高文婧

（华晋焦煤有限责任公司，山西 吕梁033000）

摘要：人工智能技术的快速发展正在重塑企业管理的方方面面。当前，AI已从实验室走向实际应用，在企业管理中展现出显著优势：通过风险预警机制，AI能够实时监控安全隐患和财务风险，提升企业的抗风险能力；在运营效率优化方面，AI推动自动化流程、供应链智能化以及人力资源管理的科学化；在战略决策中，AI通过数据分析和预测模型帮助企业精准识别市场趋势和潜在机会。然而，AI的应用也面临多重挑战：数据质量问题（如不完整、偏见和干扰）影响模型准确性；技术基础设施滞后和高昂的实施成本限制了企业的AI转型；数据安全和隐私问题加剧了企业对数据泄露的担忧；此外，组织文化与员工适应性问题，如变革阻力、管理层认知不足和技能缺口，也阻碍了AI的落地。更深层次的挑战在于AI处理罕见问题的能力不足，缺乏反思和创新能力。未来，AI与企业管理的关系将是数字文明与工业文明的创造性融合，要求管理者在人机协同中找到新的平衡，将科技作为人性的延伸，推动组织迈向更高质量的发展。

关键词：AI 企业管理；主要挑战；劣势转化

在互联网技术深度渗透、数据洪流席卷全球的背景下，经济全球化正推动企业进入一个复杂的多维竞争场域。传统的单一管理优化已经无法满足当代组织的生存与发展需求，企业亟须构建一种整合型管理体系，涵盖战略布局、数字转型以及组织协同。这种系统化变革不仅能够驱动运营效率的提升，更能实现价值链条重构，赋能企业从单纯的成本控制到全面价值升级的跨越式发展。

在这一背景下，人工智能技术恰如穿透迷雾的利刃，为破解企业发展的困局提供了全新的范式。从预测性维护优化生产流程，到自然语言处理重构客户服务，再到强化学习重塑投资组合，人工智能正以超越人类认知边界的能力，重塑企业架构。它不仅为企业提供了技术上的突破，更为其在复杂环境中寻找新的增长路径提供了可能。

然而，人工智能的应用并非没有挑战。企业需要打破现实掣肘、解构技术壁垒，构建一个兼顾效率与责任的可持续发展框架。在技术狂飙的浪潮中，牢记初心锚定核心竞争力。在数据洪流中筑牢安全堤坝，助力企业在智能化的浪潮中稳健航行。突破AI应用阻力不再局限于技术层面，更是企业战略、社会责任以及未来发展的关键命题。唯有找到平衡，企业才能在智能化时代真正实现可持续的高质量发展。

一、AI技术发展现状

人工智能技术已从实验室走向千家万户，呈现出前所未有的繁荣景象。从技术突破，到应用落地，AI渗透进人类社会的方方面面。从最初的单一形态到现行多模态融合，从简单数据分析到深度推理能力，从IT系统软件到实现具身智能，人工智能正以前所未有的速度和深度改变着我们的生活与工作方式。

当前的主流模型已全面拥抱“多模态融合”，将不同模态数据整合，提取互补信息，增强模型的泛化能力。AI“推理能力”的显著提升是另一大亮点，其处理多维度知识关联和深度逻辑推演的能力，在部分领域已展现出超越人类专家的水平。此外，“具身智能”迎来爆发期，标志着AI从纯粹的软件系统向与物理世界交互的实体智能转变。人形机器人以接近人类的灵活度，使AI系统能够像人类一样通过感知、决策和行动的闭环与环境互动，为制造业、物流和服务业带来革命性变化。AI技术已渗透到几乎所有行业，正从提升效率的辅助工具演变为不可或缺的核心生产力。作为人类智慧的重要延伸，其在拓展知识边界和解决复杂问题领域展现出前所未有的可能性。

二、AI技术在企业管理中的优势应用

1.风险预警智能化

风险预警机制是一种在风险发生之前，通过收集、分析和评估各种相关信息，及时发现潜在风险信号，并采取相应措施以降低风险损失的管理工具。它如同一个“哨兵”，时刻关注着企业各个部门的运行状况，一旦发现异常迹象，便迅速发出警报，提醒决策者采取行动。在传统风险预警中，主要依赖人工收集数据、经验判断以及简单的统计分析方法，这种方式存在诸多局限性。相比之下，AI 技术在风险预警机制中具有强大的数据处理、模式识别和预测能力，能够更高效、更精准地提出风险预警解决方案。在企业管理中，AI智能风险预警机制正逐渐成为提升企业抗风险能力和运营效率的关键工具。

