本文作者：薄云咨询合伙人罗爱国
相较于以AI为主营业务的企业，其他的企业我们都把他们归类为传统企业，也就是AI产业之前的三百六十行都属于传统行业。随着人工智能技术的飞速发展，传统行业面临着前所未有的机遇与挑战。
本文深入剖析了传统行业如何拥抱AI，包括引入AI的切入点、技术与人才储备等方面；重点分析AI引入对企业管理变革的驱动作用，涉及决策机制、组织架构、业务流程以及人才培养与管理的重塑；通过制造业、零售业、农业等传统行业的实际案例，阐述 AI 如何助力企业破茧重生，提升竞争力，实现可持续发展，为传统行业在数字化时代转型提供有益的参考与借鉴。
关键词：传统行业；人工智能；管理变革；破茧重生
一、引言
传统行业作为经济的基石，在全球经济中占据着举足轻重的地位。然而，随着市场竞争的加剧、消费者需求的快速变化以及技术的不断革新，传统行业的生存与发展面临着严峻的考验。人工智能（AI）作为当今最前沿的技术之一，正以前所未有的速度渗透到各个领域，为传统行业带来了新的生机与活力。AI能够深度挖掘数据价值，优化业务流程，提升生产效率，改善产品质量，增强客户体验，从而促使传统行业从劳动密集型、资本密集型向技术密集型、智慧密集型转变。传统行业企业要想在激烈的市场竞争中立于不败之地，必须积极拥抱AI，借助其强大的技术优势，驱动自身管理变革，实现破茧重生，开启新的发展篇章。
二、传统行业拥抱 AI 的现状与挑战
（一）现状
两年前，准确的说是GPT之前，绝大部分传统行业的企业家不关心AI，认为这件事情离自己很远。CHATGPT犹如一枚核弹，让大家看到了AI的“威力”，但是，一看大模型的门槛，以及应用的缺乏，企业家们又处于想干（引入AI）却不知道如何着手的状态。
直到今年初DEEPSEEK的崛起，更多的传统行业企业，看到了在现有业务流中引入AI的可行性，开始尝试将 AI 技术引入到生产运营过程中。例如，在制造业中，一些企业利用 AI 进行质量检测，通过机器视觉技术快速、准确地识别产品缺陷，提高检测效率和准确性；在零售业，部分企业基于 AI 算法实现精准营销，根据消费者的购买行为和偏好进行个性化推荐，提升销售业绩。
然而，总体而言，传统行业拥抱 AI 的进程仍处于初级阶段，多数企业尚未形成系统的 AI 应用战略和大规模落地实施的案例。
（二）挑战
1、思想认识改变
因为相信，所以看见。要让企业的核心管理团队、高层管理者，真正相信AI时代正在加速到来，千行百业都将被AI重塑，其实是最难的，可以说是最大最核心的挑战。现在的几十种大模型，最大的意义仅仅是向世人展示了AI的强大能力，类似于当年的核爆炸，让大家看到了核能的威力，但是，真正改变人类生活的，其实是后来以核电站为代表的，人类对核能的和平利用。当时谈核能对人类的意义，很多人也不能真正理解。用一句大白话来表达就是：“那玩意确实很厉害，如果不打仗，能干啥呢？”。
同样，今天很多企业的高管，甚至老板，都还有类似的认知。“那玩意确实挺厉害，如果不做大模型，在我的企业有啥用呢？”我们必须认识到AI对千行百业已经开始重塑，甚至颠覆原来的社会生产模式，如果你作为企业家还没有认知到，是就是急需解决的最大的挑战。
2. 技术理解与应用难度大
AI技术涉及到机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等众多复杂领域，其算法模型的构建、训练和优化需要专业的技术知识。传统行业的企业管理者和技术人员大多缺乏对 AI 技术的深入了解，难以准确把握 AI 在本企业业务中的应用场景和实施路径，导致在 AI 引入过程中存在盲目跟风、应用效果不佳等问题。
3. 数据基础薄弱
