领先企业正在围绕智能重新设计工作流程、决策机制与商业模式，而不是将AI叠加到现有流程之上。
AI优先型组织通过构建智能引擎、自适应技术栈和重新设计的运营体系，借助反馈与数据持续改进。
最成功的组织将AI驱动的工作流程、新型人才模式与以客户为中心的产品相结合，从而同时释放生产力并开辟新的增长来源。
全球人工智能（AI）投资估计已超过2500亿美元，但仅有25%的受访者表示其产生了变革性影响。许多企业仍只是将AI添加到现有工作流程的顶层。这有助于提升利润率，但并未从根本上改变企业的运作方式。
在AI时代，变革必须源自组织内部，并超越技术栈的范畴。近来，一个新词汇已进入董事会与办公室：AI优先，即对工作流程、角色与决策权进行系统性重新设计，使AI成为规模化创造和交付价值的战略杠杆。
早期迹象已经显现。在商业保险领域，过去需要28天完成的工作流程，如今不到三小时即可完成。新一代软件公司仅用数月便达到1亿美元的年度经常性收入，而其前辈则耗时四至八年。
在医疗健康领域，AI优先平台正在实时将医生问诊内容转录为结构化的病历记录。在生物技术领域，生成式AI模型正以前所未有的速度和规模模拟生物过程、设计新型抗生素并绘制蛋白质图谱。
麻省理工学院董事会主席马克·戈伦伯格（Mark Gorenberg）表示：“一家强大的AI原生公司会构建并掌控自身的推理技术栈：编排、微调模型、向量数据库、数据管道和反馈循环。
“这种掌控权会形成一个自我强化、不断累积的循环：成本更低、性能更优、学习更快，从而相对于AI赋能的竞争对手形成结构性优势。”
AI投资与AI成效之间的差距，并非技术或变革管理的失败，而是系统设计的失败。这一观点首先在《AI优先运营系统：运营与商业模式创新蓝图》中提出，五大基本构件界定了领先AI优先型组织如何为这一变革进行设计。
1. 智能引擎
起点是识别企业独特的学习闭环：即重复性决策、反馈、用户信号或运营数据，这些要素能使AI系统在每次运行时都得到改进。
这些要素为成功的AI优先型组织提供了第一步的依据，即构建智能引擎。智能引擎是自我强化、由数据驱动的飞轮，能够从每次互动中学习，随使用不断变得更加智能，并将绩效与商业成果相连接。
它们在三个维度上运作：速度，通过快速生成假设实现；规模，通过平台化运营实现；范围，通过将已验证的能力重组为新能力实现。其结果是一种不断累积的结构性优势：每一轮循环都会改进下一轮。
Osmo以其嗅觉智能平台展示了这一模式。该平台基于超过30亿个分子和500万条香料分类数据训练而成，使一个平台能够支持多种配方，而无需针对每个产品单独构建模型。
2. 自适应AI技术栈
要使智能引擎发挥作用，它不能只是与业务并列的又一款工具。它必须接入工作已经开展的系统之中，同时允许组织随着模型、供应商和应用的变化而调整。
这正是第二个基石的作用：一个模块化技术栈，使智能引擎能够随前沿技术不断演进，同时保持核心运营的稳定。
AI优先型组织通过四种方式实现这一点：一是将每次互动转化为训练信号，捕捉人工修正、反馈和边缘案例；二是掌控控制层，将编排与路由保留在企业内部，使供应商变更时无需重建工作流程；三是构建与模型无关的组合，根据成本、准确性和风险分配任务；四是使上下文具备动态性，调用实时数据而非依赖静态提示词。
3. 运营重新设计
84%的企业尚未围绕AI能力重新设计岗位，而AI表现优异者的可能性几乎是其他企业的三倍，更有可能从根本上重新设计工作流程。
AI优先型组织将智能视为一种资本：先识别最关键的成果，再逆向推导出AI能够产生最大运营杠杆的工作流程。
