企业应采用多少人工智能：2026年最佳应用指南

对于企业该用多少AI这个问题，最有用的答案不是“尽可能多用”。而是“用到能提升价值、又不侵蚀判断力、质量和差异化的那个点为止”。

这一点如今比看起来更重要。在意大利，企业对人工智能的采用率从2024年的8.2%上升到2025年的16.4%，据Il Foglio报道的Istat数据显示。一年内翻倍说明了一个简单的道理：问题已经不再是要不要行动，而是如何校准这个刻度。

作为一家面向欧洲中小企业的人工智能平台的首席执行官，同时也是一位致力于语言模型输出商品化研究的学者，我看到同样的错误一再重演。企业将人工智能视为一个开关：要么对其置之不理，要么试图将一切自动化。这两种选择都会破坏价值。前者会让你行动迟缓；后者则会让你被大量表面正确但实质薄弱的输出结果所淹没。

行之有效的框架更为简单且更有章法：在能够减少机械性工作的领域使用人工智能，而在需要责任感、情境判断和人工干预的领域则停止使用人工智能。

人工智能的拉弗曲线：为什么既不是0%也不是100%才是正确答案

大多数企业要么因过度投入，要么因行动迟缓而犯错。关键不在于是否采用人工智能，而在于找到那个临界点——一旦超过该点，运营收益的增长将无法抵消所引入的风险。

Balaji Srinivasan把这一点总结得比任何人都好：“0% AI is slow. But 100% AI is slop.”作为CEO，我是这样理解的：AI用得太少，企业会背负愚蠢的成本；AI用得太多，判断力就会被看似合理、实则可互换的产出所取代。

其逻辑类似于将拉弗曲线应用于知识型工作。起初，人工智能的每一点提升都能带来高回报：减少在重复性任务上浪费的时间，提高执行速度，提升流程标准化水平。 随后便会达到一个临界点。一旦超过该临界点，边际收益便会下降，而成本却开始攀升——许多管理者往往未能及时察觉这一点：精心包装的错误、管控力减弱、责任归属模糊、内容千篇一律。

当AI成本为零时

维持零增长并非审慎之举。这相当于选择支付高薪，让专业人才去做那些无法带来竞争优势的工作。

这种情况每天都在发生。财务团队手动重组文件；销售人员重新撰写几乎一模一样的邮件；运营团队在不同系统间转移数据；市场部则手动准备初稿和格式调整。这些工作既无法优化战略，也无法强化品牌定位，更无法提升客户感知价值。它们只是消耗了管理层的精力，白白浪费了宝贵的时间。

正因如此，市场正在发生变化。正如开篇所述，采用率之所以不断上升，是因为不作为的代价日益凸显——先是体现在时间上，随后体现在利润率上。

没有AI，你会拖慢执行速度。AI太多，你会连本应保持独特的部分也变得标准化。

当100% AI变成“slop”时

另一个错误则更为隐蔽，因为起初它看起来像是一次效率上的胜利。

一份完全由人工智能撰写的财务报告，看起来可能正确、条理清晰，甚至颇具说服力。但一位负责任的首席财务官绝不会仅仅因为文件“听起来不错”就签字。他会将其与订单、收款、库存、运营延误以及商业异常情况进行比对。如果省略这一步，就说明企业并未做好自动化工作，而只是将风险推到了产业链的下游。

销售和营销领域也是如此。一封100%由AI生成的邮件可以符合语气、结构和语法要求。但它往往缺乏那些独有的细节：对客户实际困境的提及、对其所在行业动态的把握，以及通话中暴露出的具体障碍。正是这些细节促成了转化。而这也正是完全自动化开始削弱差异化的地方。

这就是“slop”（劣质产出）。可读、生产快速、形式上过得去，但缺乏责任感和竞争优势。我在这里更全面地分析了这一风险：企业如何应对AI。

实用规则是这样的：

• 大量使用AI，当工作是重复性的、频繁发生且容易核实时。
• 减少AI使用，当产出关系到资金、声誉、信任或战略选择时。
• 在签字、客户关系和不可逆决策之前，停止使用AI。

“中对中”原则与人工智能的真实成本

AI并不能很好地自动化整个流程。它能很好地自动化流程的核心部分。它以“middle-to-middle”的方式发挥作用。

起初，需要由人来界定问题、背景、约束条件以及相关数据。最后，也需要由人来验证输出结果、将其置于具体语境中，并承担相应责任。而在中间环节，人工智能则能大幅缩短工作时间。

AI在中等水平上表现良好

以商业分析为例。管理层首先明确需求：哪些客户的业务增速放缓，哪些产品线在增长，哪些领域的利润率正在压缩。人工智能负责汇总数据、清理数据表、识别模式并生成报告。随后，由专家审阅分析结果，判断该模式是真正的异常现象，还是暂时的波动。

