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近日，《哈佛商业评论》中文版2025年12月刊刊发了云顶国际集团官方网站数码董事长郭为的署名文章《AI下一站：运营生产力才是主战场》。文章从乔布斯提出的管理生产力与运营生产力出发，结合云顶国际集团官方网站数码在医疗、制药与高端制造领域的“AI for Process”实践，指出AI成为流程本身的新智能中枢。

从乔布斯提出的管理生产力和运营生产力，到AI for Process的落地实践，AI通过重塑流程，正在成为运营生产力的核心引擎。这不仅验证了技术范式、业务模式与管理方法协同演进的“风轮”理论，更标志着企业运营进入了人机智能深度融合、生产要素被系统性重新编排的新阶段。面向未来驾驭这一变革，将是我们释放无限创造力的关键。

管理生产力与运营生产力再分化

1992年，乔布斯在麻省理工学院进行的精彩演讲中，提出信息技术的发展呈现两大特征：“管理生产力”和“运营生产力”。这一洞见是对美国国防部第一任国防信息主任斯特拉斯曼（Paul Strassmann）观点的延伸，核心是通过IT提升管理创造价值与管理成本之比，评估技术贡献。乔布斯将斯特拉斯曼的观点提炼为“管理生产力”，同时敏锐洞察到信息技术对业务运营本身的价值更为深远，进而延伸出“运营生产力”。具体而言，管理生产力指向改善管理流程与办公效率，用PC及办公软件服务管理者；运营生产力旨在使业务本身发生变革，通过定制化软件与行业应用直接赋能运营环节。

由于时代局限，乔布斯的观点在当时并未引起太大轰动。当时的运营应用无法通过“商品化软件+PC”的模式实现，严重依赖昂贵大型机、COBOL语言和专业MIS团队；PC的主流用途被普遍视为办公自动化，而非运营变革，业界也尚未形成“前台数字化”的共识。

今天情况已然颠覆。过去的信息技术主要服务于管理生产力，AI的崛起让运营生产力变得极为突出。企业前台数字化业务和AI解决方案正在成为核心价值来源，其产出已远远超越后台管理的价值。如今AI领域的投资热点和流程自动化、大模型驱动、智能体赋能的创新实践，无不印证了乔布斯当年的判断：下一次重大革命将聚焦于运营生产力。

流程的智能重塑

乔布斯的“运营生产力”虽提出了构想，但在当时缺乏有力支撑；而以下云顶国际集团官方网站数码AI for Process的三个典型案例正是“运营生产力”的体现。

医疗领域，我们于中国某知名医院实现了流程的智能重塑。 针对胰腺癌术后并发症诊断复杂、人工负担重的痛点，我们没有停留在单点工具开发，而是用智能体重构诊断流程，将诊断拆解为信息抽取、智能判别、报告生成三个核心环节，并部署相应的智能体协同工作。这一改变让平均诊断时间大幅缩短，诊断准确率提升至94%，流程变得更加规范高效。同样，在应对“黄牛抢号”运营顽疾时，我们构建了从异常识别到自动响应的智能流程。效果立竿见影，黄牛成功抢号次数从每日1200次锐减至100余次，有效保障了号源公平与医疗资源的合理利用。这不仅是效率提升，更是通过流程智能化，深刻改善了患者体验与医院运营秩序。

制药领域，我们为某著名生物制药企业的医药研发安装强大智能引擎，重构医药情报分析体系。 传统医药情报分析面临数据碎片化、处理耗时长、人工易遗漏关键信息等深层挑战，导致决策滞后与潜在战略误判。 AI for Process深度融入研发脉络，设计了由竞争格局分析、医药文献分析、医药专利分析等多个智能体协同工作的新系统。这些智能体基于医药知识图谱与领域大模型，能理解专业逻辑并进行关联推理，实现了从信息采集、多维度分析到辅助判断的端到端流程智能化。将原本静态、依赖人力的流程，重塑为具备持续理解与判断能力的智能系统，让精准情报深度嵌入从立项到上市的全生命周期，大幅缩短研发周期，降低了创新隐形成本。

高端制造领域，我们助力一家动力电池制造企业实现了工厂智能化升级，优化核心产线节拍，部署的多模态AI视觉智能体能够毫秒级捕捉机械臂“抓、移、放”运动轨迹，并进行语义拆解与时序分析；随后，优化决策智能体介入，进行根因分析并自动生成优化建议，通过系统直接驱动执行，形成“感知-决策-执行”的闭环。最终整线UPH（单位小时产量）提升了15.2%，产线首次具备了持续自我优化的能力。这不再是单点的视觉检测，而是AI深度参与并推动制造流程本身的进化与重构。

以上案例共同指向核心命题：AI for Process，AI成为流程本身的新智能中枢。我们并非仅仅在用AI优化旧流程，而是在定义具备感知、决策与进化能力的新流程。AI已不再仅仅是服务于“管理生产力”的传统信息系统，已然成为聚焦于业务核心的运营生产力，对人类劳动生产率的提升起到了革命性作用。最终，通过流程智能化重塑，我们得以解放人类最宝贵的创造力，让流程本身成为集体智慧的坚实承载者与放大器。

AI智能体代表的技术范式，与医药、制造场景的业务模式和管理方法交汇于流程（Process），正契合我提出的“风轮”模型*（注释附后）。AI智能体正基于其擅长自动化、数据采集、精准执行等任务的特征，承担起流程中大量规则明确、重复性高或需要持续监测的任务，与人类在判断力、决策力和综合能力上的优势形成互补。人机协作，即人类智能与人工智能的融合，本质上正是生产要素的重新编排，显著提高生产效率和过程质量的同时，实现了流程的自动优化与重塑。

