科论 (KeLun)

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智能的共演

智能的共演：人工智能能力与企业商业模式的变革

执行摘要

本报告对人工智能（AI）能力与企业商业模式创新（BMI）之间动态的、共演化的关系进行了全面分析，深入探讨了商业模式的涌现、驱动因素以及AI能力与商业战略逻辑的耦合嵌入等核心主题。

报告的核心论点是，人工智能不仅仅是优化的工具，更是一种重构价值主张、价值创造和价值获取基本架构的变革性力量。创新的商业模式并非完全源于自上而下的设计，而是从人工智能所催生的复杂反馈回路中“涌现”出来的。

本分析剖析了推动这一变革的内部和外部驱动因素，涵盖了从企业战略领导力到价值迁移等竞争压力。报告的中心论点在于，人工智能能力与商业模式是“耦合”且“嵌入”的，这意味着它们在一个共演化（co-evolutionary）的过程中相互塑造。

通过对金融、零售、制造和医疗等行业的详细案例研究，本报告将这些理论概念与商业实践相结合。报告最后审视了系统性的实施挑战和未来发展轨迹，包括“代理式AI”（Agentic AI）的兴起，为企业构建具备韧性的、AI原生的商业模式提供了战略路线图。

第一部分：基础架构

第1节：解构企业环境中的人工智能能力栈

本节旨在建立一个从技术到战略、多层次且清晰的“人工智能能力”概念。真正的AI能力不仅在于拥有技术，更在于组织部署和使用AI以增加价值的能力 1。

1.1 从基础技术到战略能力

现代企业IT生态系统已被数字化转型重新定义，正从僵化的单一架构演变为能够驱动商业创新的、具备韧性的、由AI赋能的系统 3。这一转型由一系列技术共同驱动，包括云计算、大数据分析、机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）和物联网（IoT）3。这些技术是构建能力的基石，但并非能力本身。

人工智能所具备的类人认知能力——包括认知、学习、感知、行动、沟通和推理——使其能够对组织及其生态系统产生深远影响 1。因此，关注点必须从技术本身转移到其所赋能的组织能力上。

1.2 AI准备度与成熟度框架：比较分析

为了充分利用AI的潜力，组织必须首先评估其准备度。学术界提出了多种框架来评估和构建AI能力，这些框架并非相互排斥，而是从不同抽象层面描述了同一现象。

首先，霍尔姆斯特伦（Holmström）的AI准备度框架提供了一个社会技术视角，通过四个关键维度评估组织利用AI进行数字化转型的能力：技术、活动、边界和目标 1。该框架是诊断组织现状和未来潜力的关键工具。

其次，另一个框架侧重于积极培育AI驱动创新所需的核心支柱，确定了五个关键要素：绩效监控、持续学习、数据分析、预测性分析和创新产品开发 6。这为构建利用AI所需的核心职能提供了路线图。例如，“绩效监控”不仅是衡量AI应用的准确率和响应时间，更是通过实时数据洞察，使企业能够主动做出数据驱动的决策，从而预测挑战、识别机遇并为长期战略规划提供依据 6。

最后，第三种视角整合了管理维度，围绕人员、流程、基础设施与技术、数据和创新这五大支柱来构建转型 7。这凸显了在技术进步的同时，进行战略、组织和文化层面变革的至关重要性。

将这些框架整合，可以构建一个更全面的AI能力成熟度模型。该模型从（1）基础技术（如机器学习、自然语言处理）出发，发展到（2）创新支柱（如数据分析、预测性分析），再通过（3）准备度维度（如技术、活动、目标）进行评估，最终（4）涌现出高阶的组织能力。这个综合模型为企业高管提供了一个比任何单一框架都更全面、更具可操作性的路线图。

