本文刊载于《中国中小企业》，作者系广东省中小企业发展促进会会长谢泓。
早期的企业数字化（即ERP系统年代），是基于企业管理的数字化，要求系统性非常强，管理单元划分要细化，且需要整合很多技术作支持。这要求企业有很强的规划能力，既需要做业务调研梳理，又需要重建组织，还需要较高的投入成本，对人才密度的要求也较高。因此，在企业数字化早期，大企业无疑更有优势。
中小民营企业虽然在经营灵活性、适应性和韧性方面表现更为突出，能够迅速应对环境变化并迭代解决问题，但在规划和系统能力上与大企业仍有差距。然而，在AI时代，中小民营企业则可以通过AI，以人为中心，有效整合业务数据，克服数字化过程中的挑战，以实现更加精细、高效的数字化管理与运营。
01
AI触发数字化转型理念演变
传统数字化系统需要很多强制行为，如填写表单、僵化的流程限制，让人成为系统的附庸。现在的AI智能体，其“人性”表现在于满足人的求知欲，赋能人类并且成为人的工作助手，体现在工作中的以人为本。
AI的价值在于触发了数字化转型的核心理念演变。几年前大家还在为“上系统”焦虑，现在AI让焦点转向“如何让系统服务人”，企业管理逐步从“管理控制”到“能力延伸”转变，这当中最根本的区别在于驱动力的不同。
传统数字化业务（如ERP/CRM/早期OA系统）的驱动核心是“控制与管理”，目标是流程规范化、数据采集、效率监控。这容易导致人被系统规则束缚，成为数据录入员，被迫遵循固定流程，用户是被动响应者。
与之相反，AI大模型与智能体擅长处理各种海量信息、模式识别、自动化重复任务。这把人从枯燥、机械的工作中解放出来（如查找特定合同条款、生成会议摘要草稿、处理基础客服咨询等），让人能聚焦于需要人类特有能力的领域，如批判性思维、情感连接、复杂决策、创造力、战略规划、同理心驱动等，是以人为核心而非以系统为核心的工作模式。
AI可以作为强大的知识伴侣，实现随时提问、探索新领域、寻求不同角度的解释，快速提供信息摘要、知识脉络、相关资料。学习的过程是主动、动态、可定制的。AI还可以提供个性化的学习路径，能根据用户水平、兴趣和学习节奏推荐知识、模拟练习、提供反馈，实现真正的个性化教育。
02
AI与数字化改变未来企业管理模式
与传统系统需要超强规划性与完善的顶层设计不同，AI时代的企业可以从第一个应用的AI智能体、第一个AI员工开始，边学习边探索，边工作边成长，边深入边系统。AI数字化随着AI员工的成长而成长，企业AI智能体的应用落地、成熟与效率提升，与一家现代的数字化企业相伴相生。
AI进入企业，就是从场景中来，然后回到场景中去。不存在从场景中来，再生成一个很大的数字包袱，让人产生恐惧。它应该是点状学习，然后逐步连成片，连成系统。
大模型带来的对话、提问、指令等自然语言交互，大大降低了使用技术的门槛，企业员工不再需要精通复杂软件和特定查询语言，转而使用自己更为熟悉的语言去获取知识和生成内容，更符合人类自然的沟通和学习方式。
AI智能体的驱动核心是“赋能与协作”，目标是放大人的能力、解决复杂问题、激发创造力和满足探索欲。用户是主动发起者或协作者，AI智能体更像是“超级助手”而非“监督者”。
AI的成长过程就是不断地投喂数据“养料”，像培养小孩子一样，它是自我成长的，会自我调优。当我们不断把业务、专业知识反复地反馈进去，就是企业数字化不断生长的历程。
传统系统受限于预设场景和问答模式，而AI则能够根据具体场景灵活调用和组合数据，实现更智能的响应和服务。企业AI化的过程，实际上是企业逐步形成其专用知识库与使用知识的全过程。
传统企业的数字化，人才与知识密度、资金投入门槛非常高，它提供了企业自上而下的管理范式。中小企业推动传统数字化转型容易失败的原因，就是源于管理者视角而非用户视角。未来的企业管理，有AI赋能，有可能从自上而下的管理，转变为自下而上的涌现。
03
关于企业AI数字化的几点思考
企业的数字化智能系统围绕两个核心链条——认知链和行动链展开。认知链从事实出发，通过记录、数据提取、信息处理、知识提炼，最终形成洞见和规律。它能够处理和优化知识的提取和应用，同时通过统一指令来源，实现设备之间的大协同，提升整体效率。行动链则从价值出发，依据原则制定决策、计划和流程，最终执行操作。它用新的知识结构和认知体系，萃取并利用现有的逻辑和数据，推动系统的整合与优化。
传统数字化是“规则驱动”，它规范行为，管理流程，但也容易让流程淹没人性需求。现在的AI是“价值驱动”，它贴近人的需求和创造力，是赋能个体、满足求知、激发创新的主动赋能工具。AI不是把人变成系统的一部分，而是让系统成为人的自然延展。这种从“数字控制”向“人本赋能”的转变，代表了技术服务于人而非限制人的本质回归，是迈向更高效、更富创造力和人性化工作方式的重大进步。
未来的理想模式是人机协同共生：AI负责信息处理、模式识别、任务执行等“算力与记忆力”密集型工作；人负责战略决策、价值判断、情感连接、创意探索等“智慧与人性”核心领域。“协同赋能”模式的发展，让技术进一步深入理解并服务人类。甚至我们可以思考，人类工业化的未来，是技术对人类与社会的回归，而非异化，这是构建人性化AI系统的重要理论基础。
技术赋能的关键不是取代人，而是通过人机互补释放人的创造力。当AI处理标准化分析（如销量预测），人类专注价值判断（如促销策略），才能实现可持续的业务增长。未来企业拥抱数字化，不是“上系统”，而是构建AI认知底层框架、打造个人AI增强体系、培育未来核心竞争力等。
知识兼容数据的AI时代，行业协同的模式正从财务博弈转向信息和知识的共享，降低了跨信息和知识协同的成本，使得真正的协同成为可能，而非单纯的博弈。这种转变促进了行业内的合作，增加了获取收益的可能性，体现了模式创新上的突破点。
值得思考的一个问题是：如何避免新的“控制陷阱”？AI不应成为另一种形式的管理工具。使用AI工具的目标应是“增强智能”而非纯粹替代人力或监控，关键在于设计上保障人的主导权和决策权。还需警惕数据依赖与偏见风险，当中应有人的批判性思维进行复核和修正。
科技为人类服务，科技向善，人心向上。