AI重構(gòu)商業(yè)模式

AI原生應(yīng)用正接連不斷地快速涌現(xiàn)。

從產(chǎn)品的數(shù)量和社會公眾對其認(rèn)知程度來看，AI原生應(yīng)用仍處于早期發(fā)展階段。這并不影響我們的判斷，即：當(dāng)前正處在AI原生應(yīng)用大規(guī)模爆發(fā)并將深刻影響各行各業(yè)的前夜。

AI原生應(yīng)用是指一種以AI技術(shù)和設(shè)計(jì)理念為核心，利用AI能力原生創(chuàng)造出的產(chǎn)品或系統(tǒng)，其來源于采用生成式AI理念對各類應(yīng)用場景及其解決方案進(jìn)行重構(gòu)或創(chuàng)構(gòu)（創(chuàng)造新的應(yīng)用架構(gòu)）。

AI原生應(yīng)用具備以下典型特征：

以自然語言交互為基礎(chǔ)：用戶通過語言交互界面（Language User Interface）與后端交互，無需或者少量通過圖形界面（Graphical User Interface）與后端交互，最終呈現(xiàn)GUI和 LUI混合的交互形式，以實(shí)現(xiàn)用戶從有限的輸入躍遷到無限的輸入，既提供高頻、固定的功能，也具備對低頻、定制化需求的理解與處理能力。

具備自主學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力：在人機(jī)交互過程中，能夠集成理解、記憶、適應(yīng)多模態(tài)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行自我學(xué)習(xí)，能根據(jù)上下文、任務(wù)環(huán)境、交互對象的變化，對輸出結(jié)果進(jìn)行更準(zhǔn)確、更個性化的調(diào)整。

具備自主完成任務(wù)的能力：有能力基于大語言模型和知識庫執(zhí)行精確任務(wù)，實(shí)現(xiàn)端到端閉環(huán)，集獲取任務(wù)到完成任務(wù)全流程于一體。

“AI原生應(yīng)用”在量變積累中迎接質(zhì)變

AI原生應(yīng)用，將會基于“生成型大模型+辨識型小模型+Agent（智能體）+數(shù)字孿生+用戶擁有模型”五項(xiàng)技術(shù)或機(jī)制的組合來進(jìn)行長期演進(jìn)。

此技術(shù)架構(gòu)的全面落地絕非一蹴而就，需要在技術(shù)、工具、方法層面積累量變。

在技術(shù)方面，AI原生應(yīng)用的軟件架構(gòu)是以大模型為底座的生成式架構(gòu)，而傳統(tǒng)軟件則是具備確定性構(gòu)成式架構(gòu)。底座架構(gòu)的變化會帶來工程層面的變化，AI原生應(yīng)用的開發(fā)是以數(shù)據(jù)為本的一種生成式開發(fā)，與傳統(tǒng)軟件的協(xié)同式開發(fā)完全不同，并不要求開發(fā)流程、工具和開發(fā)者之間的高度協(xié)同。

這一系列變化，也就意味著傳統(tǒng)軟件的研發(fā)體系不再適用于AI原生應(yīng)用，企業(yè)管理者需要改造現(xiàn)有技術(shù)體系以匹配其開發(fā)要求，這對于大多數(shù)公司來說是一項(xiàng)重大改變。

在工具方面，AI原生應(yīng)用的發(fā)展需要各類工具應(yīng)用的產(chǎn)品化，如：部署和管理大模型的Hub平臺、產(chǎn)品化的大模型自動化微調(diào)工具、高精確度低成本的知識圖譜生成管理工具、Agent高效編程的集成開發(fā)環(huán)境等等。大規(guī)模普及AI原生應(yīng)用以解決各種問題的前提是具備完善的工具和框架體系，而非任一場景下都需要全流程自研。

