根据你交谈的对象或阅读的内容，智能体(基于GenAI基础模型构建的系统，能够在实际世界中行动并执行多步骤流程)要么将带来生产力的乌托邦;要么将取代大量劳动力，要么将导致机器人统治世界，要么将赋予每个人超能力;要么以上情况全部出现。
为了应对这一不确定的未来，企业高管需要抛开情绪化的讨论。承诺随处可见，但批判性思维却十分匮乏。
自主式AI的潜力无疑十分巨大，尤其是随着这项技术持续飞速进步。它有望彻底改变知识型工作，重塑竞争的本质。
但是——请允许我们借鉴蜘蛛侠的灵感——“能力越大，责任越大”。领导者现在所做的选择，不仅将塑造他们的企业，还将影响未来几代人的工作方式。
鉴于仍有许多未知因素，要从夸大其词或悲观论调中筛选出确凿的事实颇具挑战性，但我们可以肯定的是，未来仍会发生诸多变化，然而，这并不能成为我们不对各种情景、选项、机遇、风险和投资进行深入思考的借口。
因此，我们推出了一项特别计划——“企业AI对话”。这将是一系列出版物、访谈和网络研讨会的集合，旨在汇聚全球商业、技术和学术领域的领导者，围绕战略、技术、组织和运营等方面展开讨论，以塑造领导者在智能体时代的领导方式。我们希望，这一努力将有助于企业高管基于实地经验教训和不断演变的成功策略，做出明智的选择。
CEO议程的六个部分
困扰领导者的一个根本问题是，对于AI和自主式AI的关注重点缺乏清晰的认识。考虑到仍有许多未知因素以及技术环境的快速变化，这一点可以理解，但这也使公司容易追逐虚假的承诺，分散资源。
以下议程项目有助于为战略过程带来一定的结构和纪律性。本着提供讨论和解决方案平台的宗旨，请将这些内容视为挑战和适应我们学习与成长过程的刺激因素和论断。
新型知识工作者：AI作为颠覆性同事
AI有望以与机器人革新制造业相似的方式重新调整知识型工作，只是速度更快。随着AI能够掌握曾经“人类专属”的任务——判断力、多步骤推理、协调、问题解决甚至创造力，企业高管需要重新思考人类角色，并构建确保道德且高效的人机协作结构。真正的限制因素将不再是技术能力，而是人类监督和管理智能体的能力。
关键问题：
• 在机器能够思考、协调、决策和创造的世界上，如何重塑角色和责任?
• 当AI成为劳动力中的核心成员时，如何留住、管理、发展和激励人才?
• 如何动态地创造和管理技能，提供持续的学习机会，以应对技能保质期缩短的问题?
人才管理需要迅速转变，以技能而非角色为重点，并明确最有效的人机协作模式。
重新定位独特性：竞争壁垒的崩溃
随着成本下降和能力提升，AI将降低进入壁垒，使新参与者能够以前所未有的速度颠覆现有企业。知识产权和机构专业知识可能日益成为商品。重新调整业务，以聚焦真正的竞争优势来源——如数据、技术、文化和企业级能力——至关重要。
关键问题：
• 当我的客户能够利用自己的智能体即时、持续且几乎无成本地优化客户成果时，可能带来哪些业务利益或重大风险?
• 在这种环境下，如何保护和扩大你的竞争优势来源?
• 领导者如何在保持透明和公平的同时，避免以牺牲长期利益为代价的短期优化?
• 如何将文化和培养归属感——这些AI无法复制的动态因素——增强为企业的关键差异化因素?
这一过程需要深思熟虑的投资和校准行动，以持续保护和增强竞争优势。
重新构想价值：从效率到指数级价值
自主式AI不仅仅关乎短期生产力;它关乎重新构想工作方式，以激发创新、转变客户体验并提升员工参与度，同时实现持续价值。如果企业局限于传统思维，将错失未来十年塑造业务的重大机遇。机遇在于找到重要问题的答案，例如：
• 当客户配备自己的智能体时，他们的行为将如何变化?
• AI的能力能够解决哪些曾经看似不可能的挑战，或为全新商业模式开辟道路?
• 哪些竞争优势来源可能因AI而增强或削弱?
成功的领导者将以大胆的机遇心态面对未来，重新思考其价值主张，并重新定义如何创造价值。
重构工作流程：从横向部署到纵向部署
我们的研究表明，虽然近80%的组织以某种方式使用GenAI，但同样比例的组织认为其对底线没有影响。原因往往在于专注于部署工具和零散的试点项目：许多组织广泛开展工作，旨在通过智能副驾和聊天机器人提高个人能力，而非改变集体绩效。虽然这些努力并非徒劳——它们培养了熟练度和准备度——但真正的影响来自于“内部AI”思维，即AI被嵌入到少数高价值领域(垂直领域)，并从头到尾重构工作流程。
关键问题：
• 纵向重构可能在哪些方面为你的业务带来质的飞跃?
• 以AI为先的工作流程的运营模式是什么，以及应如何提供支持?
• 如何构建AI模型、管道和系统，以实现跨垂直领域的复用和可扩展性?
现在采取行动的领导者将超越试点阶段，使AI成为工作方式和价值创造的核心。
智能体组织的崛起：更扁平、更快、更灵活
当前的组织结构是职能型的，反映了如何最好地管理知识工作者。随着人类和智能体并肩工作，组织将需要从传统职能转向以结果为导向的模式，这种模式更扁平、更快、更灵活。跨职能团队将融合产品愿景与软件交付，利用AI加速从创意到影响的旅程。共享所有权和实时实验将成为常态。
关键问题：
• 必须实施哪些治理措施以确保问责制而不减缓进度?
• 当生产力不再由时间定义，而是由企业能够有效协调的智能体数量定义时，应如何跟踪进度和增长?
• 一个充分利用AI和人类协作最佳优势的理想组织是什么样的?
领导者应考虑设计这样的系统：人类问责制和智能体速度相互强化，而非相互冲突。
培养你的学习超能力：为持续适应而建设
AI创新的快速步伐是一把双刃剑。虽然机遇无限，但不确定性也同样巨大。在一个边际知识成本接近零的世界中，成功将取决于组织学习和适应的能力及速度。学习和适应主要是文化问题，但它们需要建立能力，如可扩展、灵活的技术基础设施(例如AI网络)，以鼓励并响应持续的变化。
关键问题：
• 组织如何培养持续改进、“测试-学习-适应”的心态和文化?
• 开放源代码和内部建设之间的正确平衡是什么?
• 如何构建一个比竞争对手学习更快的组织?
在技术方面具备必要的灵活性意味着重新思考构建与购买之间的权衡，以优先定制基础设施、多云部署和可扩展性。
你的领导使命：大胆行动，个人问责
AI不是一项技术挑战，也不是CEO可以委托给别人的项目。CEO和董事会必须亲自发展AI熟练度，尝试技术，并至少启动一项大胆的端到端转型。同时，他们必须重构治理，以平衡速度与问责制、自主性与监督。
最重要的是，领导者必须以清晰的道德指南针为指引，确保AI进步带来的是长期繁荣和信任，而不仅仅是短期收益。
AI不是一个选择，它是一个必然，它需要一种新型的领导方式——大胆、适应性强且不惧挑战现状。我们在这个系列中提出的问题不仅仅是学术性的，它们关乎生存——不仅关乎个别企业，也关乎整个社会。