1.3 智能组织能力的涌现：连接、开发与治理

随着组织的成熟，基础的AI技术会聚合成更高阶的组织能力。一项针对数字平台企业的纵向研究揭示了三种此类能力的涌现：智能连接、智能开发和智能治理 8。

  • 智能连接：指通过AI增强实时性能、深化用户交互体验以及促进人机协作的能力 8。
  • 智能开发：涉及利用AI加速功能迭代、实现技术可视化，并构建超模块化的创新框架 8。
  • 智能治理：利用AI管理用户关系，通过区块链等技术加强合同治理，并通过动态激励机制来协调整个生态系统 8。

这些能力并非静止不变，而是随着AI整合程度的加深而演进，经历AI辅助、AI增强和AI整合三个渐进阶段，每个阶段都对应着商业模式演变的不同时期 8。

第2节：作为价值交换动态系统的商业模式

本节将商业模式定义为企业创造、交付和捕获价值的动态逻辑，而非静态蓝图。随后，它将系统地解构AI如何作为变革性因素，对该逻辑的每个核心组成部分产生影响。

2.1 重温核心逻辑：价值主张、价值创造与价值获取

商业模式是阐明企业商业逻辑的概念性工具，描述了企业如何创造、传递和捕获价值 10。学术界借鉴了奥斯特瓦德（Osterwalder）、蒂斯（Teece）和阿米特（Amit）等理论家的观点，普遍认为商业模式是一个多维结构，由三个核心要素构成：

价值主张、价值创造和价值获取 10。

  • 价值主张：为特定客户群体提供何种价值 11。
  • 价值创造：如何生产和交付该价值，涉及关键业务、核心资源和重要伙伴 11。
  • 价值获取：企业如何从所创造的价值中产生收入和利润 11。

因此，商业模式创新（BMI）涉及对这些核心要素及其连接架构进行新颖的、非凡的改变 12。

2.2 AI对商业模式各组成部分的变革性影响

人工智能是推动商业模式变革的重要驱动力，它从根本上重塑了传统的价值交换方式 17。AI不仅是运营工具，更直接应用于价值主张、价值创造和价值获取的全过程 17。AI的融入将商业模式从静态蓝图转变为一个能够学习和适应的动态系统。价值主张不再是固定的，而是根据实时数据不断调整 6；价值创造过程不仅是一次性的优化，而是通过AI反馈回路进行持续学习和改进 20；价值获取也不再局限于固定价格，而是可以变得动态化和个性化 21。

  • AI赋能的价值主张：AI推动价值主张从标准化产品向超个性化、动态化和预测性的服务转变。例如，AI驱动的推荐引擎能够预测客户需求 22，个性化的金融建议可将客户保留率提高20% 23，以及AI在时尚零售业中实现产品定制 21。
  • AI赋能的价值创造：AI通过优化和自动化核心业务流程，彻底改变了价值创造的“方式”。例如，制造业通过AI驱动的预测性维护减少停机时间 22，企业资源规划（ERP）系统的智能自动化可节省60-75%的时间 3，以及AI赋能的供应链优化 6。
  • AI赋能的价值获取：AI创造了新的收入来源，并优化了定价和成本结构。例如，响应实时供需的动态定价模型 21，源于AI赋能服务的新收入流 18，以及通过自动化认知任务降低成本 19。

下表系统地总结了AI如何重塑商业模式的核心组成部分。

表1：人工智能驱动的商业模式组成部分重塑

商业模式组成部分传统逻辑AI驱动的逻辑示例与来源引用
价值主张静态的、基于细分市场的动态的、超个性化的、预测性的例如，Stitch Fix的个性化造型服务 24；蚂蚁集团的行为信用评分 23。
价值创造（关键业务）人力驱动的、反应式的自动化的、预测性的、自我优化的例如，西门子的预测性维护 25；自动化的ERP功能 3。
价值创造（核心资源）实物资产、人力资本数据、算法、AI人才例如，Flatiron Health以真实世界数据为核心资产 26；平台数据作为战略资源 20。
价值获取（收入来源）交易性的、固定定价订阅制、按使用付费、动态定价例如，新的AI赋能服务产品 18；优化的营销策略提升客户终身价值 6。