所謂“磨刀不誤砍柴工”，產(chǎn)品化工具和框架的積累，將是AI原生應(yīng)用快速普及的關(guān)鍵成功因素。

在方法層面，目前實(shí)現(xiàn)AI原生的方法仍然處在探索期，這使得行業(yè)仍處在智力密集階段，富集頂尖智力人才投身其中，像美國的AI頂尖公司就聚集了來自斯坦福、麻省理工等知名院校的員工。

隨著探索的加深，方法必定持續(xù)積累和傳播，包括AI原生應(yīng)用開發(fā)思維、AI原生應(yīng)用開發(fā)方法、AI原生應(yīng)用的商業(yè)模式成熟等，其結(jié)果是創(chuàng)新方法漸成顯學(xué)，開發(fā)AI原生應(yīng)用所需的人才快速普及、開發(fā)門檻也將大幅度降低，這也為其質(zhì)變創(chuàng)造了前提。

我們認(rèn)為，AI原生應(yīng)用的技術(shù)架構(gòu)、工具產(chǎn)品以及方法論會在1～2年內(nèi)不斷演進(jìn)，積累量變因素，最終達(dá)到成熟、可大規(guī)模復(fù)用的程度，之后AI原生應(yīng)用將全面爆發(fā)。

AI原生應(yīng)用將重構(gòu)企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)和管理活動

目前企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)活動和管理活動是基于功能進(jìn)行構(gòu)建，如文件管理、報(bào)銷、制圖等，每個功能都會輸出對應(yīng)活動的結(jié)果。

企業(yè)內(nèi)部的工作流程首先是進(jìn)行專業(yè)化分工，將產(chǎn)出不同業(yè)務(wù)結(jié)果的員工進(jìn)行分類，再按照員工分類匹配使用不同功能。企業(yè)內(nèi)部會形成多種形態(tài)的工作流，面向不同任務(wù)時，企業(yè)對相關(guān)功能組件進(jìn)行串行或并行的組合，通過分工與協(xié)作來交付各類成果。

隨著任務(wù)復(fù)雜程度提升，調(diào)用功能組件數(shù)量會急劇增多，組合形式也相應(yīng)復(fù)雜化，這給組織管理帶來了很大的挑戰(zhàn)。

AI原生應(yīng)用的引入有機(jī)會為企業(yè)內(nèi)部協(xié)作形式帶來突破性的轉(zhuǎn)變，工作流將以角色為中心進(jìn)行重構(gòu)。面對具體的任務(wù)時，Agent會對任務(wù)所處的場景、領(lǐng)域、服務(wù)對象進(jìn)行識別，再調(diào)用企業(yè)的領(lǐng)域大模型對相關(guān)的知識、數(shù)據(jù)、功能組件進(jìn)行組合使用，然后作為一種角色，端到端地交付任務(wù)結(jié)果。

案例1：某電視互聯(lián)網(wǎng)平臺智能化桌面管理

電視桌面通常會展示電視劇、電影、短視頻等內(nèi)容的海報(bào)，為吸引用戶點(diǎn)擊觀看，海報(bào)的設(shè)計(jì)和管理工作極為重要，要求出品素質(zhì)高、更新時效快、備選素材多、能個性化展示。

過去，此項(xiàng)工作流程非常繁瑣，每上架一張新海報(bào)都要經(jīng)歷確定主題、選取片源、制圖、審核等一系列操作，需要運(yùn)營、設(shè)計(jì)、審核崗位的人員開展長鏈條的協(xié)作。

而在引入AI智能體后，此任務(wù)的實(shí)現(xiàn)過程被根本性重構(gòu)。

AI智能體首先獲取到內(nèi)容片源，然后引用企業(yè)內(nèi)部的設(shè)計(jì)及運(yùn)營知識，自動執(zhí)行圖像分析理解、合成海報(bào)圖像、多圖像混合編排、個性化推薦給用戶的全流程任務(wù)，實(shí)現(xiàn)任務(wù)端到端集成。