AI 的运行依赖于大量的高质量数据。传统行业企业虽然在长期经营过程中积累了丰富的数据，但这些数据往往分散在不同的部门和系统中，存在数据格式不统一、数据质量参差不齐、数据孤岛现象严重等问题。缺乏有效的数据整合与管理机制，使得 AI 难以获取准确、完整且有代表性的数据进行训练和学习，从而影响 AI 模型的性能和可靠性。
4. 人才短缺
AI 人才在全球范围内都供不应求，传统行业企业在吸引和留住 AI 专业人才方面面临巨大困难。与科技企业相比，传统行业的工作环境、薪资待遇和职业发展前景对 AI 人才的吸引力相对较小。企业内部也缺乏完善的 AI 人才培养体系，难以在短时间内培养出既懂本行业业务又掌握 AI 技术的复合型人才，这严重制约了 AI 在传统行业中的推广与应用。
5. 成本投入高
引入 AI 技术需要企业在硬件设备（如高性能服务器、GPU 等）、软件平台（如 AI 开发框架、算法工具等）以及数据采集与标注等方面进行大量资金投入。此外，AI 项目的研发和实施周期较长，企业在短期内可能难以看到明显的经济效益，这对企业的资金实力和投资决策能力提出了较高要求。许多传统行业中小微企业由于资金有限，往往望而却步，难以享受到 AI 带来的发展红利。
三、传统行业拥抱 AI 的实施路径
（一）明确战略定位
企业应从自身的核心业务和发展目标出发，深入分析 AI 技术与行业痛点、市场需求的结合点，制定明确的 AI 战略规划。明确 AI 在企业战略中的角色，是作为提升现有业务效率的工具，还是作为开拓新业务领域、创新商业模式的核心驱动力，亦或两者兼具。例如，一家传统汽车制造企业可以将 AI 战略定位为通过智能化生产提升汽车制造效率和质量，同时利用 AI 开发自动驾驶技术，拓展智能出行服务新业务，从而在传统汽车制造业务和新兴出行服务领域双线布局，实现企业的可持续发展。
（二）选择合适的切入点
传统行业企业不应盲目追求全面引入 AI，而是要根据自身的实际情况，寻找最适合的切入点。可以从以下几个方面考虑：
1、业务流程优化梳理
企业的核心业务流程，识别出那些重复性高、规律性强但效率低下、容易出错的环节，如数据录入、文件审核、生产排程等，优先将 AI 应用于这些流程的自动化和智能化改造，通过 RPA（机器人流程自动化）结合 AI 技术实现流程的高效执行，降低成本，提高准确性。
2、提升产品与服务质量
利用 AI 技术对产品或服务进行升级。例如，在家电制造企业中，通过在产品中嵌入智能传感器和 AI 芯片，实现产品的智能化控制和故障预测诊断，提升用户体验和产品竞争力；在餐饮服务行业，利用 AI 驱动的智能推荐系统为顾客提供个性化菜单推荐，提高顾客满意度和忠诚度。
3、增强客户体验
借助 AI 驱动的数字化营销工具和客户服务系统，深入了解客户需求，提供精准营销和个性化服务。如通过分析客户在社交媒体、企业官网、线下门店等多渠道的行为数据，构建客户画像，实现精准广告投放、个性化促销活动策划以及智能客服应答，提升客户获取、留存和转化率。
（三）加强技术与人才储备
1、技术合作与引进
传统行业企业可以与专业的 AI 科技公司建立战略合作伙伴关系，借助其先进的 AI 技术和解决方案快速提升企业的 AI 应用能力。通过技术合作，企业可以引入成熟的 AI 平台和算法模型，结合自身业务数据进行定制化开发和优化，降低技术研发成本和风险。同时，还可以与高校、科研机构开展产学研合作，共同开展 AI 技术研发项目，关注前沿技术动态，为企业的长期发展提供技术支撑。
2、人才培养与引进
一方面，企业要加大内部人才培养力度，通过组织内部培训课程、工作坊、技术交流活动等方式，提升员工对 AI 技术的认知和应用能力，鼓励员工跨部门、跨领域学习，培养既懂业务又懂技术的复合型人才；但是，当汽车取代马车的时代来临的时候，交通行业所需要的大量的汽车驾驶员，想靠马车夫学习驾驶技术，转型而来，是不现实的，仅仅是过渡时期的权益之计。