2.3 生成式AI：激进商业模式创新的催化剂

近期生成式AI（GenAI）的兴起正在引发一场范式转变，它不仅推动了AI的更广泛整合，也催生了更激进的商业模式创新 17。生成式AI能够创造新颖内容（如文本、图像、代码），这使得企业能够重塑价值创造流程、客户互动方式和运营管理模式 19。这催生了基于大规模个性化的新商业模式，例如由AI生成的时装设计或为每位客户量身定制的营销信息 21。同时，它还能通过自动生成和评估大量设计方案来加速产品开发周期 19。

第二部分：转型动态：涌现、驱动与共演化

第3节：AI驱动商业模式的涌现：反馈回路视角

本节旨在探讨“涌现”这一概念，认为创新的商业模式并非总是自上而下战略规划的产物，而是可能从AI引入商业系统的复杂、自我强化的动态过程中自发形成。

3.1 超越自上而下的设计：作为涌现属性的创新

尽管战略规划至关重要，但AI的全部潜力往往是通过自下而上的涌现过程实现的，在这一过程中，技术、数据和用户之间的互动创造了无法预见的机遇 27。AI的学习和适应能力为商业系统引入了非线性性和不可预测性，对传统的战略范式构成了挑战 28。商业模式的演变正是由这些复杂而动态的互动所塑造的 8。

3.2 涌现的引擎：分析AI赋能的反馈回路

AI反馈回路是实现涌现的强大机制。在这种机制中，AI促成了一系列强化循环，这些循环构成了商业模式的核心结构，尤其是在平台生态系统中 20。这些循环由两个相互促进的过程驱动：

数据积累（从运营中收集数据）和数据利用（利用AI分析数据以改进服务），从而形成一个良性循环 20。这些循环可分为几个关键领域：

  • 为用户体验服务的AI：更多的用户数据能改进AI算法（如搜索、推荐），从而提升用户体验，吸引更多用户，进而产生更多数据 20。
  • 为广告商/合作伙伴体验服务的AI：庞大的用户基础吸引了更多合作伙伴（如广告商），其数据可用于改进匹配算法，从而提高合作伙伴的投资回报率，吸引更多合作伙伴加入 20。
  • 为高效基础设施服务的AI：更多的业务活动产生更多的运营数据，AI利用这些数据优化基础设施效率，降低成本，增加利润，从而能够投入更多资源吸引顶尖AI人才和技术，进一步改善整个系统 20。

因此，商业模式创新的AI战略应专注于创建、加强和加速这些反馈回路 20。这种视角要求战略制定者从“设计者”转变为“园丁”。传统上，战略家设计静态的商业模式蓝图；而在AI时代，他们的工作更像是培育一个生态系统，创造适宜的条件（如数据基础设施、AI人才、用户参与），让这些能创造价值的反馈回路自然涌现和繁荣。这种思维转变要求领导者具备对模糊性的容忍度，并专注于赋能而非指令。

3.3 案例研究：蚂蚁集团平台商业模式的涌现

蚂蚁集团的商业模式是在大规模（超过10亿用户）AI反馈回路驱动下涌现式创新的典型范例 23。

  • 芝麻信用：这个由AI驱动的信用评分系统是用户体验回路的体现。它利用海量的行为数据（交易、账单支付）建立了一个更具包容性的信用模型。更优的模型使蚂蚁集团能够提供个性化贷款，从而吸引更多用户，而这些用户的数据又进一步优化了模型 23。
  • 实时欺诈检测：该系统监控数十亿笔交易，并通过分析每一笔交易不断改进。信任度的提升鼓励了更多用户加入平台，为欺诈检测引擎提供了更多数据，从而形成了一个强大的安全反馈回路 23。
  • AI驱动的资金管理：蚂蚁集团与摩根大通合作，利用AI和机器学习进行流动性预测，集中化外汇服务并实现资金自动化。这一运营效率回路使他们能够为客户提供更便宜、更快捷的实时结算服务，从而吸引更多业务，为预测模型生成更多数据 31。