在客户服务、财务、运营和市场营销领域，同样的情况也适用。人工智能在数据转换、分类、摘要、格式调整以及生成初稿方面表现出色。但仅凭人工智能本身，在设定业务优先级和承担最终决策风险方面则表现欠佳。

真正的成本隐藏在哪里

许多企业家关注API或许可证。这固然是成本的一部分，但很少是决定性因素。真正的成本在于需要投入的专业时间——这些时间用于制定有效的指导方针并验证输出结果。

这里有一个我经常和团队分享的数据。AI价值中只有10%来自算法，20%来自数据，70%来自人员、流程和企业文化，正如Archimedia在其实用指南中所总结的那样。如果组织架构、治理和责任分配出了问题，即使拥有最好的模型，收获也依然有限。

管理准则：AI不会消除对能力的需求，它只是把需求从机械执行转移到了良好判断上。

正因如此，试图“取代人力”的企业往往会感到失望。相反，那些重新设计岗位职责的企业则能获得更多收益：减少手工生产的时间，增加用于核查、分析及决策的时间。

三个实际意义：

1. 不要把AI分配给没有人类负责人的流程。如果没有人验证，就没有人把关。
2. 不要先买工具再找应用场景。要从瓶颈出发。
3. 不要只衡量生成时间。也要衡量审核时间。

每位管理者都应了解的AI的4大结构性局限

在推广人工智能时，最容易犯错的方式就是将人工智能的局限性视为暂时性问题。其中许多并非如此。它们是结构性限制，其作用正是为了决定该止步于何处。

四个边界，左右着决策

第一个限制,经济层面。大规模应用AI并非免费。每一次调用、工作流、编排、集成和控制都会增加成本。如果任务价值不高,或需要过多的审核环节,自动化可能会让损益表变得更糟,而非改善。

第二个限制,数学层面。AI无法神奇地解决系统不稳定、混乱或可观测性差的问题。模型可以帮助解读信号,但无法将根本性的不确定性转化为确定性。

第三个限制,实践层面。即使模型表现良好,完整任务也无法完全自动化。总得有人来提出问题,也得有人来审核答案。

第四个限制,物理层面。AI不在你的工厂里生活,不去拜访客户,感受不到谈判中的紧张气氛,如果没人把异常振动的机器数据输入进去,它也看不到那台机器在异常振动。

如果流程需要隐性背景知识、直接感知或强法律责任,AI应该是助手,而不是驾驶员。

实际限制是阻碍大多数中小企业发展的主要因素

最被低估的瓶颈是内部能力。在意大利,68%的50人以下企业认为内部能力不足是采用AI的主要障碍,而达到能够自主使用的平均水平需要4-6周的培训,根据这份关于AI使用、数据、能力和培训的分析。

这一数据比许多令人惊叹的演示更有说服力。如果公司里没有人懂得如何控制产出，那么自动化就不是优势，而是运营风险。

对于一名管理者来说，正确的检验标准并不是“人工智能能做到吗？”，而是：

• 有可靠的数据吗?
• 有流程负责人吗?
• 有人懂得如何验证吗?
• 背景是否足够稳定,能让任务可重复?

如果上述任何一个问题的答案是否定的，请提高“人性”的比重。

“B+陷阱”：100%人工智能如何扼杀差异化

最微妙的战略问题不是明显的错误,而是趋向于优质平庸的收敛。我把这种效应称为B+陷阱。

光靠“好”已经不够了

主流生成式模型生成的结果越来越常达到“足够好”的水平。文本通顺，摘要通俗易懂，分析条理清晰，结构正确。但当所有人都使用相同的模型、相同的提示模式和相同的流程时，结果往往趋于雷同。

对于许多企业而言，这一点起初是难以察觉的。它们只看到速度和表面上的质量，却未能察觉到品牌声音的缺失、定位的模糊以及竞争优势的丧失。在营销层面，这表现为千篇一律的内容；在分析层面，这表现为任何人都能获得的洞察；在战略层面，这表现为决策依据的是市场上的普通智慧，而非你独有的竞争优势。

其优势在于拥有“人性化”这一特质

那些将常规工作交给人工智能处理，同时融入内部专业知识、行业背景、专有数据和管理层判断的公司，所产生的成果会有所不同。这种成果未必更耗时或更复杂，但会更有价值。

这就是为什么100%依赖AI是一条竞争死胡同。并非因为AI本身不够好，而是因为如果让AI在没有人类参与的情况下包办一切，最终得到的结果会越来越接近其他所有人的结果。能创造利润空间的，正是那些非同质化的特质。

对于想从研究角度深入了解这一观点的人,我推荐AI驱动的分析出版物。

2026年的优势不在于能使用AI,而在于知道在哪里停止自动化,加入你自己专属的那一层。

一个用于决定使用多少人工智能的实用矩阵

当企业家问我公司里该用多少AI时,我会从两个变量出发,而不是从工具本身出发。

真正重要的两个变量

第一个是任务的性质。它是机械性的、分析性的,还是决策性的?

