伟事达（VISTAGE）中国中小企业AI应用观察与建议
编者按：
本报告由伟事达（VISTAGE）中国研究团队编撰，基于对伟事达（VISTAGE）中国教练郭峻峰教授和麦梓峰博士的深度访谈，以及对中国中小企业的观察与部分样本调研数据的分析（本报告中所示图表均基于该数据分析）。上篇聚焦AI从工具到价值创造的进阶逻辑，建议个人需锤炼协同AI的核心能力，企业应找准“AI+业务”的融合定位；下篇聚焦中小企业痛点，提示从认知到转型的五阶路径，筑牢数据安全防线，为实操落地提供指南。
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驾驭AI：从增效工具到价值创造
当AI技术席卷各行各业，不再是少数技术精英的专属，而成为每个从业者都可借助的强大力量。尽管如此，多数人对AI的认知，仍停留在“降本增效”的阶段，未能真正挖掘其核心价值。郭峻峰，伟事达（VISTAGE）中国的领导力教练、高校教授与AI深度实践者，尝试用一种新的方式——以场景为锚点，通过定制化，不断探索与迭代，让AI成为个人与企业突破边界的重要动能。
AI的核心价值是创造而非替代
在AI普及初期，“降本增效”成为企业和个人应用AI的首要诉求。许多人将AI视为削减成本、简化流程的工具，认为只要比竞争对手早一步应用，就能占据优势。但郭峻峰认为：AI带来了技术平权，任何基于纯降本的优势都难以持续。“这意味着今天你能掌握的AI技巧，再过两个月可能人人都会了”。这种同质化的竞争最终只会陷入红海竞争。
郭峻峰在给企业家授课时发现，当被问及“你们在用什么AI工具”，多数人的回答仍围绕基础的功能，却忽视了AI更核心的价值，而真正的突破口在于AI的定制化价值创造。（调研数据也证实了这种判断，见图1所示）
与降本不同，定制化服务能够精准匹配个体或企业的独特需求，形成不可复制的核心竞争力。郭峻峰在教学中利用AI将课堂小组讨论的商业模式案例快速整理成文档：12点下课前4个小组刚分享完各自的商业模式，下午2点上课前，他已借助AI将这些内容整理成近2万字的讲义。这种定制化服务不仅让教学效果事半功倍，更让学员直观感受到AI赋能的独特价值。
不过，需要注意的是，郭峻峰提醒：AI不是要替代人的工作，而是要成为人的能力的“放大器”。
对于不同角色而言，AI的“放大器”作用各有侧重：
企业家可将AI作为全天候决策助手，随时获取市场分析、方案建议；
领导力教练可借助AI分析沟通中的情绪状态与对话逻辑，优化辅导策略；
创作者可利用AI生成素材、优化表达结构，从而专注于核心创意。
同时郭峻峰强调，只能AI定位为延伸个人能力的工具，而非替代个人价值的替代品，所有AI生成的内容，核心架构与思想都源于自身经验与思考，AI只是协助完成繁琐的整理、输出工作——这正是人与AI协同的理想状态。
提升核心能力：
成为驾驭AI的“超级个体”
在AI时代，真正的核心竞争力不再是单纯的知识储备或技能熟练，而是与AI协同工作的能力，这是一种需要刻意培养的能力。
1、保持好奇心与快速学习能力
AI技术的发展日新月异，新的工具、模型和应用场景不断涌现，只有保持好奇心，才能主动探索其可能性。郭峻峰认为不需要成为AI技术专家，但要成为应用专家，要知道不同模型的适用场景，如长文本、检索增强、工具调用、Agent能力等，应按具体任务选型。
他建议，对于普通人而言，培养快速学习能力，可以从“小步尝试”开始：
每周花1-2小时试用新AI工具，从简单功能入手，逐渐探索复杂用法；
关注3-5个AI领域的优质公众号，定期阅读行业动态；
参加线上AI训练营，学习他人的实践经验。
郭峻峰强调：“不要怕出错，但需要试错，慢慢找到使用AI工具的脾气。”
2、强化框架搭建与资源整合能力
AI可以高效处理具体任务，但无法替代人进行战略思考和框架搭建。郭峻峰在设计课程和创作内容时，始终坚持自己搭建整体架构，再通过AI进行协同创作。这种“架构师思维”能够确保输出内容的逻辑性和系统性，避免被AI的碎片化信息带偏。同时，也可以通过AI链接到新资源，优势互补，实现“1+1>2”的效果。
