人工智能（AI）无法在传统运营模式上实现规模化，因此仅将AI叠加到线性工作流程和固定角色之上，其影响会受到限制；由此可见，结构性重新设计才是真正的瓶颈。
AI优先的企业将智能视为与工作协同的合作者，围绕人机协作和以成果为导向的工作流程，重新设计工作、团队及决策机制。
在AI优先的企业中，价值创造从阶段性转变为持续性。AI优先的领导者衡量采用率、信任度、增长和学习等动态成果，并借助自适应、自我改进的系统实现这一目标。
人工智能（AI）如今已几乎嵌入所有行业。超过2500亿美元于2024年在全球范围内投入AI领域，并且大多数大型组织都在多个职能部门开展试点项目，这一点在2025年8月和10月的AI优先领导力圆桌会议上得到了揭示。
然而，许多领导者仍感到一种熟悉的挫败感：尽管投入和试验不断增加，AI并未从根本上改变其组织的运营方式或价值创造方式。
问题并不在于缺乏雄心或技术，而在于结构。大多数企业试图将AI叠加到为前AI时代设计的运营模式之上，这些模式以线性工作流程、固定角色和渐进式优化为基础。因此，价值创造仍然参差不齐，采用速度缓慢，试点项目也难以规模化投入生产。
一种不同的模式正随着AI优先的企业而开始显现。这些企业通过将智能直接嵌入工作流程、决策制定和交付之中，重新设计工作的开展方式。
它们并不将AI视为一种工具，而是将其视为核心合作者。当智能被置于组织核心位置时，它们的运营模式为了解何种做法行之有效提供了切实可行的参考。
但是，AI优先的组织如何重新思考其能力、流程与成果？这一转变对于正在引领企业转型新阶段的领导者意味着什么？
世界经济论坛的AI优先企业工作小组与2026年年会利益相关方对话，《具有神经脊柱的企业》提供了一些见解。
成为AI优先意味着什么？
AI优先的组织以AI原生的运营模式和商业模式为核心进行设计或重新设计，将其作为创造、交付和规模化价值的主要机制。智能并非作为辅助层应用，而是端到端地嵌入工作流程与决策之中，以在企业大规模运营中推动可持续的绩效。
具体而言，这意味着AI融入工作的组织方式、决策的制定方式以及绩效随时间的提升方式，而非简单叠加在现有流程之上。
纵观各行各业，三项决定性转变正日益清晰。
1. 工作与团队的变化：从流程管理转向人机协作
AI优先的企业构建智能能力，从而显著提升运营杠杆。正如Moonshot AI总裁张宇彤所指出的：“初创企业精简而规模小，员工不到10人，却有数百个智能体帮助它们在运营层面处理所有事务。因此，当下AI为所有企业带来了很高的运营杠杆。”
这种杠杆改变了最重要的技能。AI素养和管理能力，尤其是将工作委派给人类和机器的能力，变得至关重要。You.com首席执行官理查德·索彻指出：
“大多数个人贡献者并不是管理者，除非我们说‘这里有一个培训计划和一个认证计划’，否则采用率会非常低。当人们不得不去做时，老牌组织的采用率才真正提升。但管理和委派的思维方式对大多数人来说并非自然而然。”
团队结构与规范也随之演变。早期的AI优先领导者报告称，人与AI的比例超过10:1，领域专家、工程师和用户与AI系统并肩工作。工作越来越多地始于明确界定的成果，随后才是智能化的工作流程和流程设计。
与此同时，人机交互模式仍在形成之中。Reflection AI联合创始人、总裁兼首席技术官约阿尼斯·安托诺格卢指出：
“人类与众多智能体之间相互作用，而这些系统的动态机制尚未得到充分理解。”
因此，快速原型开发、紧密的试点到生产闭环，以及专家与AI系统之间的密切协作，正逐渐成为标准做法。
2. 工作流程的运行方式：从线性流程转向动态设计的AI系统
AI优先的运营模式以持续学习、自适应的系统取代顺序式工作流程。据Lightspeed Venture Partners合伙人兼联合创始人拉维·梅特雷称，领导者通常从一个简单却有力的问题入手：“如果我们能够获得无限的智能，我们会构建什么？”
五个特征持续显现：
自适应循环：持续的模拟、测试与优化，使快速迭代成为可能。
情境文档化：规则、约束和机构知识由专家或智能体加以记录并更新。
清晰的数据定义：组织明确界定何为数据真实性，从而使信息在产品、职能部门和智能体之间顺畅流转。
早期引入生产专业知识：生产团队参与原型开发，以提高成功率。
实时评估：AI系统动态跟踪投资回报、采用情况和风险，从而加快决策。
关于从何入手，Rubrik首席执行官布普尔·辛哈提出了务实的方法：“我们逐个业务线推进，要求每个人找出三到五个人工完成的工作流程，或由SaaS应用与人工结合完成的工作流程。然后，我们会探讨能否定义端到端的AI驱动成果。”
AI优先的组织并非优化单个步骤，而是从一开始就围绕成果重新设计工作流程。
3. 领导者衡量什么：从流程优化转向动态价值创造
传统绩效指标依然重要，但AI改变了这些指标的实现与维持方式。在当前阶段，可靠性、准确性和治理尤为重要，因为它们能够建立信任并加速采用。
在AI优先的企业中，有七类成果尤为突出：
模型与任务的匹配度：准确性、可靠性和治理建立信心。
采用率：在日常内部及外部任务中更广泛地应用。
成本效率：周期更快、生产率更高、单位成本更低。
营收增长：规模化推进更快，成功率更高。
产品开发：从试点到生产的周期更短，质量更高。
员工赋能：技能提升和知识沉淀更快。
客户互动：净推荐值（NPS）、留存率和信任度更高
这一转变不仅仅关乎效率。价值创造变得持续不断，产品与服务通过嵌入式反馈循环不断改进，而非依赖定期重新设计。
迈向AI优先的组织
许多企业试图在不调整商业模式的情况下更新运营模式，反之亦然。AI优先的初创企业表明，二者必须共同演进。
竞争优势越来越多地来自统筹协调，而非单纯的试验。成功的领导者将能力、流程、成果和商业模式的重新设计视为一场统一、整合的演进。
在AI优先的运营模式中，团队将智能作为核心合作者开展工作，从而实现更快的决策、更强的适应能力以及大规模的持续价值创造。
AI优先企业是AI全球联盟的成员之一，该联盟汇聚了50多位AI创新者。该小组分享实用见解，测试新兴运营模式，评估经济与运营影响，并开发工具，帮助组织负责任且有效地规模化推进AI应用。