第二个是出错的代价。如果输出错了,你损失的是几分钟时间、一个客户、利润率,还是信誉?

这种方法也有非常具体的道理。生成式AI最直接的影响体现在自动化重复性工作上,比如邮件管理和标准报告生成,从而释放人力资源投入到更高价值的任务中,正如Huware在其关于企业生产力的深度分析中所指出的。

人工智能采用决策矩阵

这些比例并非自然法则，而是一个操作上的起点。它们旨在避免两种常见的错误：一是过早地将高风险流程自动化；二是让本应由软件处理的流程仍保持手动操作。

三个用于移动光标的指标

实际上，最好定期审查自动化水平。最有用的指标往往很简单。

• 纠正性干预率:如果输出需要太多人工修正,说明你已经超过了最佳点。
• 端到端时间:如果AI减少了生产时间却延长了审核时间,收益就很有限。
• 终端用户感知的质量:如果客户或团队对输出的信任度下降,说明自动化程度过高了。

如果你想将这一步骤正式化,不妨先了解如何评估AI投资回报,然后再将其推广到整个公司。

要点总结

• 梳理流程:区分机械性、分析性和决策性任务。
• 划分风险等级:问问自己一个未被发现的错误会造成多大代价。
• 指定人工负责人:每个AI工作流都必须有一个负责人。
• 从低风险入手:在验证简单的场景中,自动化的回报更高。
• 经常重新校准:模型在进步,但你的标准也在变化。

将模式付诸实践：以ELECTE为例

要理解这一框架的最佳方式，是观察其在实际应用中的表现，而非空谈理论。从内部来看，这一进程并非始于关于“AI层级”的抽象设想，而是源于一条简单的规则：仅在未被发现的错误成本较低的情况下进行自动化，而在错误成本较高时则保持人工控制。

从全自动的诱惑到校准

最明显的例子就是内容发布流程。最初的尝试很简单：将整个流程实现自动化，从初稿到各渠道的分发，包括格式调整、图片处理和发布排期。这确实行得通。但生成的内容只是表面上正确。

语气到位了，形式也到位了。但缺少了资深读者一眼就能察觉的那部分：独特的视角、评判以及观点。

校准的实现方式是仅在两个环节重新引入人工干预:核心信息审核和平台角度选择。AI继续负责格式适配、创意素材制作和发布。这样一来,流程从每个周期三小时的人工工作降至约30分钟,最终达到约80% AI与20%人工的平衡。

最佳点不是AI能完成一切的地方,而是团队不再需要过多修正、输出依然可信的地方。

经得起时间考验的操作标准

实现这一目标的方法在任何中小企业中均可复制。

1. 将流程分为三类:机械性、分析性、决策性。
2. 先将自动化程度推向高位,然后逐步降低,直到在没有过多摩擦的情况下找回可接受的质量。
3. 确立运营标准,并每季度进行一次审查。

我们关注的三项内部指标分别是：纠正干预率、端到端总时长以及最终用户感知质量。当其中任何一项指标恶化时，就需要将滑块调回原位。

这种做法也很好地体现了我认为很合理的产品理念：人工智能应该取代分析师在重复性且结构化工作中的角色，而非取代企业家的判断力。换句话说，它是为取代你的分析师而设计的，而非取代你的判断力。

结论：真正的能力不在于使用人工智能，而在于懂得如何停止它

竞争优势并非源于更多地使用人工智能，而是源于在自动化开始侵蚀利润率、信任以及工作的独特性之前，懂得设定界限。

正因如此,正确的问题不是是否采用AI,而是在每个相关流程中该使用多少AI。AI的拉弗曲线正是为此而生:找到自动化能够提升生产力和速度、同时不会让团队陷入B+陷阱的那个点——即输出足够好能过关,但过于泛泛而无法让公司脱颖而出。

实际上，人工智能应应用于能够节省时间、减少重复性工作且验证成本较低的场景。而在以下情况下应停止使用：错误造成的损失大于节省的时间；上下文比格式更重要；以及决策涉及商业或声誉风险。

这体现了管理上的成熟。

在下一轮竞争中，能够为人工智能划定明确边界的企业将脱颖而出。胜出的并非那些将人工智能无处不用的企业，而是那些将判断权留给人类，并有条不紊地将其余工作实现自动化的企业。

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