本文来自微信公众号：商业评论 （ID：shangyepinglun），作者：商评君

“企业AI，要有‘体’的思维，也要找到‘击破点’。”

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“人不做初稿，AI不做终稿。AI的本质不是替代，而是升级；对于人的价值创造——不是终点，而是起点。”

2022年11月，ChatGPT的横空出世，将AI从一个技术概念迅速推至企业界的风口浪尖。尤其是2023年初以来，随着DeepSeek等通用大模型的普及，AI正以前所未有的速度渗透进日常办公场景。然而，一个令人深思的现象是：尽管AI工具的使用越来越广泛，许多企业管理者却陷入更深的焦虑——AI到底如何与我的业务深度结合？它是一场真正的变革，还是又一波短暂的技术浪潮？

我们发现，一般企业中，AI的应用多数仍停留在“点状工具”层面：拟文案、整理会议纪要、借AI生成周报……这些动作看似提升了效率，却未能触及企业经营的核心。真正的认知GAP在于对AI效率的认知，并不只是简单的人力手工替代，而是真正的数据资源的打通、链接、挖掘，推动资源更为合理的分配而产生的效能提升。也因为这样的认知偏差，企业缺乏从“整体”视角理解AI的能力，陷入“见树不见林”的转型困境。

董本洪（Chris Tung），前阿里巴巴首席市场官，亲历并推动阿里大数据营销到全域营销（Uni Marketing）再到企业数字化转型的全过程。作为业内最早提出“数据智能”（Data Intelligence）理念的实践者之一，他于今年七月推出的新书《AI管理学：人工智能重塑企业管理》（以下简称“AI管理学”），首次系统提出“智能升维体”框架（OI—DI—AI），明确指出：

大多数企业尚未意识到，没有OI（Organization Intelligence组织智能）和DI（Data Intelligence数据智能），就没有真正的AI（人工智能）。

在专访中，董本洪一再强调，AI不应被视为对人的替代，而应被看作组织与个人能力Upskill（技能升级）的契机。正如柯洁与AI对弈后反而激发新思路，人与AI之间应是“背靠背”的协作关系。

他指出，当前企业AI应用最大的误区在于“跳过OI和DI，直接奔AI而去”。真正的企业AI化，必须建立在组织智能（OI）与数据智能（DI）的基础上，三者层层递进、缺一不可。

在这场对话中，董本洪不仅拆解了企业AI落地中的典型误区，也给出了从战略到执行的系统方法。在他看来，AI焦虑的背后，依然是认知差；破局的关键，是思维的升维。

如果我们仍仅从“效率提升”“成本削减”的层面理解AI，那就尚未真正理解这个时代。

AI带来的，其实是一场从人的价值到组织价值的全面升级。

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商业评论：我们注意到，当前很多企业对AI的应用是零散的、点状的，缺乏系统思维。您在新书《AI管理学》中提出了“智能升维体”的概念框架，您是如何思考的？

董本洪：从2022年11月ChatGPT推出以来，全世界尤其是企业界开始特别关注AI。特别今年初以来，AI从一个被理解的概念变成人手都在用的普及工具。我有机会与第一代创业者交流，发现他们也会天天用AI，却也困惑如何将AI与企业整体运营策略有机融合。

对AI的认知和使用，多半停留在有点像是另一种形式的搜索引擎一样去找答案，做一些有意思的问答，或是进行一些脑力的刺激。但是，这和企业的运营是结合不起来，大家普遍感到迷惑，也在不断寻找答案。

同时我也发现，整个商业管理体系中，关于AI时代如何重新思考管理的命题仍处于空白状态。而企业真正AI化，恰恰需要通过管理来深入推动。这一空白恰恰是当前最迫切的需求。

我在阿里工作时，有幸参与了大数据营销的建设，也代表集团与很多500强企业推进数字化转型升级。那时候我们已经在用算法、机器学习——虽然今天AI更强调人机协作，但本质是相通的。于是我把这些经验与思考写成了这本书，提出“AI管理学”这一框架，希望起到抛砖引玉的作用。

