AI时代企业管理的转型路径
当下，全球正处于人工智能（AI）迅猛发展的前沿浪潮中。从生成式AI（Generative AI）的惊人登场，到代理式AI（Agentic AI）的自动进化，AI正以空前的速度重塑各行业的商业格局。在此宏观环境下，企业管理面临着全新的机会与挑战：外部机会：AI技术显著提升了企业的生产效率、降低了创新门槛，并为企业创造了新的业务增长途径。内部痛点：传统的企业管理模式常存在流程碎片化、效率低下、跨部门合作困难以及数据孤岛严重等问题。融合趋势：当AI与传统企业管理结合，数字化、智能化转型已不再是企业的“可选项目”
企业AI战略：北大3天研修班，助非技术管理者直击核心
💡企业需不需要掌握AI？这不是学不学的问题，而是如果不学，竞争对手就会超越你。当同行利用AI降低成本、提高效率、优化决策并重构产品时，你还在等待技术成熟吗？等待的结果不是成熟，而是差距。AI能否真正为业务创造价值，不在于模型有多强大，而在于企业最薄弱的环节是否被打通；不在于拥有多少智能体，而在于数据、流程和业务知识是否已为智能体做好准备。企业学习AI不是追逐潮流，而是关注这三件事：一、你的行业是否正在被AI重写规则？二、你的团队是否有能力实施AI？三、你的管理者是否了解AI能做什么和不能做什么？如果都回答
数字化浪潮中，如何甄选优质的软件外包服务商？
伴随数字化转型的加速，众多企业正借助软件系统来提升管理效能、优化业务流程并压缩运营成本。然而，对于多数企业而言，自行组建技术团队不仅资金投入大、周期漫长，还面临招人难、管理难等挑战。因此，寻求专业的软件外包公司，已成为推进数字化建设的主流选择。但在实际协作中，不少企业都曾遭遇过：那么，企业在筛选软件外包商时，究竟该关注哪些核心要素？大量软件项目的失败，往往源于需求理解上的偏差。一流的软件团队通常会在深入洞察业务流程、管理模式及实际运营场景后，再制定相应的技术方案，而非机械地执行需求文档。成熟的软件项目通常
AI重塑软件业：自研崛起与SaaS的新生
第一篇：“51%的团队已完成由AI辅助开发的软件交付。请注意，这并非演示或原型，而是已投入生产环境的系统，真正用于公司内部业务。”【小师妹解读】往昔我们常以为，自研软件是大厂才享有的特权。然而今年Retool的调查揭露了真相：51%的团队已将AI生成的代码应用于实际业务。这绝非演习，真实的生产系统已上线。缘何如此？门槛已被打破。昔日购买SaaS，实则是外包开发能力。如今，从拆解需求到编写代码，AI这位“新同事”全权负责。试错成本极低，出错便令其重写。软件开发的权力，正下放至每位业务人员手中。你读懂这一信号
AI赋能管理 谱写新篇 | 金蝶AI城市峰会(上海站)顺利收官
关于上海智策方舟数字科技有限公司上海智策方舟数字科技有限公司，作为一艘满载智慧与前瞻视野的数字化服务巨轮，已在黄浦江畔扬帆起航。在金蝶集团总部的支持下，金蝶上海生态圈4家核心伙伴成功整合，凭借23年深耕沪上的深厚积淀，服务过逾万家企业，铸就了独一无二的数字化领航力量。智策方舟平台作为金蝶中国排名前五的服务商，集结了150多位行业翘楚，其中技术骨干逾120人。他们不仅是金蝶技术与产品的忠实执行者，更是企业数字化转型的资深专家。平台全面覆盖金蝶全线产品，为各类企业提供完善的数字化方案，有力助推集团“ALL i
于东来重申：员工能力暂难匹配高薪，但政策不变
来源：财经大瓜田 6 月 12 日晚间，胖东来创办人于东来再度通过社交平台发声，阐述了对“胖东来薪资热议”的见解。他再次强调，胖东来将始终如一地执行超越常规的薪酬策略。 于东来指出：“基于现实状况，过去三十载间，胖东来无论是一线员工还是管理层，其专业技能均未达到当前薪资所对应的水平……为了塑造胖东来人健全的人格、独立生存的本领、创造幸福生活的能力以及为社会贡献价值的素养，三十年来我们始终坚持超额薪酬政策，以此成就员工，推动其健康成长，向着既定目标与理想奋进！因此，未来这项政策将持续下去，直到胖东来人从优秀
人工智能究竟赋予了我们什么
人工智能究竟赋予了我们什么 首要难题在于，当下的 AI 主要服务于个体，在团队协作层面，其潜力尚未被充分挖掘; 其次，AI 的运行依赖训练与上下文语境，这对企业端而言，数据获取依旧是一大瓶颈; 再者，就个人层面来看，核心的竞争格局并未发生本质变化。 **************** 最近，我聆听到一个与我观点高度契合的见解！这足以证明，身为企业管理者，他确实对这一议题进行了深度的审视。 广东 , 2 小时前 ,首要难题在于，当下的 AI 主要服务于个体，在团队协作层面，其潜力尚未被充分挖掘; 其次，AI
AI 智能体重塑企业管控体系
