在发达经济体中，中型企业占私营部门GDP和就业的三分之一。
借助AI，这些极具韧性的小型企业有望获取过去只属于大型企业的世界一流知识、咨询框架和分析能力。
然而，迄今多达95%的AI试点项目以失败告终，它们需要克服重大的应用挑战。
几十年来，中型企业（即初创企业与跨国公司之间的“缺失的中间层”）一直是全球经济的关键增长引擎。它们约占美国等发达经济体中私营部门GDP和就业的三分之一，并在新兴市场中作出重大贡献。
最重要的是，它们在经济下行期间展现出韧性：例如，2007年至2010年间，美国中型企业新增220万个就业岗位，而大型企业则裁减了380万个就业岗位。同样在美国，从2020年初至2021年底，这些企业的员工规模增长了近10%，而大型企业则缩减了近1%。
尽管中型企业具有优势和活力，但与规模更大的竞争对手相比，它们的IT基础设施和系统往往较为薄弱。事实上，仅有七分之一的美国中型企业平均而言历史上会将每新增一美元投资分配给技术投入，而非其他用途。
下一场增长革命将来自中间力量
我认为AI即将进一步释放中型企业的潜力，理由有三：
尽管数据依然非常重要，但与以往的软件相比，现代AI系统处理非结构化或不完整数据集的能力已大幅提升。因此，企业无需承担全面改造IT系统所带来的成本与复杂性，即可实施AI。
运行预训练机器学习模型（也称为“推理”）的成本正在大幅下降——每年下降为原来的十分之一（或三年内下降为原来的千分之一）。
生成式AI和智能体AI创造了极具吸引力的应用场景，使缺乏深厚技术背景的管理者也能理解并落地应用。
综合来看，这意味着小型企业有望获取过去只属于大型企业的世界一流知识、咨询框架和分析能力。在Brightstar Capital Partners的投资组合中，我们已看到这一趋势：其中一家企业开发了一个专有模块，可在30分钟内将30太字节的数据转化为已标记且可检索的数据集。在这场新的“AI权力博弈”中，我们看到竞争力正走向普及化，从而推动形成更具包容性和活力的经济。
2万亿美元的潜力，且仍在增长
其中蕴含着巨大的价值：一项2023年的研究估计，生成式AI的全球经济潜力在6万亿至8万亿美元之间。考虑到中型企业占私营部门GDP的三分之一，且历史上增长率高于大型企业，我们有理由假设，它们至少能够获取其中2万亿美元的价值。这相当于加拿大的GDP规模，且尚未包括生成式AI之外的应用场景，例如机器学习等更为“传统”领域的应用。
释放这一价值将为地方经济注入巨大的增长动力。中型企业大多在当地经营，并在社区中根基深厚。这将有助于创造本地就业，并使成熟企业能够提供新的服务和产品，从而为经济开辟更多新的增长来源。
从劳动力颠覆到创业活力的重塑
随着AI成为到2027年将改变近四分之一工作岗位的重要因素，挑战已不再是AI是否会改变工作，而是如何改变。对于中型企业而言，机遇在于将人才从常规任务转向更具创造性和创新性的工作。我相信，成熟企业将从AI中受益，借助其稳健的商业模式、专有数据集、雄厚的财务资源，以及成熟的品牌、分销渠道和销售网络。但是，鉴于迄今多达95%的AI试点项目以失败告终，它们需要克服重大的应用挑战。
私募股权投资者可以在此发挥作用：帮助企业对接已验证的应用场景、技术合作伙伴和实施专业知识，使负责任的规模化成为可能。其提供耐心资本的能力，以及与管理团队紧密合作的方式，使其实施效果优于上市公司所能达到的水平。
在自动化与增强之间作出选择
在Brightstar，我们正积极拥抱生成式AI，力争成为行业内的早期采用者。我们已在OpenAI平台上搭建了一个由30多个AI智能体组成的门户，以协助员工开展日常工作并辅助决策。在项目初期，我们就选择了增强而非自动化——部分原因在于系统仍需人工监督，但更重要的是，我们相信AI的真正优势在于改善人类的决策能力和创造力。
例如，我们部署了一个“红队智能体”，可针对我们考虑的每一项投资机会提出反向论证。其目的既在于提供客观的另类视角，也在于发现交易团队可能遗漏的潜在问题。该智能体旨在提升我们在收购前的决策质量，确保讨论中思想的多元性，并为收购后的价值创造规划提供参考。
我们认为，增长所带来的收益比传统自动化更具推动力。因此，在我们的汽车拍卖业务中，我们重点利用AI帮助营销团队制定更具成效且更有针对性的营销活动，使客户与其最感兴趣的车源相匹配。我们还向投资组合企业开放我们为内部员工所用的AI培训材料，以帮助其提升全体员工的AI素养。
呼吁展开对话并采取行动
劳动力增强与自动化之间的平衡，将决定AI是拓展机遇还是加剧不平等。若各企业孤立地确定这一平衡，则存在一种风险：企业为了短期收益而削减初级岗位，从而长期损害人才储备。要找到最优方案，需要企业、投资者和政策制定者本着世界经济论坛多利益相关方合作的精神，开展真诚的协作。
正如工业和贸易学徒制在过去塑造了富有韧性的劳动力一样，一种由公共和私营部门共同支持的AI时代同类机制，可以确保这一转型同时惠及劳动者、企业和社会。