企业在资源整合中，同样需要这种思维：
先明确AI应用的整体目标，比如“提升决策质量”“提升客户满意度”“优化生产效率”等，再搭建从数据采集、模型训练、应用落地，再到效果评估的流程框架，然后整合内部的业务数据、技术团队与外部的AI服务商资源，确保每个环节都有对应的支撑。
3、培养批判性思维与风险把控能力
AI“幻觉”问题仍是许多大模型的通病，尤其是在没有用推理功能的情况下，容易产生虚假信息。因此，要采取多重验证措施：首先要求AI提供参考文献和出处，要求“所有关键案例和信息需标注具体来源，确保准确”。其次将AI引用的文献进行必要的交叉核对，最后结合自己的知识储备判断内容的合理性。
对于企业而言，批判性思维与风险把控能力更为重要。在引入AI模型前，需评估模型的可靠性与安全性，比如，需要选择有资质的AI服务商，签订数据保密协议；在AI应用过程中，需定期检查输出结果的准确性，避免因AI“幻觉”导致决策失误；在AI生成的内容用于商业用途时，需进行知识产权审核，确保不侵犯他人权益。
4、践行“100小时定律”并持续迭代
要真正掌握AI，入门至少需要投入不低于入100小时的有效学习时间，这就是郭峻峰提出的“100小时定律”，只有达到这个时长，才可能从“会用”到“用好”，真正理解AI的价值。郭峻峰从今年5月开始深入应用AI，平均每天花2-3小时研究工具用法、优化提示词、调整应用方案，到10月时已累计投入超过400小时，不仅熟练掌握了多种工具的用法，还形成了一套完整的AI应用体系。
而持续迭代是用好AI的关键。郭峻峰会根据需求变化、工具更新不断优化。因此，还需要定期复盘AI应用效果，每月总结诸如“AI帮我解决了哪些问题”“哪些环节仍需改进”“有哪些新工具值得尝试”。通过这种复盘、优化、再复盘的循环迭代模式，AI应用能力才能不断提升。
在AI浪潮中
找准个人与企业的定位
AI技术的发展遵循指数级增长规律。从GPT系列模型的不断升级，到多模态模型的同步快速发展，AI的能力边界正在持续拓展。郭峻峰认为在GPT5之后，单纯依靠“大力出奇迹”的规模效应提升AI性能的S曲线可能逐渐放缓，未来的突破点，在于推理模型、多模型叠加或物理模型等新技术曲线，以及他们之间的融合。
因此，对于个人和企业而言，需要提前布局，找准在AI时代的定位。
1、个人：成为“框架搭建师”与“价值整合者”
未来，重复性的执行任务将越来越多地被AI替代，而拥有能够“与AI共舞”的能力的人将更具竞争力。
因此，要注重培养“不轻易被AI替代的能力”：
一是深度思考能力，比如对行业趋势的判断、对复杂问题的分析；
二是情感沟通能力，比如教练与学员的共情、企业家与员工的信任建立；
三是创意整合能力，比如将不同领域的知识结合，形成新的解决方案。
郭峻峰以领导力教练为例：“AI可以分析对话内容、给出建议，但无法替代教练与学员之间的情感连接，这些都是人类的核心优势。”
2、企业：构建“AI+业务”的深度融合模式
企业核心竞争力的体现，将不再只是拥有多少技术，而是如何将AI与自身业务场景深度结合，创造独特的价值。企业要实现“AI+业务”的深度融合，需做好三方面工作：
一是数据积累，AI的精准度依赖于高质量数据，企业需建立完善的数据采集与管理体系，确保数据的完整性与准确性；
二是人才培养，提升员工的AI应用能力，让一线员工参与AI场景挖掘，比如生产车间的员工最清楚哪些环节需要AI辅助，研发人员最了解AI在技术创新中的应用潜力；
三是合作共赢，对于缺乏AI技术基础的企业，可与外部AI服务商、高校科研团队合作，借助外部力量开发定制化解决方案，降低研发成本与风险。
3、正视挑战：在变革中坚守核心价值
AI时代也面临诸多挑战，比如价值感弱化的担忧——部分人担心过度依赖AI会导致自身能力退化，或让他人觉得“用AI糊弄”。郭峻峰也曾有过类似顾虑，比如最初在课堂上不愿使用AI生成的内容，担心学员认为“教授没有用心准备”。但后来他转念认为：“关键在于明确AI的定位，AI是辅助工具，核心思想与价值仍源于人类，只要能为学员提供更优质的服务，使用AI反而能体现创新能力。”
