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观点|AI独挑大梁VS人类死守阵地:战略的智能升维

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来源:市场资讯

(来源:中国宝武)

邂逅 · 3605 期 · 12431 篇


编者按

人工智能,正在以超出我们想象的速度重塑世界。

AI2.0的巨浪已扑来。更开始成为具备理解、推理与行动能力的“超级大脑”。对于钢铁行业而言,这究竟意味着什么?是效率的跃升,是范式的颠覆,还是命运的重新洗牌?

历史以生动而残酷的方式昭示我们:真正的颠覆者往往来自另一个维度、另一种逻辑。柯达发明了数码相机却将其封存,马车生态在二十年间土崩瓦解——当技术革命的浪潮真正涌来时,“看不见、看不起、看不懂、来不及”的悲剧总在重复上演。

宝武党委书记、董事长胡望明在第十九次决策人研修中明确提出:只有掀起一场关于“人工智能+钢铁”的认知革命,才能为宝武深化AI应用、发展人工智能产业注入最强原动力。这场革命的核心,不是“认识”到AI重要,而是“认知”到思维方式必须改变——从传统的“观察—假设—验证”范式,转向“数据驱动—智慧涌现—人机协同”的新范式。

我们开设【AI思享汇】栏目。这里没有标准答案,只有不同视角的碰撞;不是单向宣贯,而是开放的思想沙龙。我们邀请集团内外的管理者、技术专家、一线员工,围绕AI时代的认知升级、产业变革、路径选择等话题,分享真知灼见。

欢迎你来一起思考、一起辩论、一起行动。因为在这个“不进则退、慢进亦退”的关键时刻,我们每个人都需要回答一个问题:

AI浪潮已至,你准备好了吗?

AI独挑大梁VS人类死守阵地:战略的智能升维

徐美竹

宝武党校副校长 管理研修院副院长

产教融合发展中心副主任 经济与规划研究院副院长

站在2026年的今天,我们谈论AI,已经不需要再讨论“它会不会来”,因为它已经无处不在。从大语言模型到具身智能,技术爆发的浪潮确实在重塑商业的底层逻辑。我注意到,有些企业提出“ALL in AI”,但真到落地的时候,又不太清楚从哪儿下手。那么,在战略上,究竟怎么看AI决策与人类决策的关系?

对于企业决策者来说,现在的核心命题可能不再是“要不要用AI”,而是“怎么聪明地用AI”。在资源有限的前提下,需要尽量精准地找到那些有差异化的投资方向和使用场景。我们需要一张清晰的导航图,来界定在哪些领域AI应当独挑大梁,而在哪些高地,人类必须死守阵地。

我想可以结构化分析,在平面上按照基于“环境已知度”与“数据/开创性”这两个核心维度加以展开,将战略决策空间划分为四个截然不同的战场。在这四个战场里,AI和人类的协作模式决定了最终的投入产出比。读懂了这四个象限,我们才算真正拿到了AI时代降本增效的入场券。

一、AI做决策的优势领域:把确定性的事交给算法

(坐标特征:环境已知+数据充足)

这是目前AI最能打、也是企业最容易看到效益的领域。在这个区域里,游戏规则是清晰的,历史数据是海量的。比如,一家零售巨头要决定下个季度几百万个SKU在不同仓库的备货量;或者一家物流公司要规划几千辆车的配送路线。这些事,过去是靠资深经理拍脑袋加Excel表格算出来的。但现在,这完全是AI的“绝对主场”。在这个场景下,AI做战略决策的优势是碾压级的。它能处理人类大脑无法承载的变量维度,它能不知疲倦地进行千万次的模拟推演。

在这个领域,我认为人类要敢于放权。别总觉得“老师傅的经验”比算法准。在数据丰饶区,经验往往是偏见的累积,而算法看到的是全局的关联。人类在这里的角色,不再是具体的“决策者”,而是“目标定义者”。你告诉AI你要利润最大化还是周转最快,剩下的让它去算。这就是最直接的效率提升,也是AI投资回报率最高的区域。

二、人类做决策的优势领域:在无人区点亮灯塔

(坐标特征:环境未知+无数据/强开创性)

这是AI的禁区,却是人类企业家的“高光时刻”。想象一下,当年乔布斯想做iPhone的时候,他去哪里找数据?那时候没有智能手机市场,没有用户习惯数据,连供应链都不成熟。如果乔布斯当时跑去找AI做大模型分析,AI大概率会告诉他:“别做,风险太大,成功率为零”。这就是人类战略能力的“护城河”。AI基于概率预测未来,而人类基于信念创造未来。在这个象限里,数据是稀缺的,环境是完全未知的。这时候,人类的直觉、审美、价值观,以及那种近乎非理性的冒险精神,成为了唯一的导航灯塔。在这里,战略不再是计算,而是“无中生有”的艺术。人类必须主导,因为AI看不懂梦想的价值,它只能帮你完善梦想,不能帮你产生梦想。

人机协作的“深水区”:模糊地带的动态博弈

除了上面两个极端的“纯AI区”和“纯人类区”,大部分企业的战略决策,其实都落在中间这两个模糊地带。这里才是考验CEO水平的地方。

三、辅助决策区——用数据照亮迷雾

(坐标特征:环境开始未知+数据逐渐积累)

这是大多数企业创新业务所处的状态:比如一家传统车企决定跨界造手机,或者一家互联网公司试图进入硬科技领域。这里环境开始变得陌生,但并非一片漆黑;数据虽然稀疏,但并非完全空白。在这个中间地带,最佳的战略姿态是“人类主导,AI辅助”。

人类负责提出假设:“我觉得这个市场有机会,因为……”然后,把这个问题抛给AI。AI虽然不能直接给你答案,但它可以瞬间帮你检索全球类似的案例,帮你做情景模拟,帮你做压力测试。这就像打仗,人类是指挥官,决定往哪个方向冲锋;AI是参谋部,负责告诉你前方有多少地雷,粮草够不够。在这里,AI的价值不在于“做决策”,而在于“降低不确定性”。它把一片漆黑的未知,变成了一片有路灯的迷雾。

四、敏捷迭代区——在变化中快速修正

(坐标特征:环境已知但多变+需要快速响应)

这个象限很有意思。环境是已知的,但变化极快。比如现在的短视频内容运营,或者电商的实时竞价。规则你都懂,但风向每小时都在变。在这里,人类定战略方向,AI做实时微调。人类制定好大的内容方针和品牌调性,然后让AI去根据实时的流量反馈,调整每一分钟的脚本细节,调整每一个弹窗的文案。人类负责“做正确的事”,AI负责“把事做正确”并“快速修正”。

智能升维,是认知的升维

未来的企业,一定不是“AI企业”,而是“懂AI的人类企业”。真正的智能升维,不是看你用了多少AI工具,而是看你能不能在正确的场景,把正确的事交给正确的“人”。在数据充足的地方,让AI做决策,这是效率的升维;在数据荒漠的地方,坚持人类主导,这是价值的升维;在模糊不清的地方,搞好人机协作,这是认知的升维。


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