要真正的解决人才问题，得靠另一方面，制定具有吸引力的人才招聘策略，提供良好的职业发展空间、有竞争力的薪酬待遇和舒适的工作环境，吸引外部 AI 专业人才加入企业，充实企业的 AI 人才队伍；同时需要从最基础的应届毕业生招聘发生改变，除了录用自己行业传统所需专业的毕业生外，应该录用一定比例的包括数学、统计学等AI需要的一些专业人才。
（四）构建数据基础设施
数据是 AI 的核心驱动力，传统行业企业要高度重视数据基础设施建设。首先，建立统一的数据管理平台，整合企业内部各个业务系统的数据资源，实现数据的集中存储、统一管理和高效共享，打破数据孤岛。其次，加强数据质量管理，制定完善的数据标准和规范，建立数据清洗、校验、脱敏等数据预处理流程，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。此外，注重数据安全与隐私保护，建立健全的数据安全管理体系，采用先进的加密、访问控制等技术手段，防止数据泄露和滥用，保障企业数据资产的安全和客户的隐私权益。
四、AI 引入驱动传统行业管理变革
（一）决策机制的变革
传统的决策模式往往依赖于管理者的经验和直觉，决策过程相对缓慢且容易受到主观因素的影响。
AI 的引入为传统行业企业的决策提供了全新的依据和手段。AI 系统能够快速收集、分析海量的内外部数据，包括市场动态、竞争对手信息、客户需求变化、生产运营数据等，通过数据挖掘和机器学习算法，发现隐藏在数据中的规律和趋势，为决策者提供精准、及时的决策支持信息。例如，在金融行业，银行可以利用 AI 驱动的风险评估模型，对客户的信用风险进行量化评估，结合市场风险和操作风险等因素，制定更加科学合理的信贷决策和投资策略，降低风险，提高收益。
企业管理者可以基于 AI 提供的决策建议，结合自身的专业知识和经验，做出更加明智、快速的决策，提高企业的决策质量和效率。
（二）组织架构的调整
AI 技术的广泛应用促使传统行业企业的组织架构从金字塔式向扁平化、网络化方向转变。传统的金字塔式组织架构层级分明，信息传递效率低下，决策流程繁琐。在 AI 时代，企业需要更加灵活、高效的组织架构来适应快速变化的市场环境和业务需求。
AI 赋能的自动化和智能化工具使得部分中间管理层次的职能被弱化或取代，信息能够更加直接、快速地在基层员工和高层管理者之间流通。同时，为了充分发挥 AI 技术的优势，企业需要组建跨部门的 AI 项目团队，打破部门壁垒，促进不同业务部门之间的协作与创新。例如，在一家传统制造企业中，为了推动 AI 在生产过程中的应用，组建了由生产部门、研发部门、信息技术部门和质量管理部门等人员组成的联合项目小组，共同负责 AI 模型的开发、测试和部署，实现了各环节的有效协同，提高了生产效率和产品质量，推动了企业组织架构从传统的职能型向敏捷型转变。
（三）业务流程的再造
AI 对传统行业企业的业务流程产生了深远的影响，促使企业对业务流程进行重新审视和再造。通过引入 AI 技术，如机器学习算法优化业务流程中的预测和规划环节，自然语言处理技术实现客户服务流程的自动化，机器人流程自动化（RPA）结合 AI 完成重复性任务等，企业可以消除业务流程中的冗余环节、减少人为错误，提高流程的效率和灵活性。
例如，在物流行业，利用 AI 优化运输路线规划，根据实时交通状况、货物重量体积、运输时间要求等多因素综合决策，提高运输效率，降低成本；在人力资源管理领域，利用 AI 驱动的招聘系统自动筛选简历、智能匹配候选人与职位要求，提高招聘效率和质量，同时利用 AI 员工培训平台提供个性化培训课程，提升员工技能水平。业务流程的再造不仅提升了企业的运营效率，还使企业能够更快地响应市场变化和客户需求，增强企业的竞争力。
（四）人才培养与管理模式的革新