運(yùn)營和設(shè)計(jì)人員在此過程中扮演的是知識貢獻(xiàn)者角色，原有的鏈?zhǔn)絽f(xié)作機(jī)制被徹底打破，取代它的是“選取內(nèi)容展示給用戶”這一獨(dú)立任務(wù)單元，AI在此過程中實(shí)際上扮演了“內(nèi)容遴選官”的角色。

圖1 ：某電視互聯(lián)網(wǎng)平臺創(chuàng)作海報(bào)原流程

圖2 ：某電視互聯(lián)網(wǎng)平臺通過AI 智能體遴選內(nèi)容給用戶

案例2：招聘AI智能體

招聘是一項(xiàng)繁重任務(wù)，特別是勞動密集型企業(yè)，員工數(shù)量多且人員變動頻繁，招聘工作就更加艱巨。

傳統(tǒng)的招聘流程是：負(fù)責(zé)招聘的HR員工需要先溝通收集各崗位招聘需求，然后對外發(fā)布招聘信息，再與各招聘網(wǎng)站對接篩選簡歷；后續(xù)要經(jīng)歷一系列繁瑣流程，包括多輪聯(lián)系面試官、與候選人預(yù)約面試時間、收集面試反饋、辦理員工入職等。

即使在數(shù)字化系統(tǒng)的加持下，招聘工作也只是在某些局部環(huán)節(jié)得以提效，流程本身仍舊冗長。

行業(yè)中的新型AI招聘應(yīng)用提供了更加高效的解決方案，在過去一年取得了快速增長。

AI招聘應(yīng)用會先引入招聘單位的崗位信息與市場公開信息形成不同行業(yè)的崗位勝任知識庫，并將知識庫微調(diào)到專用的“招聘領(lǐng)域大模型”中，使之具備專業(yè)化的內(nèi)容辨別、理解和生成能力。

Agent會驅(qū)動領(lǐng)域大模型，在面試過程中以數(shù)字分身的方式與候選人開展深度對話、追問、解析，識別候選人是否符合崗位要求和任職資格要求，最終向招聘單位交付評估報(bào)告，并與企業(yè)對齊是否招聘的結(jié)論。

更為關(guān)鍵的是，Agent具備從候選人和招聘企業(yè)獲得反饋的能力，可以沉淀知識和自我學(xué)習(xí)；后續(xù)企業(yè)提升招聘能力的方式，也不再是提升面試官的規(guī)模和技能，而是優(yōu)化知識庫和大模型、優(yōu)化與候選人的交互方式、優(yōu)化評估報(bào)告的質(zhì)量。

圖3 ：企業(yè)招聘傳統(tǒng)流程

圖4 ：使用AI 招聘應(yīng)用完成招聘任務(wù)

這種“以AI招聘官為中心”的協(xié)作機(jī)制，可以顯著提升企業(yè)招聘活動的效率和效能。

由此可見，引入AI原生應(yīng)用到組織內(nèi)部會形成不同類型的新角色，其中任何一個角色都可以獨(dú)立完成一類任務(wù)，也可以由多個角色進(jìn)行協(xié)同，完成更為復(fù)雜的任務(wù)，內(nèi)部利益相關(guān)者的交易結(jié)構(gòu)也會因此重塑。

此類協(xié)作方式的改變，還將帶來一個重要影響。

未來企業(yè)內(nèi)部的關(guān)鍵能力，將更依托于企業(yè)知識庫（包括領(lǐng)域大模型知識）的豐富性、AI原生應(yīng)用的個體能力和AI原生應(yīng)用的群體協(xié)作能力。

原有“人-人”交互形成的組織能力，將會被重新定義，組織內(nèi)耗將會極大程度降低，原有管理活動也會大幅度減少，并帶來管理成本的大幅度降低。

AI原生應(yīng)用將形成新的商業(yè)模式

AI原生應(yīng)用在改造企業(yè)內(nèi)部活動的同時，會伴生改進(jìn)企業(yè)內(nèi)外利益相關(guān)者的交易關(guān)系，形成新的商業(yè)模式。