（1）安全生产监控升级

在企业生产环境中，安全隐患往往隐藏在细微之处，传统的人工巡检方式不仅效率低下，还容易遗漏关键问题。AI通过图像识别技术，能够实时分析视频数据，精准捕捉并识别潜在的安全隐患。例如，AI系统可以对生产区域的人员行为进行实时监控，识别违规操作（如未佩戴安全帽、未穿防护服、违规进入危险区域等），并立即触发报警机制。这种实时监控能力不仅减少了人工巡检的盲区，还能在危险发生前及时干预，有效预防安全事故的发生。

此外，AI还可以对设备运行状态进行实时监测。通过智能分析算法，AI能够识别设备的运行状态和异常情况，提前发现潜在的设备故障或安全隐患。例如：特斯拉公司生产线已全面引入AI系统，通过收集和分析生产设备的运行数据（如设备的温度、压力、振动等参数），建立设备故障预测模型。这些模型可以提前预测设备可能出现的故障，以便合理安排维护和修理，减少设备停机时间，提高生产效率。

更重要的是，AI系统可以运用在易燃易爆场所、毒化品存放场所、矿井工作面等安全敏感环境的日常管理工作中。在事故应急处置时，AI能够迅速定位事故点，并为应急指挥提供直观、准确的现场信息，并且通过智能调度系统，优化救援资源的分配，提高应急响应的效率和准确性。

（2）财务风控体系重构

随着AI技术的快速发展，其在财务领域的应用逐渐深入，尤其是在风险预警方面，AI展现出了巨大的潜力和价值。通过数据处理、模式识别和实时监控，AI能够帮助财务人员快速识别潜在风险，优化决策流程，从而提升企业的财务稳健性和抗风险能力。

通过机器学习算法，AI可以实时监测企业的财务数据，监控资金情况，识别可能出现的流动性风险，提醒企业优化资金管理。它还可以实时检测预算费用，当支出超出预算范围时发出预警，避免潜在财务危机。此外，通过自然语言处理技术，AI能够自动解析合同条款、法律法规和财务政策，确保企业的财务操作符合相关要求。同时，能够分析客户的交易历史、信用评分和市场表现，动态评估客户的信用状况，提醒企业采取措施降低信用风险。

2.运营效率优化

引入机器人流程自动化（RPA）和智能算法，企业能够将重复性高、规则明确的任务交给机器完成，从而大幅减少对人力的依赖。例如，在财务部门，凭证生成、发票审核、账单支付等事务目前可以使用RPA，不仅速度更快，还能避免人为错误。

供应链管理是企业运营中的关键环节，而AI的引入让这一领域变得更加高效和智能。通过全盘掌控信息，逐步分析解构下达计算结果，进行供应链优化。借助大数据分析和预测算法，AI能够实时监控供应链中的每一个环节，从原材料采购到物流配送。这种智能化的供应链管理不仅提升了企业的响应速度，还显著降低了运营风险。

生产与制造智能化是AI应用的另一个重要领域。通过整合订单需求、历史数据、仓储情况以及现场生产状态等多维度信息，AI能够实现生产流程的全面智能化。AI还可以优化生产计划，动态调整生产线的资源配置，减少因资源挤兑造成的进度瓶颈，避免物资资源浪费，从而提高了生产效率，降低次品率和库存成本。

在人力资源优化方面，AI的应用同样令人瞩目。通过分析员工数据，AI能够帮助企业更科学地进行招聘、培训和绩效管理。在员工培训方面，AI可以根据员工的技能差距和职业发展需求，定制个性化的培训计划。此外，AI还能通过数据分析预测员工的离职风险，帮助企业提前采取措施留住关键人才。这种数据驱动的管理方式不仅提升了人力资源的效率，还为企业创造了更大的价值。

3.集团管控赋能

在当今数字化转型浪潮中，企业集权管理已经成为提升管理效率、优化资源配置、强化风险管控的重要战略方向。然而，受困于集权管理带来的弊端（如业务量大、信息不对称、策略滞后等），大型集团难以实现高效的集权管理。人工智能（AI）和机器人流程自动化（RPA）作为前沿技术，正在通过数据整合能力以及流程化处理重复性审批工作，为企业集权管理提供了强大的技术支撑。