第4节：AI赋能战略更新的驱动力

本节分析“驱动”这一主题，审视迫使企业追求AI驱动的商业模式创新的内部组织需求和外部市场压力。

4.1 内部驱动力：领导力、公司战略与组织文化的作用

  • 战略意图与领导力：成功的AI驱动商业模式创新需要明确的公司战略和专注的高管领导力。AI必须被整合到商业模式的核心，而非仅仅被视为一个边缘的IT项目 28。这往往需要设立新的领导职位，如首席AI官（CAIO），以在战略、组织和技术层面协调转型 28。
  • 资源配置与能力：企业必须拥有或发展必要的资源，包括强大的数据基础设施、AI人才和金融资本 32。组织的“AI准备度”是一个关键的内部驱动因素 1。
  • 组织文化：支持持续学习、实验和数据驱动决策的文化对于培育AI驱动的创新至关重要 6。对变革的抵制和缺乏AI就绪的文化是重大的障碍 37。

4.2 外部压力：价值迁移、竞争需求与不断演变的客户生态系统

  • 技术颠覆与价值迁移：AI在整个行业的扩散为价值迁移创造了条件，即价值产生的机制从现有企业转移到利用AI原生商业模式的新进入者 12。对于现有企业而言，商业模式创新成为应对这一变化格局的必要生存机制 12。
  • 市场竞争：竞争对手对AI的应用带来了巨大压力。近90%的企业采用AI是为了保持竞争力 39。AI使企业能够通过提高运营效率、增进客户理解和推动市场创新来获得竞争优势 6。
  • 不断演变的客户需求与期望：客户越来越期望获得个性化、无缝和实时的体验，而这只有通过AI才能大规模实现 6。AI能够更精确地识别未被满足甚至未被表达的客户需求，这正是商业模式创新的起点 40。

这些内部和外部驱动力并非孤立存在，而是处于动态的相互作用中。外部的“拉力”（如价值迁移）创造了变革的紧迫性，这需要内部领导层的“推力”来制定连贯的AI战略并分配资源。如果内部推力与外部拉力不一致，就可能导致失败，正如一些企业零散、战术性的AI试点项目未能解决核心战略威胁一样 38。

4.3 案例研究：零售业中AI驱动的个性化（Stitch Fix vs. 亚马逊）

  • Stitch Fix的价值创新：Stitch Fix围绕AI驱动的个性化构建了其整个商业模式，将算法与人类造型师相结合，创造了“惊喜与愉悦”的独特价值主张 24。这满足了人们对平价个人造型服务的未满足需求。AI的应用并非附加功能，而是其价值创造和交付系统的核心，深深嵌入从库存管理到推荐系统的每一个环节 24。
  • 亚马逊的竞争反应：面对颠覆性创新者的威胁，亚马逊推出了“Prime Wardrobe个人造型师”服务，试图复制Stitch Fix的模式 24。
  • 结果：尽管亚马逊拥有巨大的资源、数据和AI能力，其模仿性举措最终失败并被终止 24。此案例表明，成功的AI驱动商业模式创新不仅在于拥有先进技术，更在于构建一个紧密结合的商业模式，其中AI与独特的价值主张和组织流程深度融合。Stitch Fix的成功根植于“价值创新”，即将AI作为实现目标的手段，而非为技术而技术 24。

第5节：耦合嵌入：AI能力与商业模式的共演化

本节探讨了查询中最为复杂的概念：“耦合嵌入”。它综合了先进的战略理论，论证了AI能力与商业模式并非简单的线性因果关系，而是在一个共演化（co-evolutionary）的过程中深度交织、相互塑造。

