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    郭為香江商學(xué)院分享:“AI for Process”如何轉(zhuǎn)化為真實(shí)生產(chǎn)力?
    發(fā)布時(shí)間:2025-12-17

    近日,神州信息董事長(zhǎng)、香江商學(xué)院博士生導(dǎo)師郭為,為香江商學(xué)院-城西國(guó)際大學(xué)經(jīng)營(yíng)學(xué)博士學(xué)員帶來(lái)《AI for Process——技術(shù)創(chuàng)新與流程重塑》主題課程,圍繞人工智能如何重構(gòu)企業(yè)流程、提升運(yùn)營(yíng)生產(chǎn)力等核心議題,與在場(chǎng)學(xué)員進(jìn)行了系統(tǒng)而前瞻的分享。他從工業(yè)文明與信息技術(shù)演進(jìn)的歷史脈絡(luò)出發(fā),深入闡釋了“流程”在企業(yè)運(yùn)行中的基礎(chǔ)性意義,以及人工智能如何通過(guò)嵌入流程,轉(zhuǎn)化為切實(shí)可感的企業(yè)運(yùn)營(yíng)生產(chǎn)力。

    郭為指出,企業(yè)內(nèi)部的所有工作,本質(zhì)上都是流程。回顧工業(yè)文明的發(fā)展歷程,蒸汽機(jī)的發(fā)明雖解放了人力,卻并未直接實(shí)現(xiàn)工業(yè)規(guī)模化;真正推動(dòng)這一跨越的,是福特通過(guò)流水線(xiàn)完成的流程創(chuàng)新。流水線(xiàn)通過(guò)拆解復(fù)雜生產(chǎn)環(huán)節(jié)、推動(dòng)專(zhuān)業(yè)化分工,將零散作業(yè)轉(zhuǎn)化為可復(fù)制、可協(xié)同的標(biāo)準(zhǔn)化工作流,從而實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模、高效率的組織協(xié)作。“只要是企業(yè),就一定存在工作流。”郭為強(qiáng)調(diào),這一底層邏輯在今天的企業(yè)數(shù)字化與智能化轉(zhuǎn)型中依然成立。

    他進(jìn)一步指出,當(dāng)下社會(huì)對(duì)人工智能的高度關(guān)注,源于AI正在成為一種全新的運(yùn)營(yíng)生產(chǎn)力。這一變化與第一次工業(yè)革命具有高度相似性:當(dāng)年發(fā)動(dòng)機(jī)取代人力與畜力,直接作用于生產(chǎn)執(zhí)行;而今天,AI作為“數(shù)字人”,能夠嵌入企業(yè)核心工作流,直接參與運(yùn)營(yíng)全流程。

    在談及AI落地的常見(jiàn)誤區(qū)時(shí),郭為指出,許多企業(yè)仍停留在“尋找AI應(yīng)用場(chǎng)景”的階段,但事實(shí)上,AI早已滲透進(jìn)日常運(yùn)營(yíng)。AI的價(jià)值并非體現(xiàn)在單點(diǎn)技術(shù)應(yīng)用上,而在于與企業(yè)流程的深度融合,由人類(lèi)智能(Human Intelligence)與人工智能(Artificial Intelligence)共同構(gòu)建新的工作流。這一變化也對(duì)企業(yè)管理提出了全新要求:傳統(tǒng)管理側(cè)重于人與人之間的分工協(xié)作,而在AI時(shí)代,管理的核心正轉(zhuǎn)向人與人工智能的協(xié)同分工。AI更擅長(zhǎng)處理大規(guī)模、重復(fù)性強(qiáng)且高度知識(shí)密集的任務(wù),而判斷與決策等關(guān)鍵環(huán)節(jié),仍需由人類(lèi)主導(dǎo)。

    在課程中,郭為認(rèn)為計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了管理信息系統(tǒng)、PC與網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算,以及當(dāng)前的人工智能階段六個(gè)階段。他指出,技術(shù)范式、業(yè)務(wù)模式與管理方法始終相互作用、彼此塑造:技術(shù)進(jìn)步催生新的業(yè)務(wù)模式,而商業(yè)創(chuàng)新又反過(guò)來(lái)推動(dòng)技術(shù)的演進(jìn)方向。當(dāng)前,數(shù)字技術(shù)正經(jīng)歷從“服務(wù)管理生產(chǎn)力”向“服務(wù)運(yùn)營(yíng)生產(chǎn)力”的關(guān)鍵躍遷,人工智能不再只是傳統(tǒng)意義上的工具,而是一種新的“勞動(dòng)力形態(tài)”,需要與人類(lèi)協(xié)同工作,其成熟的業(yè)務(wù)模式仍有待持續(xù)探索。

    課程最后,郭為總結(jié)指出,人工智能在提升效率方面的價(jià)值已得到廣泛驗(yàn)證,但其未來(lái)形態(tài)、通用人工智能(AGI)的發(fā)展路徑等仍存在不確定性,這也將成為產(chǎn)業(yè)持續(xù)探索的重要方向。他表示:不同的技術(shù)范式正深刻塑造著企業(yè)的業(yè)務(wù)模式與管理方法。在技術(shù)快速迭代而前景尚未完全明朗的時(shí)代,真正的價(jià)值始終源于企業(yè)立足自身實(shí)際的持續(xù)探索與扎實(shí)落地。

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