（1）实现数据整合能力，打破信息孤岛，构建统一管理视角。

企业集权管理的核心在于对资源、流程和信息的集中管控，而数据整合是实现这一目标的基础。传统企业中，数据往往分散在不同的部门、系统和业务流程中，形成了“信息孤岛”，导致管理层难以获得全面、实时的业务洞察。AI和RPA的结合，能够有效打破这些壁垒。

（2）流程化处理重复性审批工作，提升效率，强化合规。

重复性审批工作是企业集权管理中的重要环节，但传统的人工审批方式往往效率低下、容易出错，且难以保证合规性。AI和RPA的引入，能够彻底改变这一现状。

（3）优化资源配置，支持战略决策。

通过实时数据分析，企业可以更精准地了解资源使用情况，从而优化资源配置。AI和RPA提供的实时数据和分析结果，能够为管理层提供全面、准确的业务洞察，支持更科学的战略决策。

4.战略决策支持

人工智能（AI）的快速发展为企业战略决策提供了全新的工具和方法，使其能够更精准、高效地应对复杂多变的市场环境。AI通过分析海量数据，能够快速识别市场趋势和消费者行为的变化，并通过预测分析模型，结合历史和当前数据，预测市场需求的变化，帮助企业提前布局。在并购与投资决策中，AI能够通过风险评估和情景模拟，帮助企业识别潜在机会和风险。通过多智能体建模技术，AI可以模拟竞争对手、供应商和客户的行为，优化企业的竞争策略。

三、AI赋能企业管理的主要挑战

1.数据质量瓶颈

AI训练基于大量的基础数据，数据的引用关系到分析结果的准确性。

在实际应用中，数据准确性可能由多种因素（如数据录入错误、传感器故障、数据传输过程中的损坏等）导致偏差甚至错误。若输入数据不完整或不准确，模型无法获取全面、准确的信息，从而影响运算结果的准确性；同样，数据偏见会导致预测结果不公平，从而影响决策的公正性；数据干扰是AI在数据训练过程中，由于基础数据存在误差或夹杂不相干信息，导致模型偏差，使其无法准确识别和学习到有用的特征。数据质量的高低直接影响AI运算结果的稳定输出。

2.技术实施障碍

技术基础设施的滞后同样制约着AI的应用深度。制造业企业现有IT系统无法支持AI技术的部署需求。特别是对于中小型企业而言，昂贵的硬件升级成本和复杂的技术架构重组往往超出了其承受能力。传统管理软件管理流程固定、功能模块单一，难以适应AI时代灵活多变的业务需求。而大规模重构则使企业在AI转型面临巨大的切换成本和运营风险。

此外，AI系统的部署并非一劳永逸，需要持续的数据输入、模型优化和系统更新。AI专家的稀缺性导致人力成本居高不下，进一步抬高了企业的技术应用门槛。这种“成本压力”使得许多企业对AI转型望而却步，或仅停留在试点阶段难以规模化。

3.安全与隐私风险

AI系统需要大量的数据来训练模型，这些数据可能来自多个渠道，包括用户、合作伙伴和公开数据集等。如果企业没有对数据使用进行严格把控，就可能导致数据泄露。存储在云端或本地服务器上的数据，如果没有采取足够的加密和访问控制措施，就可能被黑客窃取或被内部人员滥用。此外，数据未实现去标识化和隐私保护，可能通过分析模型的输出数据，推断出敏感信息。在网络应用中，企业可能会与第三方共享数据，如果没有明确的协议和安全措施，数据就可能被滥用或泄露。

4.组织适应困境

变革阻力是AI赋能企业管理过程中最普遍也最棘手的软性挑战。传统管理模式下的员工往往对新技术抱有疑虑甚至抵触情绪，特别是当AI应用可能影响工作岗位时。企业员工对AI技术在工作中的引入表示担忧，主要恐惧来源于对失业的焦虑和对技术不适应的压力。这种心理障碍若处理不当，可能导致项目推进受阻甚至失败。

管理层认知与支持的不足同样构成关键瓶颈。部分企业领导者对AI技术的战略价值认识不足，或将AI简单视为成本削减工具而非能力提升杠杆。缺乏高层推动的AI项目往往难以获得必要的资源投入和组织关注，最终流于形式。

技能缺口是阻碍AI落地的另一重要因素。AI系统的有效运用需要员工具备相应的数字素养和数据思维，而传统企业往往缺乏这方面的人才储备。这种能力断层不仅影响系统效能的发挥，更可能导致员工对技术的负面体验，形成恶性循环。