拥抱 AI 的传统行业企业需要重新思考和设计人才培养与管理模式。让AI专业人才，通过在企业获得业务的成功实践，快速走上管理岗位，逐步进入决策层，的确需要时间，但是，这也是公司建设AI能力的正道，靠路边捡到狗头金一夜致富，靠偶然机会短时间内实现企业面对AI时代所需的转变，不应该是成熟的企业的想法。
在这个过程中，人才自然形成梯队，伴随着的必然是企业管理体系、运作机制、业务模式的深层次变革。让新一代的AI人才带领企业进入AI时代的同时，也让AI融入业务，实现蜕变。让AI人才学会管理、理解业务，相较于让现在的管理者和业务专家去学习AI，可能性更大一些。在企业内部如何建立好适应AI时代的运作机制，企业家能提供的主要是开放的思想、包容的环境。解决问题的根本方案，还是要逐步“让懂驾驶的人来制定交通规则、建设交通设施”。
AI时代的企业管理、业务开展的方法，长远看，得靠懂AI的人才去建立。本章节前面提到的（一）、（二）、（三）类变革，都会从（四）这里发生根本性的变化。
五、传统行业拥抱 AI 的案例分析
（一）制造业 —— 某汽车制造企业
该汽车制造企业早在多年前就开始探索 AI 在汽车生产中的应用。通过在生产线上部署大量传感器和机器视觉设备，收集汽车零部件生产过程中的各种数据，如尺寸、形状、颜色、表面缺陷等。利用深度学习算法对这些数据进行分析和学习，实现了对零部件质量的实时精准检测，检测准确率提高了 90% 以上，大大降低了因质量问题导致的返工和报废成本。
同时，企业还引入了基于 AI 的生产排程系统，综合考虑订单需求、设备状态、原材料库存、人力配备等多因素，制定最优的生产计划，使得生产效率提升了 25%，设备利用率提高了 30%。
在企业管理方面，AI 应用促使企业建立了一体化的数据管理平台，打破了研发、生产、销售、售后等部门之间的数据孤岛，实现了信息的实时共享和协同。企业决策者可以通过数据驾驶舱直观地了解企业运营的各个环节指标，做出更加科学合理的决策。
此外，企业还成立了专门的 AI 项目团队，加强与高校和科研机构的合作，不断培养和引进 AI 人才，推动企业技术创新和管理变革，成功实现了从传统汽车制造企业向智能化汽车制造企业的转型升级，在激烈的市场竞争中保持了领先地位。
（二）零售业 —— 某连锁超市
该连锁超市在拥抱 AI 的过程中，取得了显著的成效。通过收集顾客在超市购物过程中的线上线下数据，包括购买商品品类、购买时间、消费金额、购物频率等信息，利用大数据分析和机器学习算法构建顾客画像，实现精准营销。超市根据顾客的不同需求和偏好，为顾客推送个性化的促销活动和商品推荐，使得营销效果提升了 40%，顾客满意度提高了 30%。
在供应链管理方面，超市引入了 AI 驱动的库存管理系统，通过分析历史销售数据、市场趋势、季节因素等，预测商品的销售需求，实现精准补货，库存周转率提高了 20%，缺货率降低了 15%。
同时，超市还采用了 AI 智能客服系统，解答顾客关于商品信息、促销活动、退换货政策等方面的问题，24 小时在线服务，大大提高了顾客服务效率和质量。
在组织架构上，超市设立了数据与 AI 部门，负责统筹管理企业的数据资源和 AI 项目实施，加强了与各业务部门之间的协作。企业还注重员工的 AI 培训，定期组织员工参加 AI 技术应用培训课程，提升员工的数字技能水平，为企业的数字化转型提供了有力的人才支持。
通过拥抱 AI，该连锁超市实现了从传统零售向智慧零售的转型，提升了企业的核心竞争力，在零售市场中占据了一席之地。
（三）农业 —— 某智慧农场