传统企业业务管理系统的核心使命在于规范流程、汇聚数据及实现管理透明化，其本质是企业的“记录载体”。伴随 AI 技术的演进，系统功能已超越单纯反馈“既往经营成果”，转而具备趋势预判、异常侦测、资源调配、智能建议及自动执行能力。财务、供应链、制造、采购及经营分析等领域正逐步迈向 AI 驱动的主动式管理。企业部署 AI 的关键要点：1. 数据治理优先于模型构建AI 的上限取决于数据品质而非模型优劣。实施前务必完成主数据清洗（如物料编码、供应商与客户档案），打破数据孤岛并确立标准体系。若跳过此步直接应用 AI，必
AI沙龙：企业第二大脑与增长新路径
点击上方蓝字【中正商学苑】关注我们引言活动背景技术变革的深层影响，往往不体现在工具形态，而是悄然重塑了商业的底层逻辑。尽管企业在技术引进上不遗余力，系统模型纷纷落地，但收效甚微：AI多用于“写邮件、做PPT”等表层工作，新业务拓展受阻，真正的降本增效依然难以实现。不少企业拥有智能时代的工具，却仍沿用工业时代的管理思维。技术本身并非壁垒，管理者对技术的认知与定位，才是决定未来的关键分水岭。本次UNA-EMBA AI系列沙龙诚邀敬文龙博士主讲《AI的角色：企业的第二大脑与第二曲线》，旨在引导听众从“工具堆砌”
对话陈果：AI 无法取代的核心是什么
【创见者·苏州】首期活动，我们专访了中国企业知识开源计划创始人及首席布道师——陈果。陈果拥有众多头衔，但比头衔更具分量的，是他二十四年间穿梭于国企、外企与民企的实战阅历——▸ 中国企业知识开源计划创始人、首席布道师；▸ 曾创立波士顿咨询（BCG）旗下科技咨询部门 BCG PLATINION 大中华业务，并担任董事总经理；▸ 曾任 IBM 咨询全球执行合伙人、怡安翰威特咨询全球合伙人等职；▸ 曾担任主板上市民营企业的总裁兼执行董事；▸ 率领团队为超过 100 家企业提供咨询服务，覆盖消费品、零售、高科技、汽
2026年6月刊：AI时代下的组织变革
2026年6月新刊预告△点一下！购买新刊卷首语伴随AI从GPT模式升级为智能体模式，越来越多的企业开始认识到，在AI竞争里，最昂贵的成本之一，已经不是算力，而是组织的反应速度，是AI能否深度嵌入企业的工作流和组织的肌理。领先一步的管理者甚至提出，AI 组织的最大盲区是把 AI 转型理解为技术部署，而非组织重构。当传统的组织已经成为创新的桎梏，当AI正在从“点状提效”向“链状重塑”演进，深刻改变企业的业务价值链时，创新企业必须要勇敢地打破部门墙，重塑工作流，推动全业务链的链式管理。这意味着，企业里所有人都需
日本企业遗失千万用户数据硬盘，信息安全隐患引关注
快科技6月9日消息，对于一家经营年限接近百年的企业来说，因为内部管理疏忽弄丢存储大量用户个人信息的硬盘，无论从哪个角度看都实在是很不应该发生的低级失误。 据日本媒体公开报道，日本九州电力输配电公司在6月8日专门召开新闻发布会，正式对外透露，旗下一块存储有1090万名用户个人信息的固态硬盘已经确认丢失。 这块硬盘是在外部承包商处理相关数据的环节中不慎遗失，虽然官方表示硬盘设置了基础的密码保护，却没有加装可让普通设备无法直接读取的全量加密防护机制，这意味着硬盘里存储的海量用户数据，完全存在被第三方随意读取、造
胜宏科技股价飙升8% 拟实施7亿员工持股激励
立足香港，放眼世界。新浪财经全球资本峰会金曜奖投票启动！挖掘最具价值的资本力量，你的一票，至关重要 点击投票 胜宏科技（02476）盘中涨超10%，午后涨幅达8.45%，现报367港元，成交额14.47亿港元。 6月8日晚间，胜宏科技发布通告，公司拟启动新一期员工股权激励计划，资金规模上限为7亿元，拟通过二级市场购买等合规途径获取公司A股普通股股票。激励对象涵盖公司董事（不包括独立董事）、高管及合并报表子公司员工。该方案目前仍在筹划中，有待董事会及股东大会审批，存在一定变数。 行业专家表示，胜宏科技正处产
新书首发：《AI+金融》——从技术规则到智能体，构建金融AI落地方法论
AI早已成为金融行业的核心竞争力，而非锦上添花的附加功能。然而现实困境重重：模型精度提升了，业务效率却未见改善；算法能力增强了，组织优势却难以建立；数据治理、模型可解释性、监管合规、业技协同等环节处处受阻……为解决AI技术与金融业务、企业管理全链路落地的难题，这本《AI+金融：人工智能与企业管理的融合实践》应运而生！它不仅是算法工具书，更是金融从业者必备的AI管理思维指南。01双线全景，梳理金融AI完整技术演进脉络本书以技术发展脉络与金融应用场景双线并行，完整呈现人工智能全发展周期：✅ 起点：传统符号主义
AI项目失败的根源
2025年，全球企业对AI的投资总额达到6840亿美元。根据RAND调研显示，其中80%的企业未能取得任何可量化的商业成果。这表明约5470亿美元的AI投资最终打了水漂。 更令人震惊的是，麻省理工学院（MIT）的研究数据也指出——95%的企业级AI试点项目以失败告终。 问题出在哪里？ 答案在于，AI提供的是执行能力，而非决策能力。换句话说，AI只负责执行任务，至于哪些任务值得做，哪些不值得做，AI无法判断，而人应该具备这种判断力。 但现实中，人们往往缺乏这种判断力，因为当前企业面临的最大挑战正是判断力的缺