5.创新局限

AI在处理罕见问题时会出现卡顿停滞状态，导致其性能表现无法达到使用者在常规任务中所期望的响应速度与决策精度。同样在创新领域，如医学诊断、化学合成、心理学探究方面，AI也呈现弱势状态。创新的缺乏和模式僵化，这种弱势不仅是技术问题，更是设计逻辑的问题。AI的训练数据通常是静态的，无法捕捉环境的动态变化，缺乏对已有数据组合和逻辑推理的能力，不能实现真正的跨区域联想和前瞻性。AI在数据分析迭代过程中缺乏反思能力，无法意识到本身的局限性，也无法主动调整现有行为。相比之下，人类在面对非常规问题时，能够通过反思和学习不断优化自己的策略。而AI的这一特性让它在失败时无法进行自我调整，只能依赖外部的干预。这种缺乏反思能力的问题在动态环境中尤为明显。

四、AI技术劣势转化策略

1.数据治理升级

为了更好地赋能企业管理，实现数据的治理升级，企业需要从数据收集、整合、清洗到质量监控的全流程入手，系统性地优化数据链的运行效率和质量。

首先，规范数据收集流程是优化数据链的基础。在数据收集阶段，企业应明确数据需求与目标，确保数据的采集方向与业务需求高度契合。同时，选择合适的数据来源，并建立统一的数据收集标准与规范，避免因数据来源不一致导致的混乱。此外，采用自动化数据收集工具可以显著提高数据收集的效率和准确性，减少人工干预带来的误差和延误。

其次，整合多源数据是提升数据链价值的重要环节。在实际业务中，数据往往来自多个渠道，格式各异，内容分散。因此，企业需要对这些多源数据进行格式转换与统一，确保数据的兼容性；通过数据清洗与去重，剔除冗余和无效信息；进行数据融合与关联，挖掘数据之间的潜在联系；最后，通过数据一致性校验与调整，确保数据的准确性和完整性。

第三，数据链的优化离不开对数据质量的严格把控。去除重复数据、纠正错误数据、处理缺失值是提升数据质量的关键步骤。重复数据不仅浪费存储资源，还可能导致分析结果的偏差，错误数据则直接影响决策的科学性，而缺失值的处理则需要通过合理的填充或剔除策略，确保数据的完整性。

最后，建立数据质量监控体系是保障数据链长期稳定运行的核心。在数据收集阶段，实时监控数据的来源和质量，确保数据的及时性和准确性；在数据处理阶段，对数据清洗、标注、增强等环节进行全程监控，确保数据在处理过程中不发生偏差；在数据存储阶段，监控数据的存储状态，防止数据丢失或损坏；在数据使用阶段，通过用户反馈和数据分析结果，持续优化数据链的运行效果。

2.安全体系构建

数据安全是企业充分挖掘AI潜力的前提，贯穿于AI应用的全生命周期，实现数据保护，构建坚实的数据安全防线，是企业在激烈的市场竞争中立于不败之地的护身符。

首先应当完成数据加密与访问控制。企业应采用先进的加密技术，对存储在本地服务器或云端的数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的机密性。设置严格的访问权限，根据员工的职责和工作需求，授予不同级别的数据访问权限。此外，利用数据访问日志，记录数据访问的时间、地点、访问人员等信息，以便在发生数据泄露事件时，能够快速追溯和定位问题。

其次，完成数据匿名化与去标识化。在数据共享和模型训练前，企业应对数据进行匿名化处理，去除个人身份信息（如姓名、身份证号、电话号码等），将数据转换为无法直接识别个人身份的形式。同时，对数据进行去标识化处理，将数据中的标识符与数据主体分离，确保数据在使用过程中无法与个人身份关联。

最后，完善安全协议与合规管理。制定完善的数据安全管理制度，明确数据的收集、存储、使用、共享和销毁等环节的安全要求和操作流程。企业应定期对数据安全管理制度进行审查和更新，确保其符合最新的法律法规和行业标准。与合作伙伴签订数据安全协议，明确双方在数据共享和使用过程中的责任和义务，确保数据使用的合法性和合规性。

3.复合型人才培育

企业AI应用复合型人才的培养至关重要。这类人才须具备多方面的知识技能：技术上，要掌握机器学习、深度学习、自然语言处理等核心AI技术；业务上，需深入了解所在行业的业务流程、数据特点及关键指标；还须具备数据分析能力，能从海量数据中提取有价值信息，支持AI模型训练与优化；良好的沟通协作能力和项目管理能力也是推动AI项目顺利实施的关键。