AI驱动的技术跃迁与商业模式重构

AI带来的远非单点工具升级，而是通过技术范式跃迁、业务模式重构与管理方法进化，共同推动企业运营向智能化、自主化的新形态演进。

第一，在技术范式上，AI从辅助工具转向“自主智能体”，驱动一次深刻的技术跃迁。 过去，AI多以增强工具的角色存在，遵循“人类决策、机器辅助”的模式；如今，我们正迈向智能体（Agent）范式，AI能够进行半自主甚至自主的决策与执行。在这一过程中，人类智能与人工智能深度融合、协作，共同构成新的技术范式基础。具体而言，“通专融合”成为趋势，以通用大模型为基座，结合行业数据与知识训练出垂直领域的专属模型，进而构建服务于特定流程的智能体。在云顶国际集团官方网站数码的实践中，无论是辅助医疗诊断、驱动医药研发情报分析，还是优化制造产线，都体现了智能体作为新技术范式核心，正在深度重塑行业的工作流程与能力边界。

第二，在业务模式上，AI正从成本中心转变为价值中枢与生产力本身，不再仅仅是提升效率、降低成本的工具，而是直接参与业务执行、决策优化和运营管理的“业务推进器”，重构软件的价值链和产品形态。一个根本性的变化在于，“智能”本身开始成为可交易、可计量、可规；闹苯由。由此，商业模式和收费逻辑也随之剧变。过去我们销售产品或解决方案，互联网时代盛行“免费+广告”模式；而AI时代，收费模式正向按使用量、订阅服务、甚至按任务价值与产出结果转变。不论是OpenAI、Anthropic、Google 以按使用量（token）付费为核心的计费方式，还是Runway、Pika 等视频AI平台按生成视频条数或分钟数的计费，都折射出一种新认知：使用AI相当于调用一个数字劳动力。用户愿意为其付费，正因为它能实质性地增强甚至替代人类劳动，显著提升产出效率。

第三，在管理方法上，AI的加入正在重构管理本身。 技术范式与商业模式的变革，必然要求管理方式与之协同进化。管理的核心命题，从传统意义上聚焦人与组织的关系，扩展为必须统筹人、AI与组织的协同。AI不止于让管理更高效，更在推动管理从依赖人力与经验判断，转向由数据、模型与流程驱动的人机智能协作。这就要求管理者深入研究人与AI各自的特征与专长：AI擅长处理海量数据、执行规则明确且重复的任务；人类则长于综合判断、创造性思考和复杂决策。卓越的管理，在于将两者的优势深度融合，让AI承担繁琐的“体力劳动”，从而将人从重复性事务中解放出来，更多聚焦于需要创造力和战略洞察的工作。正如德鲁克所言，管理的任务是让人的优势更具生产力。AI的出现恰恰为此提供了前所未有的可能，让人回归人的本质，去从事那些真正体现人性价值的创造性活动。

AI for Process的实践，一方面验证了“风轮”理论的正确性，另一方面也揭示由技术范式、业务模式、管理方法共同构成的新组合，正面临着一系列深刻的挑战。这些挑战，也将成为我们未来重要的研究方向。

首先，在技术范式层面，AI的演进方向本身就是一个根本性挑战。 我们究竟在迈向怎样的数字未来？当前，围绕通用人工智能的争论纷。捍笥镅阅Ｐ褪欠窠隹慷训参数就能通往AGI？空间智能、世界模型等研究方向又将带来何种变革？这些探讨不仅关乎技术路径的选择，也伴随着对伦理、法律等问题的深层担忧。从本质上看，今天以语言为核心的大模型仍处于比较初级的阶段。人类智能包含了独特的形而上学能力，能够抽象并理解世界的本质规律，而当前AI还缺乏对物理世界的真实感知与具身交互。世界复杂且动态，涵盖机械、化学、生命乃至情感等多种运动形式。即便AI已在预测蛋白质结构等方面取得突破，我们仍难以用模型完全解释人类的非理性创造力或情感等深层现象。未来无论是世界模型的发展，还是对AGI形态的界定，都将持续冲击并重塑已有的技术范式，这是我们无法回避且必须深入思考的命题。

其次，在业务模式层面，新的价值创造与计量方式带来了系统性挑战。 当AI本身成为可交易的生产力，传统的财务与商业模型便亟待重构。我们应如何计量AI带来的收入、成本和利润？收费模式已从售卖产品或解决方案，转向按使用量、结果或能力付费，但这种新模式如何实现规；⒖沙中脑擞？它能否像软件一样实现边际成本递减？更进一步，这种以“数字劳动力”为核心的商业逻辑，将对宏观经济层面的市场结构、行业竞争产生怎样的长远影响？这些都是商业模式创新中必须面对的、涉及财务模型与市场规律的现实课题。

最后，在管理方法层面，最核心的挑战在于如何实现人机两种劳动力的高效协同。 AI已成为新的劳动力，但它与人类有着不同的本质特征。大模型幻觉难以根除，AI的能力边界也需要预先严格定义，无法像人一样应对未预见的规则变化。过去仅聚焦于“人与组织”关系的管理思维，必须升级为统筹“人、AI与组织”的协同体系。管理的目标，在于深刻理解并极致发挥人与AI的各自禀赋，让AI承担其擅长的、规则性与重复性的工作，同时将人解放出来，专注于需要判断力、创造力和战略洞察的领域。如何设计组织形态、激励机制与文化，以真正实现这种人机能力互补、和谐共生的“高效协作”，是管理领域面临的全新挑战。

*注释：企业创新，是由业务模式、技术范式和管理方法三大要素相互作用形成的动态协同体系，其交汇点是流程。该体系各要素间的相互作用，将像“风轮”一样，产生驱动发展的不竭动能。