5.1 综合理论视角：动态能力与共演化理论

  • 动态能力（Dynamic Capabilities）理论：该理论关注企业“整合、构建和重构内外部资源/能力，以应对……快速变化商业环境”的能力 45。它由三个核心过程组成：
    感知机会与威胁、捕捉这些机会，以及重构组织的资产基础 45。在AI背景下，动态能力解释了管理者为应对AI驱动的变革而有目的地调整其商业模式的
    企业层面机制。
  • 共演化理论：该理论描述了组织与其环境（包括技术和战略等内部组成部分）之间动态的、相互的互动关系，在这种关系中，各方通过反馈回路随着时间的推移相互塑造 46。它提供了一个
    系统层面的叙事，解释了AI赋能的商业模式创新和商业生态系统如何共同演进，其方式往往超出了管理者意图的完全控制。
  • 理论综合：这两种理论是互补的。动态能力是企业用来驾驭环境的意图性变革引擎，而共演化则是描述企业、其AI能力、商业模式和市场生态系统之间相互适应的更广泛过程 46。

“耦合嵌入”是企业在共演化系统中运用其动态能力的结果。企业通过“感知、捕捉、重构”的动态能力来主动进行战略选择，而这些选择又与技术发展和市场反应形成反馈，共同推动商业模式与AI能力的相互塑造和演进。在任何时间点，商业模式都是这个持续的、深度交织过程的一个快照。

下表对动态能力和共演化框架进行了比较与综合。

表2：AI战略的动态能力与共演化框架的比较综合

理论视角核心原则主要焦点在AI驱动BMI中的作用关键来源
动态能力 (DC)有目的的适应；感知、捕捉、重构企业层面的管理能动性和常规解释企业利用AI调整商业模式的意图性机制45
共演化理论相互适应；相互依赖的反馈回路；系统层面的变革企业、技术和生态系统之间的系统层面动态提供关于AI能力和商业模式如何随时间相互塑造的描述性叙事47
综合视角（“耦合嵌入”）企业利用DC驾驭共演化环境。商业模式是企业能力与其生态系统之间不断演变的接口。管理行动与系统演化之间的动态、相互关系解释意图性战略选择（DC）如何导致涌现性的、共演化的结果，其中AI与BMI密不可分8

5.2 纵向视角：AI整合的渐进阶段

共演化过程通过“耦合嵌入”的几个不同阶段随时间展开。一个数字平台企业的案例展示了三个渐进阶段：

  • 第一阶段：AI辅助：AI作为工具，辅助特定功能，通常用于解决初期的瓶颈问题。商业模式以产品为中心，AI能力通过“进入导向的资源拼凑”来发展 8。
  • 第二阶段：AI增强：AI增强核心流程，并提升人类能力。商业模式转向平台或社交模式，需要通过“深度导向的资源安排”来深化能力 8。
  • 第三阶段：AI整合：AI完全融入商业模式的核心，成为协作伙伴。商业模式扩展为生态系统赋能模式，由“协调导向的资源编排”驱动 8。

这一演进过程表明，商业模式的演变与企业AI能力的深化和拓展紧密耦合。更先进的商业模式需要更复杂的AI能力，而这些能力的发展又促使向更先进的商业模式转型。

5.3 案例研究：先进制造业的共演化之旅（西门子与通用电气）

  • 初始阶段（感知与AI辅助）：西门子和通用电气等公司最初利用AI和物联网进行预测性维护。这是一种“AI辅助”能力，旨在解决一个明确的运营问题：计划外停机 25。这代表了对效率提升机会的“感知”。
  • 成长阶段（捕捉与AI增强）：随着数据积累和算法优化，它们开发了数字孪生——由AI驱动的物理资产和流程的虚拟模型 25。这种“AI增强”能力使它们从简单的预测发展到模拟和优化，从而能够“捕捉”产品设计和运营效率方面的新机遇 52。其商业模式开始从销售产品转向销售成果（如保证正常运行时间）。
  • 转型阶段（重构与AI整合）：西门子的MindSphere和通用电气的Predix平台代表了向“AI整合”的、基于生态系统的商业模式的转变 55。它们不再仅仅在内部使用AI，而是为客户和合作伙伴提供一个平台，以构建他们自己的AI驱动应用。这将其商业模式从产品制造商“重构”为数字工业平台的协调者，这一过程与其AI能力的深化同步共演。