工作流程实现端到端的数字化，并与智能引擎相连接，涵盖规则编码、模型与任务匹配、可观测性建设，以及明确需要人类判断的环节。一旦这一机制奏效，运营便不再是静态流程，而会转变为学习型系统。
“我认为AI优先企业的思维方式富有想象力：它们从这样一个问题出发——如果我们能够获得无限的智能，我们会打造什么？而它们显然不受既有组织架构和现有工作流程的束缚，”Lightspeed Venture Partners合伙人兼联合创始人拉维·马特雷（Ravi Mhatre）在瑞士达沃斯举行的论坛2026年年会“拥有神经脊柱的企业”小组讨论中发表上述观点。
“每个人都在追求AI的效率；更大的突破在于成效。
——Lattice首席执行官莎拉·富兰克林（Sarah Franklin）
Lattice首席执行官莎拉·富兰克林（Sarah Franklin）
4. 人机协作
即便智能已融入运营模式，人才缺口依然显著：一份报告发现，排名前10%的组织平均每位员工每月在AI上的投入约为611美元，而另一份报告则发现，仅有每位员工每月在AI上的投入约为此数。另一项调查发现，只有33%的受访者有信心拥有合适的人才组合来执行其AI战略。
然而，生产力红利正日益清晰：在一项受控的现场实验中，人机协作团队中的人类员工实现了每位工人生产力提升73%。
AI优先型组织正通过招聘和培养新型人才作出回应，包括设计工程师、前置部署工程师、评估专家和AI安全工程师。最有效的AI优先团队规模小、结构扁平且跨职能协作，通常不超过10人，并围绕一款产品、一项工作流程或一个客户问题组织起来。
“每个人都在追求AI的效率；更大的突破在于成效。为每位员工配备个性化教练，你改变的将是组织运作的质量，而不仅仅是速度，”Lattice首席执行官莎拉·富兰克林表示。
“AI让我们能够围绕人类技能而非任务重新定义工作。一旦常规工作得到处理，剩下的部分——也就是我们如今构建职业发展、衡量成功的依据——便是好奇心、判断力，以及机器所不具备的人类技能，”她补充道。
5. 新价值创造
随着智能从内部运营延伸至产品、服务和客户体验，每个AI优先型组织都必须决定如何在市场中创造并获取价值。智能可以以功能的形式出现，也可以本身即为产品，或成为工作流程平台、隐形基础设施，甚至是全新的交互界面。
这一选择至关重要，因为它决定了客户为何付费、价值在何处积累，以及反馈如何回流至智能引擎。市场信号十分明确：2024年至2025年间，新获得融资的AI公司增长了70%，但仅靠AI的新鲜感远远不够。
AI优先型组织通过围绕客户的实际工作流程或问题设计产品来应对这一局面。它们会思考智能应在何处呈现、何种交互形式最适合该任务，以及用户准备在多大程度上信任AI的自主决策。
Contextere在实践中体现了这一点。其语音优先的工厂车间故障排除系统，以近乎即时的情境整合取代了耗时47分钟的信息收集过程，使故障排除时间最多缩短80%。其价值在于，智能被融入一线员工已有的工作方式之中。
整个过程的起点，在于确定智能应如何在市场中定位：是作为现有产品的增强功能、独立的AI产品、工作流程平台、基础设施，还是作为更优质客户体验背后的隐形层。
如今，随着众多组织采用AI，最有可能成功的，是那些将智能系统与人员设计为协同运作的组织。
世界经济论坛的AI优先企业工作流持续汇聚来自领先行业与科技公司、AI原生初创企业、风险投资机构及创新管理领域学者的全球AI优先领袖。
他们共同努力实现我们的使命：通过探索AI所带来的商业与运营模式突破，释放企业为产业、全球生态系统和社会所能做出的下一次飞跃。
