人工智能

为何人的角色在亚洲人工智能转型中至关重要?

逾四分之三的亚洲组织已部署先进人工智能,然而,许多组织尚未能从中收获持续的价值回报。 Image: Getty Images/Unsplash

Na Na
Lead, Industrial and Tech Transformation Content and Programming, Greater China, World Economic Forum
Samantha Zhu
Senior Managing Director; Chairperson; Market Unit Lead, Greater China, Accenture
本文章是 Annual Meeting of the New Champions 的一部分
  • 亚洲有77%的组织已采用先进的人工智能技术,但仅有不到三分之一表示从中获得了持续性价值。弥合这一差距,需要重构人类系统,以跟上人工智能发展的步伐。
  • 世界经济论坛发布的《亚洲人本驱动的人工智能机遇:转型框架》报告,为各类组织将人工智能的应用转化为系统性价值,提供了一个切实可行的参考框架。
  • 如何推动有潜力的创新从突破走向规模化应用,是2026年6月23日至25日在中国举行的世界经济论坛第十七届新领军者年会(“夏季达沃斯”)的重要议题。

人工智能(AI)已不再局限于实验阶段。它正跨越试点项目和孤立的效率提升,逐步融入到组织的产品设计、风险管理、生产规划、客户服务及运营管理等核心业务环节。

如今,人们已不再质疑“人工智能能否奏效”,因为它已经在许多组织中得到验证。然而,随着部署步伐的加快,一个更为棘手的问题正逐渐浮现:为何更广泛的人工智能应用,往往仍难以转化为可持续的价值?

这一落差在亚洲尤为明显。尽管该地区77%的组织已采用先进的人工智能技术,但只有不到三分之一的组织表示从中获得了广泛且持续的价值。更进一步看,仅有20%的组织围绕人工智能对端到端流程进行了系统性重构,而相应调整了岗位角色或决策职责的组织更是只有8%。人工智能部署的步伐,已远远超过了组织体系的重构速度。

鲜有地区能比亚洲更清晰地展现这一差距。这里兼具庞大的产业规模、多元的人口结构、海量的数字用户基础与强劲的政策推动力。正是在亚洲,人工智能规模化应用正面临着经济、组织与制度压力等多重现实考验。

这种多样性,也体现在亚洲各经济体迈向人工智能转型的不同路径之中。中国推进迅速,依托其深厚的产业生态体系与“十五五”规划中的“人工智能+”行动,推动人工智能超越孤立的应用场景,赋能更广泛的经济转型;日本则以更为渐进的方式推进,侧重于可靠性与制度保障;新加坡在加大人工智能投资的同时,积极推进治理创新;印度则通过数字公共基础设施和行业主导的应用,持续积蓄动能

这些路径在推进节奏与实施顺序上各有不同,却共同指向同一个挑战:人、组织与制度能否以足够快的速度完成调适,使人工智能的部署真正转化为持久价值?

为什么说人工智能的规模化应用,本质上是一个人类系统的问题?

世界经济论坛最新发布的白皮书《亚洲人本驱动的人工智能机遇:转型框架》,正是对这一挑战的直接回应。该报告指出,随着人工智能规模化应用,以下三项人类核心职责依然不可或缺:设定方向、作出判断,以及承担问责。

这些职责是具体而务实的,而非抽象的哲学思辨。它们决定了人工智能为何而用、边界何在,以及如何管控其产出结果。以下框架剖析了这三项职责在三个不同层面的实践方式,并揭示了各层面所面临的不同制约条件。

人工智能转型中的人类角色 Image: 世界经济论坛

在组织内部,制约是结构性的。人工智能被叠加到现有流程之上,但决策机制、角色定义和问责体系并未随之重新设计。这导致了行动缺乏连贯性:人工智能应用虽不断增多,但运营变革却十分有限。

在生态系统层面,制约在于协同。随着人工智能驱动的决策在企业间流动,目标分歧、接口模糊与能力不均,共同限制了系统规模化扩展的边界。人工智能的规模化应用能走多远,往往取决于最薄弱的环节,而非最强的一环。

在国家与区域层面,制约来自制度。劳动力体系、监管框架与协调机制的更新速度,远远滞后于人工智能能力的迭代。这导致人工智能的部署与支撑其持续运转的配套条件之间,始终存在落差。

在这三个层面,同一种模式反复浮现:当前的瓶颈已不再是人工智能能做什么,而在于人类系统能否以足够迅速、足够协调一致的方式完成重构,从而真正发挥人工智能的价值。

人本驱动的人工智能转型框架之核心职责 Image: 世界经济论坛

对亚洲人工智能转型的启示

这些制约因素,直接转化为一套更为具体的行动要务,摆在各类组织、生态系统和机构的领导者面前。

对于组织领导者而言,当务之急是将关注重点从扩展人工智能应用场景,转向重新设计工作的组织方式。这要求领导者做出明确抉择:哪些决策环节应加以优化?哪些领域仍需保留人类判断?一旦人工智能应用于执行层面,相应的岗位职责与问责机制需要如何调整?若未能实现这一转变,组织可能只是积累了人工智能能力,却无法改善核心绩效。

这种制约并不止于企业边界。对于生态系统中的各方参与者而言,优先事项在于价值链层面的协同,即构建统一的行业标准、清晰的决策接口,以及涵盖信任、可追溯性与干预的机制。为此,能力建设不能仅局限于企业内部,而必须延伸至供应商、合作伙伴及广大中小参与者,因为正是他们最终决定了转型的规模化上限。

对于政策制定者与机构领导者而言,其任务在于夯实规模化转型的基础条件。具体而言:在劳动力体系上,需引导劳动力向重构后的新岗位平稳过渡;在监管框架上,面对日趋自主化的系统,须确保问责机制切实可行;在协调机制上,应推动跨行业与跨国界协同转型。当这些条件具备时,人工智能带来的价值才能更为广泛、更可持续,且惠及各方。

对领导者而言,信息已十分明确:人工智能的规模化应用,须将人类系统的重新设计作为首要任务,而非顺带之举。

在亚洲,人工智能的规模化应用已在加速推进。人工智能部署与人类系统重构之间的落差,在这里显现得更早、也更为突出。如何弥合这一落差,不仅决定着该地区的发展走向,也将影响全球人工智能转型的整体进程。

本文作者:

那娜,世界经济论坛大中华区产业和科技转型内容与议程负责人

朱虹,埃森哲全球副总裁、大中华区主席

本文原载于世界经济论坛Agenda博客,转载请注明来源并附上本文链接。

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