该智慧农场利用 AI 技术实现了农业生产方式的创新与变革。在农业生产过程中，农场安装了各种传感器，如土壤湿度传感器、温度传感器、光照传感器等，实时监测农作物生长环境的各项参数，并将数据传输至云端服务器。通过机器学习算法对这些数据进行分析和建模，农场可以精准预测农作物的生长态势、病虫害发生概率以及最佳灌溉、施肥时间，实现精准农业管理。例如，基于 AI 的病虫害预测模型能够提前一周预测病虫害的发生，农场可以及时采取防治措施，减少了农药的使用量，提高了农产品的质量和安全性。
同时，智慧农场还利用无人机搭载 AI 图像识别系统进行农作物长势监测和农田测绘，提高了农田管理的效率和精准度。
在农场管理方面，AI 应用促使农场建立了一套智能化的生产管理系统，涵盖了种植计划制定、农事操作安排、农产品销售渠道管理等多个环节，实现了农业生产全过程的数字化、智能化管理。
农场还与农业科研机构合作，培养了一批既懂农业又懂 AI 技术的复合型人才，为智慧农场的持续发展提供了人才保障。
通过拥抱 AI，该智慧农场在提高农业生产效率、农产品质量和农业可持续发展方面发挥了示范引领作用，为传统农业向现代农业转型提供了有益的经验借鉴。
六、传统行业拥抱 AI 的未来展望
展望未来，随着 AI 技术的不断创新和成熟，传统行业拥抱 AI 将呈现出更加广阔的发展前景。
1、深度融合与创新应用
AI 将与传统行业的核心业务深度融合，不仅仅是作为辅助工具，而是成为企业业务创新和商业模式变革的核心驱动力。例如，在能源行业，AI 将助力实现能源的智能生产、分配和消费，推动能源互联网的发展；在医疗行业，AI 有望在疾病诊断、药物研发、远程医疗等领域实现重大突破，为人类健康提供更加优质的服务。
2、行业生态重构
AI 的广泛应用将促使传统行业之间的边界逐渐模糊，催生出全新的产业生态体系。不同行业企业将围绕 AI 技术展开跨界合作与竞争，形成互利共赢的合作关系，共同开拓新的市场空间和业务领域。例如，传统制造业企业与互联网企业、AI 科技公司合作，打造智能硬件产品与服务生态；传统金融机构与科技企业合作，创新金融科技服务模式，提升金融服务的普惠性和效率。
3、智能化决策与管理常态化
AI 驱动的智能化决策将成为传统行业企业的标准配置，企业管理将更加依赖于数据和算法的支持。企业将建立完善的数据治理体系和 AI 决策系统，实现从经验决策向数据决策、智能决策的全面转型，提高企业的运营效率和竞争力，适应快速变化的市场环境和复杂多变的业务需求。
4、人才与技术协同发展
未来，传统行业企业将更加注重人才与技术的协同发展。一方面，随着 AI 技术在传统行业的深入应用，企业对 AI 人才的需求将持续增长，企业将加大人才培养和引进力度，建立完善的人才培养体系和激励机制，吸引和留住优秀人才；另一方面，AI 技术的不断创新和发展也将促使企业不断投入资源进行技术研发和升级，提升企业的技术创新能力，形成人才与技术相互促进、协同发展的良性循环。
七、结论
传统行业拥抱 AI 是大势所趋，AI 技术为传统行业带来了前所未有的机遇，能够助力企业优化业务流程、提升产品与服务质量、增强客户体验、创新商业模式。在拥抱 AI 的过程中，传统行业企业面临着技术、数据、人才、成本等诸多挑战，但通过明确战略定位、选择合适的切入点、加强技术与人才储备、构建数据基础设施等实施路径，企业能够逐步克服困难，推动 AI 与自身业务的深度融合。
AI 的引入驱动了传统行业企业在决策机制、组织架构、业务流程、人才培养与管理等方面的深刻变革，促使企业破茧重生，在数字化时代实现可持续发展。通过制造业、零售业、农业等行业的实际案例分析，我们看到了传统行业拥抱 AI 所取得的显著成效和巨大潜力。
展望未来，随着 AI 技术的不断发展和创新，传统行业将迎来更加广阔的发展空间，实现行业升级与转型，为全球经济的发展注入新的活力。传统行业企业应积极行动起来，以开放的心态、前瞻的视野和坚定的决心拥抱 AI，把握这一历史机遇，开启企业发展的新篇章。