尽管我们尚未完全定义未来的企业形态，但它将以领域专家为核心，并以原生 AI 为基础。
愿意围绕可扩展的智能重组的企业，将与上个世纪的企业截然不同。
各界领袖齐聚2026年世界经济论坛年会，探讨如何将合乎伦理地使用 AI 和其他新兴技术转化为应对现实挑战的解决方案。
过去两年，研究表明，生成式 AI 能够稳定提升任务层面的生产力，通常增幅为 15% 至 40%。知识工作者使用 ChatGPT 等工具起草电子邮件或编写代码时，就能获得这些提升。这些是真实的改进，但并不会自动转化为公司层面的收益。大多数组织仍在昨天的工作流程中把 AI 当作一种工具。
我们的经验指向另一条路径。当企业有意围绕 AI 重新设计工作流程时，收益就不再只是渐进式的。它们释放的是结构性而非渐进式的规模效应，并带来全新的运营方式，而不只是把原有步骤做得稍好一些。
实现这一未来的瓶颈已不再是技术或模型智能，而是“情境差距”——通用智能与运行高风险企业工作流程所需的、针对具体公司的专家判断之间的距离。随着 AI 承担更多执行工作，完成工作的边际成本急剧下降。稀缺资源由执行工作转向能够指导、治理并改进工作的领域专家。
论坛如何帮助领袖理解 AI，并就负责任的创新开展合作
人工智能卓越中心汇聚各行业领袖，帮助他们理解人工智能的快速发展及其对经济和社会的影响。该中心支持各方围绕 AI 采用带来的机遇、风险和权衡开展知情对话。
通过值得信赖的交流空间和协作倡议，该中心帮助合作伙伴建立共同认知，并携手探索负责任的 AI 创新与应用方式。
这一论点的实践案例
例如，一家领先的 电信服务提供商服务着超过 1 亿客户，几十年来一直依靠一线员工手动解决问题。顶尖员工解决复杂问题时，其解决方案背后的推理留在个人手中。处理结果往往是被动的、不一致的，也难以规模化。
AI 改变了这一局面。通过用表现最出色员工的推理模式训练系统，公司将个人专长转化为整个团队共享的资产，因此服务电话的处理速度大幅加快。过去，员工只能被动应对来电；如今，AI 系统能够扩展应用，主动预判每位客户的需求，使公司将客户服务运营从问题解决热线转变为创造收入的礼宾服务。
实际上，公司将最优秀员工的判断力转化为共享基础设施，并在此基础上建立了新的经济模式。
另一个例子是一家全国性医疗服务机构，它面临着一个常见的限制：临床人员的精力被行政工作大量占用。授权审批、文书记录和协调等日常任务耗费了本应用于患者护理的时间。结果，整个系统陷入被动应对模式：病情最重的患者占用了大部分可用资源，而大规模开展预防性干预在经济上并不现实。通过借助 AI 捕捉并自动化这些行政工作流程，该机构腾出了大量临床时间，并重新设计了医疗服务提供者与患者的互动方式。授权审批变得更快、更一致，护理团队能够专注于更高价值的决策，预防性外展服务也得以在大规模推广时具备经济可行性——这是结构性转变，而非生产力提升。
这些例子揭示了同一个道理：技术是催化剂，价值则来自结构性变革。一旦智能可以重复利用并持续改进，传统岗位之间的界限就开始模糊，新的岗位也随之出现。重新定义岗位、重构工作流程并采用实时学习系统的组织，已经开始领先。
当战略与执行汇合时，会发生什么？
原生 AI 企业将越来越多地依靠持续反馈循环运营，让运营状况、决策质量和客户成果能够近乎实时地衡量和改进。规划周期不会消失，但会缩短，因为我们能够比以往更快地了解能力和限制。
根据我们目前的观察，到 2030 年，原生 AI 上市公司将呈现一些共同特征：组织架构更扁平、运营模式由专业知识驱动、实时决策，以及能够像有生命的系统一样运行的软件，而非必须定期升级才能良好运作的软件。这些公司将全面整合并采用 AI，并围绕全新的商业原则重构自身。
企业领袖现在可以采取的三项行动
全面转型需要时间，但领袖现在就可以采取具体行动，切实加快转型进程。
1. 与原生 AI 建设者为伍，推动自己以原生 AI 的方式思考
许多优秀企业之所以失败，是因为它们将 AI 引入僵化系统，而这些系统的治理模式建立在过去静态的商业实践之上。如今的领袖必须扭转这一趋势。首先，要从期望的成果倒推，与采用原生 AI 方式运营的合作伙伴携手，而不是把过去的做法照搬到自己的系统中。
2. 重新设计领域专家的角色，让他们成为智能领袖
我们知道，AI 系统会从人类编码其中的情境中学习。然而，没有专家推理，系统就会退化，价值也会白白流失。领域专家必须深度参与转型。让他们成为“智能管理者”，负责塑造 AI 的推理、决策、报告和演进方式。这一转变势在必行——若缺少中小企业专家的积极参与和激励，转型就会停滞。
3. 立即着手组织重构
首先要拉近技术与业务之间的距离。考虑到技术、运营模式和人员等诸多环节相互关联，不同职能部门需要组成跨职能联合团队协同工作。这样可以打破业务、人员和技术团队之间的壁垒，加快迭代。
目前，已有少数但不断增加的企业正从试验转向结构性变革。它们与其他企业的区别在于，看到了唯有 AI 才能释放的价值，并正为那个未来重塑组织。仍在观望的企业必须选择进化，以适应原生 AI 世界；否则，它们会发现自己正在为一个已不复存在的世界建设。