此類改進(jìn)的外在現(xiàn)象即是出現(xiàn)一系列新產(chǎn)品或新服務(wù)，例如：企業(yè)發(fā)布對客戶服務(wù)的數(shù)字人（AI Worker），或者創(chuàng)造不同任務(wù)場景下的智能體，其實(shí)質(zhì)都是企業(yè)內(nèi)外部主體之間交易關(guān)系的變化。

如在上述AI招聘應(yīng)用的案例中，招聘官數(shù)字分身和招聘報(bào)告都是具象化的產(chǎn)品，其本質(zhì)是AI招聘應(yīng)用的開發(fā)商與企業(yè)客戶之間形成了一種新的交易關(guān)系，即：由企業(yè)客戶采購AI服務(wù)，并提供崗位知識和招聘需求，再由AI招聘應(yīng)用交付適崗候選人。

這種新交易關(guān)系的價值是使企業(yè)內(nèi)招聘交付標(biāo)準(zhǔn)一致、招聘成本降低、招聘效率提升。

當(dāng)企業(yè)使用AI原生應(yīng)用服務(wù)于內(nèi)外部利益相關(guān)者，會帶來以下變化：

○顯著增強(qiáng)使用者的能力。高度智能化、個性化的Agent功能，能夠?yàn)槭褂谜叨说蕉说赝瓿梢豁?xiàng)任務(wù)，降低其工作成本，甚至使其具備曾經(jīng)無法獲得的能力。

○大幅提升服務(wù)效率。AI原生應(yīng)用能夠讓使用者可以隨時隨地獲得服務(wù)，并且面對大量使用者的場景不存在等待時長。

○提升個性化和標(biāo)準(zhǔn)化的程度。AI原生應(yīng)用能夠理解使用者的個性化需求，并且能根據(jù)記憶靈活響應(yīng)。同時由于Agent能根據(jù)使用者預(yù)設(shè)的要求來執(zhí)行任務(wù)，不存在人為因素帶來的主觀差異，其最終交付的結(jié)果高度標(biāo)準(zhǔn)化，這有利于優(yōu)化督查、審核、采購、質(zhì)檢等需重點(diǎn)關(guān)注人因風(fēng)險(xiǎn)的任務(wù)。

○可持續(xù)改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)。使用AI原生應(yīng)用過程中，用戶會產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)反饋，這些數(shù)據(jù)能夠改進(jìn)大模型和智能體的能力。同時，能力提升又為吸引更多用戶使用產(chǎn)生可能。用戶在使用AI原生應(yīng)用時也參與到了產(chǎn)品改進(jìn)中，最終形成一種正反饋循環(huán)。

我們判斷，擁抱AI浪潮的優(yōu)秀企業(yè)會在未來持續(xù)重構(gòu)自己的商業(yè)模式。

其外在體現(xiàn)是企業(yè)中會有越來越多的數(shù)字助理、數(shù)字分身、數(shù)字員工出現(xiàn)，這些數(shù)字人會調(diào)用AI原生應(yīng)用類型的崗位智能體來承擔(dān)一些新的職能，以此來服務(wù)用戶和外部交易對象。同時，企業(yè)也會開發(fā)出更多服務(wù)于內(nèi)部員工的服務(wù)智能體，以增強(qiáng)員工能力。

圖5 ：液態(tài)金屬型的商業(yè)模式構(gòu)建

數(shù)字員工和真實(shí)員工會建立起長期的共生關(guān)系，持續(xù)優(yōu)化企業(yè)內(nèi)外部的交易結(jié)構(gòu)。這些企業(yè)會持續(xù)引入行業(yè)知識、企業(yè)知識、崗位知識，構(gòu)建越來越強(qiáng)大的領(lǐng)域大模型。同時也會按照商業(yè)模式與戰(zhàn)略發(fā)展的需要，靈活組合業(yè)務(wù)活動，持續(xù)創(chuàng)造、改變、消除各種AI智能體角色。