企业内部培训课程是培养此类人才的重要途径，应依据企业业务特点和人才需求，设计涵盖技术基础、业务基础和数据分析处理的课程，强化内部人才转化。同时，与高校、科研机构合作开展产学研联合项目，让员工参与实际AI研发工作，提升实践与创新能力。此外，通过招聘吸引AI领域优秀人才，建立企业专属AI团队，逐步形成企业独特的AI文化。

4.基础设施迭代

基础设施的升级是解决技术结构问题的首要任务。企业应制定分阶段的 IT 系统升级计划，逐步引入先进的技术架构。利用云计算技术，企业可以按需租用计算资源，无需一次性投入大量资金购买硬件设备，从而降低硬件成本。传统的管理软件往往难以适应 AI 时代的需求，因此企业需要引入灵活的 AI 管理平台。这些平台应具备高度的可配置性和可扩展性，能够集成多种 AI 功能模块，如智能决策支持、自动化流程优化等。通过与现有业务流程的无缝对接，企业可以实现业务流程的智能化升级，而无需对整个系统进行大规模的重构。例如，某制造企业通过引入 AI 管理平台，将智能排产模块集成到现有的生产管理系统中，实现了生产计划的自动化优化，提高了生产效率。这种优化不仅降低了技术切换成本，还减少了因系统切换带来的运营风险，使企业能够更平稳地过渡到 AI 赋能的管理模式。

5.系统智能优化

开发 AI 系统的反思模块，使其能够评估自身决策的准确性，识别局限性，并根据反馈进行自我优化和调整。例如，在财务风险评估中，AI 系统可以通过反思模块对自身的预测结果进行评估，分析预测错误的原因，如数据偏差、模型假设不合理等，并据此调整模型参数或改进算法，提高预测的准确性。在实际应用中，通过引入用户反馈机制，AI 系统能够根据用户的评价和建议，及时调整其行为和决策策略。此外，定期对 AI 系统进行性能评估和审计，能够及时发现系统存在的问题和潜在风险，为系统的自我优化提供依据，从而使其在动态环境中更好地适应和优化自身行为。

五、结束语

人工智能在企业管理中的终极价值，并不在于创造某种精密的技术工具去替代人类劳动，而在于其作为组织系统进化的催化剂，重新定义价值创造的范式与边界。当算法深度渗透企业运行的毛细血管，它解构的不仅是重复性劳动，更是工业时代固化的组织形态与思维惯性，在认知重构中激活组织沉睡的进化基因。

AI的本质是组织认知框架的高维度升级。它将散落在业务流程中的数据碎片转化为流动的认知图谱，使企业突破人类思维的线性局限，在模糊性与不确定性中构建动态决策模型。传统层级制组织依赖于经验主义决策，与机器学习构建的预测性存在认知维度的根本差异。AI带来的升维并非剥夺人类的决策权，而是将直觉与算法、创造力与计算力编织成新的决策神经网络，让组织在复杂环境中获得生物体般的自适应能力。

在赋能企业管理上，AI重构了组织运行的底层操作系统。它打破部门墙构筑的数据孤岛，将供应链、生产端、市场端的离散信息流转化为实时联动的价值回路。这种数字化神经网络的建立，使得企业从机械式的流程执行者，蜕变为具有感知－分析－响应能力的智慧生命体。管理者不再是简单的流程控制者，而是进化为人机协同生态的架构师，在算法构建的透明化决策场域中，将战略思维聚焦于价值网络的创造性连接。

破旧立新，AI驱动不间断学习机制，倒逼企业打破工业时代的稳态发展观，建立起动态演化的组织心智。当预测性维护替代故障检修、需求预判先于市场波动，企业开始习惯用生长性思维替代修补型思维。这种转变催生出新型管理哲学——在人与机器的能力交界处，管理者需要重新界定控制与赋能的边界，将标准化流程交给算法，而将人性特有的共情力、审美力和突破性创造力，升华为组织进化的推动力。

因此，AI与企业管理的关系，本质是数字文明与工业文明在组织层面的创造性融合。它既非冰冷的机器替代，也非浪漫的技术附魅，而是通过重塑组织的感知方式、决策逻辑和进化节奏，在人类智慧与人工智能的共振中，孕育出更具生命力的商业物种。这种进化要求管理者以哲学家的思辨重新理解控制论，以建筑师的匠心重构人机界面，最终在组织DNA中刻写出属于智能时代的生存密码——让人成为科技的尺度，让科技成为人性的延伸。

参考文献：

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[4]Edit1.人工智能为什么会出错[OL].https://docs.pingcode.com/baike/161528，2024.