商业评论：当前企业AI应用的情况如何，最大问题在哪？

董本洪：大多数企业管理者思考AI时，是从一个“点”开始的：一线员工用AI除了用ChatGPT、通义千问这些APP。它的角色是一个小帮手，一个小工具，而这是非常分散的应用模式。

你仔细思考根源，会发现这是一个管理问题：组织和AI之间有没有真正建立关系？就像当年我们推动大数据营销，案例容易做，但能否真正推动企业数字化转型，卡点往往在于组织的适应性，背后就是管理者的决心。

最初推动数据，很容易动到人的奶酪，AI则更甚——它不止动数据，还会替代部分人的能力。当这些都重新改组的时候，在组织上很容易遇到很大阻力。如果你没想清楚AI如何与组织之间的交互，或想清楚了却没想好如何通过管理来推动，智能化就很难落地。

所以我提出了一个“智能升维体”的三层框架：

·最底层是OI（Organization Intelligence，组织智能）

·中间是DI（Data Intelligence，数据智能）

·最上层才是AI（Artificial Intelligence，人工智能）

但是大多数企业跳过OI和DI，直接奔AI而去，这是目前最大的认知误区。

商业评论：在您提出的三层框架中，DI（数据智能）处于中间位置，承上启下。为什么您认为这一层如此关键？很多企业主认为数据是技术团队的事。

董本洪：DI是我这个框架中承上启下的一层，非常关键。很多企业主对于数据的价值理解有限。虽然大数据已经说了很多年，但大多数人仍只在营销领域有些感知——这也是为什么有些朋友问我：“你怎么不是写AI营销？”因为我觉得营销层面的数据应用已经被验证，反而成了思维瓶颈。

AI需要算力、算法和数据。数据就像食材，厨房厨具再好，食材不新鲜，再好的大厨也做不出东西。前一阵子大家说瓶颈是算力，都在抢芯片；现在又说瓶颈是算法……但不管怎样，数据绝对是关键一环。

数据的作用远不止于训练AI。正如我们谈到的私域，要想构建企业独有的核心能力，就必须用企业自己的数据来训练模型。因此，决定AI模型能力上限的关键，在于你用于训练它的原始数据的质量与数量。同时，模型上线后，还必须能够与实时变化的数据进行交互，才能持续发挥价值。

DI讲的不是公司有没有数据，而是公司有没有充分发挥数据价值的能力，所以是data的intelligence，是有没有实现数据智能化。因此要着重考虑data intelligence如何做起来。如果DI这一层做得好，它是真正推动公司智能化关键要素。

商业评论：如果您给一家企业的DI打分，怎样算及格？怎样算优秀？

董本洪：说实话，大部分企业连60分都达不到。60分的标准是：公司有非常清晰的数据策略。至少在研、产、供、销、服等主要价值链上，有明确的数据节点规划，从汲取、清洗、打标到存储，有完整的策略与能力体系。能有这个就已经60分了，这并不容易。而90分的企业则更进一步：能够充分掌握可产生明显业务价值的数据场景。数据整理好、存储好只是60分，真正难的是用起来。90分的企业很清楚在核心竞争力场景中已找到应用点，并能持续迭代优化。目前大多数企业的问题不是没有数据，而是不知道如何用数据产生价值。DI的本质，是业务价值的数据化与智能化表达。

商业评论：很多人担心AI会取代人，您怎样看这种焦虑？

董本洪：AI能处理所有基础性、重复性工作，甚至模仿你的经验，但最终的决策必须由人来做。很多人认为AI来临会威胁我们原本的工作岗位，或需要重新训练人的专业能力（Reskill）。但我认为不是重构，而是升级的过程（Upskill）。

就像柯洁与AI对弈后，反而激发出新的思路。AI不仅帮你提效，也帮与你合作的人提升能力，实现技能升级。

举个例子，一个公司中不是每个员工都是明星员工，但AI有强大的复制能力。理论上应将最佳员工的经验和能力训练成Agent模型，让更多人可成为明星员工。

这不是替代，而是能力的提升。将来，AI Agent甚至能模拟真人完成从规划、执行到检验的全流程，而不仅是单一动作的重复。到那时，团队中可能是“人+AI Agent”共同协作，组织形态也会变得更弹性、单元更小、更灵活。