企業(yè)按照上述路徑發(fā)展的最終形態(tài)是“液態(tài)金屬型”組織，是企業(yè)重構(gòu)的最高層次。

在此形態(tài)下，企業(yè)已經(jīng)變成完全的流體，可以任意進(jìn)行變革和適應(yīng)，各種資源的流動和組合不再有阻力。企業(yè)可以按照價值鏈、產(chǎn)品組合、管理職能、業(yè)務(wù)流程等維度，無限地細(xì)分和重新聚合業(yè)務(wù)活動和管理活動。

AI原生應(yīng)用的普及最終也會帶來企業(yè)產(chǎn)生和運(yùn)營范式的革命，將工業(yè)時代的分工范式轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芙?jīng)濟(jì)時代的智慧體范式。在智慧體范式下，經(jīng)濟(jì)社會的主體由人變成了智慧體，即人機(jī)協(xié)同互動的碳基+硅基主體。

AI原生應(yīng)用驅(qū)動商業(yè)模式持續(xù)創(chuàng)新的范式

我們認(rèn)為，AI原生應(yīng)用的產(chǎn)品創(chuàng)新正在走進(jìn)快車道，層出不窮的新產(chǎn)品、新形態(tài)縱然“亂花漸欲迷人眼”，必然圍繞以下四種價值定位方法進(jìn)行商業(yè)模式設(shè)計(jì)和價值延伸。

第一是構(gòu)建能創(chuàng)造新價值的業(yè)務(wù)場景，為用戶或客戶提供前所未有的新體驗(yàn)或新能力。

超級個人助理就是典型案例，例如蘋果公司正在打造高度智能化的Siri語音助理，正試圖突破現(xiàn)有“App孤島化”現(xiàn)狀。當(dāng)用戶輸入打車、點(diǎn)餐、訂票類的指令時，Siri可以端到端執(zhí)行對應(yīng)任務(wù)，用戶無需打開諸多分門別類的專用App，而且可結(jié)合用戶偏好進(jìn)行個性化的選擇，降低用戶的篩選成本。

這種新的業(yè)務(wù)場景下，蘋果完全可以構(gòu)架出一套全新的服務(wù)分發(fā)商業(yè)模式，伴隨創(chuàng)造巨大的新價值空間。

第二是能夠降低交易成本。

交易成本會發(fā)生于交易搜尋、交易議價、決策評估、交易監(jiān)督、違約處理等環(huán)節(jié)中。比如交易房產(chǎn)需要以支付中介費(fèi)的方式尋找買家或賣家，并存在繁冗的交易流程；又如制造業(yè)公司采購元器件，需經(jīng)由采購尋源、樣品配送與試用、效果評估等多項(xiàng)環(huán)節(jié)才可最終確定采購方案，時間成本巨大。

這些都是長期存在的交易成本，而AI原生應(yīng)用將為降低上述交易成本提供可能。交易雙方可以事先構(gòu)建屬于自己的數(shù)字分身，將自有商品知識庫、需求數(shù)據(jù)、個性化的偏好和行為數(shù)據(jù)等融入到領(lǐng)域大模型或RAG（檢索增強(qiáng)生成）中。

在交易發(fā)生前，雙方數(shù)字分身根據(jù)即時的交易需求進(jìn)行雙邊交互，以獲取更加適配的交易方案，進(jìn)而減少交易前的各項(xiàng)環(huán)節(jié)、降低成本。

第三是創(chuàng)造或優(yōu)化業(yè)務(wù)活動和管理活動，做到以前想做但做不好的事。

構(gòu)建此類商業(yè)模式時，應(yīng)采用聚焦鏡的思維，識別在原有業(yè)務(wù)系統(tǒng)中能夠通過引入AI原生應(yīng)用而顯著優(yōu)化的環(huán)節(jié)。

