作手册，注入组织特有的合规要求与服务质量标准作为行为准则。
更重要的是，建立类似师徒制的双向学习机制，使得 AI 在执行业务过程中发现的流程卡点、数据缺失等问题能够即时反馈给管理者。
降本增效仅是 AI 价值版图的一个维度。
65% 的 CEO 明确以 ROI 作为核心评估维度， 凸显商业实效导向。
但只有 52% 认可生成式 AI 投资产生了超越降本增效的深层价值。
当前优化重点仍集中在 IT 和客户服务等 AI 传统优势领域。在完成 AI 基础领域的布局后，CEO 们需要思考：下一阶段的价值突破点究竟在何处？
当不确定性成为新常态，CEO 们的战略清单正在重构。业务预测准确率从去年第四顺位跃升为未来三年头等要务。这预示着组织创新投资将重点倾斜于提升团队应对市场变化能力的解决方案。
评估 AI 价值需放眼长期，并构建多维指标体系。无论是提升客户忠诚度、降低合规风险，还是挖掘增量商机，AI 的潜在影响远超成本优化。以客户体验为例：2024 年仅 16% 的组织关注 AI 改善客户体验的价值， 而 2026 年这一认知比例预计跃升至 51% ，彰显 AI 价值的逐步释放。
CEO 们对 AI 的价值兑现能力展现出强劲信心。85% 的 CEO 预期，效率优化类 AI 项目将在 2027 年前兑现收益，77% 的 CEO 确信，市场扩张型 AI 部署同样能创造可观的财务回报。
但组织仍需警惕多重阻碍：跨部门壁垒、风险规避文化等，都可能将 AI 应用局限在零敲碎打的改良层面，而非真正推动业务跃升。事实上，仅 52% 的 CEO 表示，其组织通过生成式 AI 实现了超越降本增效的深层价值。
行动方案
若 CEO 们仍将 AI 价值局限于生产力提升，实已落入战略短视。唯有锚定技术演进趋势投入，方能构建真正差异化的竞争优势。这既需克制跟风采购的冲动，更要求持之以恒地优化核心增长引擎。
以投资回报潜力作为创新项目的优先级标尺。
将 AI 团队绩效直接绑定商业价值创造。
构建包含数据价值实现、创新转化效率、洞察生成速度等维度的复合型评估体系。
从“多而泛”转向“少而精”。为每个创新项目设立明确的评估指标，即使是探索性尝试。
快速识别最具营收与利润潜力的领域， 并倾斜资源。
需警惕：真正的突破性增长，往往诞生于对渐进主义陷阱的超越。
快速试错，迅速迭代。
建立标准化项目管理机制，清晰记录成功经验与失败教训，促进组织智慧共享。
所有创新项目的去留决策， 必须严格对标预设的关键绩效指标。
CEO 需快速应对层出不穷的人才断档。
67% 的 CEO 认为，打造差异化竞争力，取决于在合适的岗位上配备合适的专业人才，并提供合适的激励机制。
但是 31% 的员工在未来三年内，需要接受再培训或技能升级。
许多组织普遍采取“四维战略”：自主培养、外部引进、智能辅助、生态借力（build, buy, bot, borrow）。
具体而言，组织正着力提升现有员工技能（自主培养），引进稀缺人才（外部引进），并大规模部署 AI 助手以优化工作流程（智能辅助）。65% 的 CEO 明确表示，将借助自动化技术弥补技能缺口。
值得注意的是，调研数据显示，CEO 们对生态协同同样寄予厚望：当内部无法获取关键能力时，他们将转向合作伙伴寻求支持。好在这些稀缺的高端人才，往往在他们的合作生态中已经存在。 以会计师事务所为例，这个传统上无需储备 AI 专家的行业，在 CEO 们推动商业模式革新、AI 深度融入财务流程的今天，正通过外部合作伙伴获取其内部团队所欠缺的前沿技术能力。
CEO 们越来越意识到战略技术伙伴的角色与价值。数据显示，57% 的 CEO 认为，宁愿放权，也要把非核心业务外包出去换取战略先机。受访 CEO 们坦言，业务外包确实伴随风险。为规避风险，66% 的 CEO 决定“少而精”地选合作伙伴。
行动方案
择善而盟，需先反求诸己。CEO 们必须重新审视：如何运筹那些已成为核心竞争力的技术命脉？又如何守护关键竞争优势领域？
借助 AI 工具进行岗位分析与技能评估，精准定位最严峻的 AI 能力缺口。
将顶尖技术人才配置于最具战略价值的核心项目。
组建融合技术与商业思维的 AI 决策委员会，赋予其打破部门壁垒、统筹全局的职权，并确保其直接向您汇报，以切实推动变革。
明确合作各方的权责边界，细化合作条款， 涵盖工作范围、支付方式及知识产权等要素。
向合作伙伴开放企业的系统、流程及人力资源。通过联合规划、共同决策与协同解题，确保核心伙伴与企业的战略目标同频共振。
始终以共同价值观为纲，持续审视合作模式与初衷。
吸纳兼具成长型思维与专业技术的外援人才，为变革注入加速度。
通过阐明其推动业务成果的关键角色，使借调人才获得归属感。
提供与正式员工同等的入职培训、文化浸润及资源支持，使其深度融入企业价值观与战略目标，共赴新程。
调整认知，借力 AI 智能体，采取“人机共创”的战略，组织即使身处风口浪尖，也能稳中求进、聚焦价值。经验丰富的合作伙伴能助力 CEO 规避常见陷阱，平稳实现转型，并通过效能优化激活长期增长动能。时代浪潮奔涌，切勿错失先机。