第三部分：战略要务与未来展望

第6节：穿越实施迷宫：系统性风险与挑战

本节对组织在实施AI和创新商业模式时面临的重大障碍进行了务实和批判性的分析。这些挑战并非孤立的技术问题，而是相互关联的系统性风险。

6.1 数据治理要务：偏见、隐私与信任

  • 低质量的数据（不准确、不完整、不一致）是AI成功应用的基础性障碍，因为AI系统的性能取决于其训练数据的质量 58。
  • 基于历史数据训练的AI模型可能会继承并放大现有的社会偏见，导致在信贷评分或招聘等领域出现不公平或歧视性结果，从而带来重大的道德和声誉风险 58。
  • 数据隐私和安全至关重要。海量数据的使用，尤其是在云架构中，增加了数据泄露和网络攻击的风险 60。应对复杂的监管环境（如GDPR、欧盟AI法案）是一项重大的合规挑战 58。

6.2 智能整合：克服遗留系统与技术债务

  • 许多组织，特别是传统的制造和金融机构，受制于与现代AI平台不兼容的遗留IT系统 23。
  • 将新的AI技术与这些过时的系统集成是复杂、昂贵且耗时的，常常暴露出架构上的限制并产生严重的技术债务 38。集成困难是导致数字孪生和其他AI项目失败的首要原因之一 67。

6.3 人机共生：弥合技能差距与培育AI就绪文化

  • 全球范围内，具备开发、部署和维护AI系统专业知识的人才严重短缺 58。
  • 除了技术技能，还需要一种鼓励变革、实验以及人机协作的组织文化 7。
  • 员工的抵制情绪，通常源于对失业的恐惧，可能会破坏AI计划。有效的变革管理、透明的沟通以及对技能提升和再培训的投入对成功至关重要 38。

这些挑战并非孤立存在，而是相互加强，形成一个“恶性循环”。例如，遗留系统（挑战2）导致数据孤岛和数据质量低下（挑战1）。使用这些劣质数据训练AI模型会增加偏见风险并侵蚀信任（挑战1），这反过来又加剧了员工的抵制和怀疑（挑战3）。而缺乏信任和技能使得争取资金和战略支持以替换遗留系统变得更加困难，从而完成了这个循环。认识到这种系统性特征对于管理者至关重要，它表明零敲碎打的解决方案注定会失败，必须采取整体性的系统方法来打破这一循环。

6.4 案例研究：医疗领域的真实世界数据及其挑战（Flatiron Health）

Flatiron Health的商业模式建立在从真实世界的肿瘤学数据中提取洞见的基础上，但这一过程伴随着巨大的挑战。

  • 非结构化数据：关键的临床信息常常“困”在非结构化的医生笔记和报告中。Flatiron采用自然语言处理和生成式AI相结合的方法来提取这些数据，这是一项重大的技术挑战 26。
  • 数据质量与验证：为了建立信任并确保证据达到监管级别，Flatiron利用十年来由人类专家精心整理的“黄金数据”来验证其AI模型。这凸显了在流程中保留人类监督以确保质量的必要性 26。
  • 偏见与隐私：使用AI筛选患者队列会引入偏见风险，可能导致错误的研究结论。Flatiron开发了专门的技术来分析和减轻这种偏见 69。此外，全球扩张要求公司适应各国的不同隐私法律和数据共享态度，这使得“一刀切”的方法不再适用 26。