比如，零售業(yè)引入AI來總結(jié)海量用戶評論、形成摘要，輔助進(jìn)行產(chǎn)品改進(jìn)；又如AI制藥領(lǐng)域應(yīng)用大模型技術(shù)，加速分子模型構(gòu)建和藥物性質(zhì)預(yù)測，大大提升研發(fā)流程的效率；然后再利用AI原生的理念，引入新的角色，對原有業(yè)務(wù)活動進(jìn)行重構(gòu)。

隨著AI技術(shù)和商業(yè)模式的加速發(fā)展，面對長期低效、做不好的業(yè)務(wù)活動，AI原生應(yīng)用或許能另辟蹊徑，提供突破性的解法。

第四是用于降低交易風(fēng)險(xiǎn)。

可以利用AI原生應(yīng)用學(xué)習(xí)并理解特定領(lǐng)域的交易數(shù)據(jù)，結(jié)合公開數(shù)據(jù)和私有數(shù)據(jù)，包括交易記錄、信用評分、市場案例等，對新交易進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)探測和預(yù)警，尤其是在金融行業(yè)，金融機(jī)構(gòu)可以利用AI原生應(yīng)用對大量財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、征信數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以及可以端到端打通業(yè)務(wù)活動。諸如此類，AI在數(shù)據(jù)密集、決策變量多的領(lǐng)域具備廣闊的發(fā)展空間。

以AI原生的視角發(fā)掘價值創(chuàng)造的機(jī)會

在AI原生應(yīng)用將迎來爆發(fā)式發(fā)展的前夜，我們對即將到來的全新圖景充滿希冀。面對無數(shù)可能性，當(dāng)前時代的優(yōu)秀企業(yè)家應(yīng)開放心態(tài)、擁抱變化，通過AI原生的視角發(fā)掘在行業(yè)和企業(yè)內(nèi)創(chuàng)造價值的機(jī)會。我們?yōu)閰⑴c其中的企業(yè)提供以下建議：

一是著手培養(yǎng)AI人才梯隊(duì)并提升組織能力。AI時代不僅需要頂尖的技術(shù)專家，更需要兼通技術(shù)、業(yè)務(wù)、管理的復(fù)合型人才。二是構(gòu)建適應(yīng)自身的AI技術(shù)能力。企業(yè)應(yīng)開始著手構(gòu)建適應(yīng)自身的AI技術(shù)能力，選擇合適的工程平臺、數(shù)據(jù)管理工具、大模型、云服務(wù)設(shè)施等技術(shù)要件來落地。

三是公司層面展開全方位變革，“AI+”不僅是一場技術(shù)領(lǐng)域變革，更是針對公司治理、業(yè)務(wù)流程、上下游供應(yīng)等各領(lǐng)域的變革。需要公司制定嚴(yán)謹(jǐn)?shù)腁I升級戰(zhàn)略，來面對未來的行業(yè)變化以及AI所帶來的挑戰(zhàn)。

四是尋找新的垂直市場機(jī)會。我們建議創(chuàng)業(yè)公司專注在仍未被開發(fā)的細(xì)分領(lǐng)域、聚焦于業(yè)務(wù)需求的端到端方案，創(chuàng)造在沒有生成式AI的時代難以出現(xiàn)的AI原生應(yīng)用。

五是將AI原生應(yīng)用與商業(yè)模式創(chuàng)新相結(jié)合，實(shí)踐AI原生應(yīng)用開發(fā)絕非開發(fā)一款孤立的應(yīng)用程序這么簡單，而應(yīng)與重塑組織內(nèi)外部利益相關(guān)者交易關(guān)系相結(jié)合。

（魏煒為北京大學(xué)匯豐商學(xué)院管理學(xué)教授，馬勇斌為北京大學(xué)匯豐商學(xué)院MBA，王子陽為西安交通大學(xué)物流科創(chuàng)融合發(fā)展與研究中心副教授，張鵬程為華中科技大學(xué)管理學(xué)院管理學(xué)教授）