商业评论：所以您认为AI更能帮助人实现人的价值，就是会出现更多“超级个体”？

董本洪：是的。真正懂得使用AI的公司，不仅是公司能力更强，员工也会变成超级员工。以前管理者要花大量时间把60分员工提升到80分，现在AI可以承担这部分工作，从而让管理者更专注于如何让80分的人挑战90分、100分。

甚至在高管层面，AI也能帮助捕捉直觉与经验。很多中小企业老板做策略靠的是直觉，直觉来自经验。经验被AI捕捉、建模后，可以更确保无遗漏、无疏失。

将人的经验转化为数据，并持续反馈给AI，就能让它不断进化。所以我认为，当整个公司都具备这种思路时，AI就不再是人的对立面，而是一种‘背靠背’的伙伴关系，是一种能力的升级。我们永远要看到人的核心价值。如果能实现这一点，企业的内核将会发生根本性的变化。

商业评论：您在书中致敬“管理探险家”，是否在鼓励企业主更勇敢地拥抱AI？在当前经济环境下，企业应该如何把握AI应用的时机？

董本洪：是的。我这本书的封面写了一句话：致所有的管理探险家和新一代的企业主。我认为这是一个变革的时代，充满了机会，也充满了挑战。这个时候愿意推动变革的人，才有最大的机会。在整个管理界，我认为是有很多人想要在这个时代风口求新求变的，这样的人，我叫他“探险家”。

AI也只是一个变化契机，马云老师曾说过：“面对新事物，很多人看不见、看不懂、看不起、来不及。”

人最难从惯性中走出来，尤其是在过往中获得过既得利益的，反而变得更保守固化，而不愿采取积极的行动。

关于经济周期与AI应用的关系，我最近也常被问到。我听到很多企业主跟我说，现在这个经济环境生意难，数字化是不是要等一等。但我认为这是最好的机会，因为我的看法是在经济上行的周期，智能化的改变是能带给企业快速扩张的势能的。相当于说天兵天将来相助，团队的能力会扩大的很多。如果在下行的时候，企业若想真正做到降本提效，在发展上更要谋划好如何用AI智能来解决很多常规和运营的问题，企业更要主动拥抱AI。

常有人说，人被AI取代，实则是被能驾驭AI的人取代。企业亦然，谁能抢先一步并应用得当，谁就能提升核心竞争力。因此，无论经济周期如何变幻，归根结底，竞争力才是硬道理。

商业评论：对于想要开始行动的企业，您有什么具体建议？

董本洪：我鼓励大家实践，可以先从专项小组做一些创新试点。再从全盘思考。只要有决心，就可以从最擅长的点突破。做，一定比不做学得更多。

当年数字化推行时也是如此——实践之后才有感觉。AI时代也一样。所以我要鼓励大家除了看这本书之外，就是一定去实践。不管是当年的数字化还是现在的智能化，我觉得是实践以后才有真知。

与董本洪老师的这场对话，令人不禁回想起十多年前电子商务初兴时的情景：同样是一片兴奋与茫然交织，同样是旧体系未能及时回应新变化，同样需要一批“探险者”率先探路。

董本洪老师提出的OI-DI-AI三层框架，为企业提供了一条从“点状应用”走向“智能升维体”的清晰路径。尤其是对于企业对数据真正的理解和应用，数据深度价值挖掘，直击大多数企业的痛点：数据与业务脱节、数据质量低下、数据策略缺失……

他的观点犀利而深刻：没有DI，就没有真正的AI；AI不是替代人，而是升级人；企业需要有体的思维，也需要找到真正的击破点。

正如董本洪老师所言：这是一个变革的时代，充满了机会，也充满了挑战。这个时候愿意推动变革的人、创新的人才有最大的机会。

“拥抱变化”，致敬每一位探险者，创业人！