第7节：未来轨迹：从预测分析到代理式企业模型

本节综合了行业预测和学术文献，展望了AI驱动的商业模式创新的未来演进，超越了当前的应用，探索了自主的、代理式系统这一新前沿。

7.1 行业预测（2025-2030）：生成式与代理式AI的主流化

Gartner和德勤等行业分析机构预测，AI的应用将呈爆炸式增长，预计到2030年，AI将为全球经济贡献15.7万亿美元 39。生成式AI的支出预计将在2025年达到6440亿美元 73。关键趋势是从实验转向执行，AI将成为商业运营中无处不在的基础设施层，如同电力一样 75。

一个主要的新兴趋势是**代理式AI（Agentic AI）**的兴起：这是一种能够在最少人类监督下执行多步骤任务的自主AI代理 73。德勤预测，到2027年，50%使用AI的公司将试用代理式AI 73。

7.2 新前沿：自主AI代理将如何重塑价值创造与获取

代理式AI将超越增强人类知识的范畴，转向增强执行，从而从根本上改变工作流程 75。这可能催生新的商业模式原型，例如“自主企业”，其核心流程（如供应链管理、财务报告、客户服务）由专门的AI代理网络来协调和执行 75。

这种转变代表了“耦合嵌入”的最终阶段。在早期阶段（辅助、增强），AI是作用于流程的工具。而在代理式模型中，AI本身就是流程。例如，当一个AI代理能够自主“完成第二季度财报”时 75，AI能力（财务分析、报告）和业务流程（季度结算）就不再是相互“耦合”的独立实体，而是融合成一个单一的、统一的智能流程。这代表了技术与商业逻辑的终极融合，为本报告的核心主题“耦合嵌入”提供了一个强有力的、合乎逻辑的结论。

7.3 构建具备韧性的AI原生商业模式的建议

  • 拥抱共演化思维：领导者必须放弃静态的战略规划，采纳持续适应和学习的心态，将商业模式作为一个动态系统来管理。
  • 投资于基础能力：优先构建一个稳健、灵活的数据基础设施，并通过持续的技能提升和培训，培育一个AI就绪的文化。
  • 关注反馈回路，而非仅仅是功能：将战略重点从开发单个AI功能转向创建和加强能够驱动涌现价值的、自我强化的AI反馈回路。
  • 建立稳健的AI治理框架：主动应对AI的道德、隐私和合规挑战。通过透明和负责任的AI实践，与客户和员工建立信任。
  • 为代理式未来做准备：在受控环境中开始试验代理式AI，以了解其能力及其对未来商业模式的影响。培养在AI编排、监督和系统思维方面的技能。
  • 未来研究方向：现有文献指出，需要更多关于AI长期影响的纵向研究，探索AI在循环和可持续商业模式中的作用，以及更多关于AI驱动的商业模式创新在中小企业和危机时期的有效性的实证研究 17。

引用的著作

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  2. (PDF) From AI to digital transformation: The AI readiness framework – ResearchGate, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.researchgate.net/publication/361560380_From_AI_to_digital_transformation_The_AI_readiness_framework
  3. AI-Driven Digital Transformation Frameworks in Enterprise IT Ecosystems – | International Journal of Science and Research Archive, 访问时间为 九月 9, 2025， https://journalijsra.com/sites/default/files/fulltext_pdf/IJSRA-2025-1188.pdf
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  5. From AI to digital transformation: The AI readiness framework – Debates on Work, 访问时间为 九月 9, 2025， https://onwork.edu.au/bibitem/2021-Holmstrom,Jonny-From+AI+to+digital+transformation+The+AI+readiness+framework/
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  11. 祁明德教授：您的创业活动适合参考哪款商业模式理论 – 广东工业大学—管理学院MBA, 访问时间为 九月 9, 2025， https://mba.gdut.edu.cn/info/1137/2106.htm
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