此外，AI的伦理问题、知识产权问题也需要重视。企业需建立AI伦理规范，避免AI应用侵犯用户隐私、产生歧视性结果；个人在使用AI时，需尊重知识产权，不将AI生成的内容冒充原创，不用于商业欺诈。郭峻峰强调：“AI是一把双刃剑，用得好能提升效率、创造价值，用得不好则可能带来风险，关键在于使用者的价值观与责任感。”
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中小企业AI落地指南：
转型的五阶路径与安全防范
基于对伟事达组员企业及中美企业AI应用现状的深度观察，伟事达（VISTAGE）中国教练麦梓峰博士系统梳理了企业用好AI的核心逻辑、实施路径与安全策略，可兹为中国中小企业的AI转型提供实操性指导。
中美企业AI应用的
现状差异与核心痛点
1、中国中小企业的AI应用现状
当前，中国中小企业的AI应用整体处于初级探索阶段。多数企业虽认可AI是重要发展趋势，但实际应用仅停留在基础层面，如用AI撰写文案、办公自动化、数据分析与决策支持及搭建简单的客服聊天机器人等，（图3所示）其余企业多处于观望状态。这种观望并非源于技术可得与否，而是源于认知偏差与付费意愿不足——多数企业家仍依赖免费AI工具，对付费工具的价值认知不足，甚至将AI等同于高级搜索引擎，未能充分挖掘其商业潜力。
2、美国中小企业的AI应用特点
与中国企业形成鲜明对比的是，据麦梓峰的观察，美国同等规模的中小企业已较普遍拥抱付费AI服务。这些企业的一把手更愿意投入成本，来为团队采购SaaS模式的AI工具，人均月费虽仅20-200美元，但覆盖全公司的团队使用场景。相比之下，我们的调研数据显示，同等规模的中国中小企业，月费低于500元人民币的占44%，500-1999元以内的，占28%。
在应用领域方面，根据观察，美国企业已将AI深度融入核心业务，例如用专业AI工具进行市场调研、竞争对手分析，以及法律文书处理等。以行业调研工具Perplexity、AlphaSense、Similarweb、Statista等为例，美国企业普遍使用其付费版本，用以提升决策效率，而中国多数企业家对此类工具尚感陌生。这种差距的本质，是对AI战略价值的认知差异，而非技术本身的鸿沟。
3、行业分化与共性困境
从行业来看，根据观察，电商行业（尤其是跨境电商）因数字化程度高、对效率提升需求迫切，成为AI应用的先行者。这类企业集中在广东、浙江等地，企业家对海外信息敏感，更愿意尝试付费AI工具。而传统制造业、服务业等领域的企业，因数字化基础薄弱、认知封闭，AI应用进展相对缓慢。
共性困境除了因为相关人才短缺之外，主要体现在三个方面：
一是认知层面，将AI局限于辅助工具，未能上升到战略高度，亦缺乏战略规划；
二是执行层面，缺乏统一的AI部署策略，团队分散探索导致效率低下，协作不顺畅；
三是安全层面，免费工具的滥用带来严重的数据泄露风险。（图6所示）
企业用好AI的五阶进阶路径
AI落地并非一蹴而就的工程，而是循序渐进的系统升级。结合企业发展实际，麦梓峰博士建议，AI应用可分五个阶段推进，逐步实现从工具使用到模式创新的跨越。
第一阶段：
企业家率先躬身实践
AI转型的关键是“一把手工程”。企业家必须率先突破认知局限，明确AI不是简单的效率工具，而是重构业务流程、提升决策质量的战略资产，须亲自使用AI工具融入日常工作，而非停留在口头重视。这一阶段的关键是让企业家切实感受到AI对个人生产力的提升——比如用AI进行行业调研、生成决策参考、优化工作流程，体会到AI作为战略顾问的价值，而非仅仅是信息检索工具。
只有当企业家自身成为AI的受益者，才能形成推动全公司落地的内在动力。麦梓峰强调，这一阶段的重点是建立“AI有用”的认知，而非追求复杂功能。企业家可从每月数百元的付费工具入手，例如使用专业的市场调研AI工具替代传统的人工分析，通过实际效果验证AI的价值，为后续的全员推广积累信心和经验。
此外，企业家还应成为AI生态的搭建者，既要培育内部AI能力，建立全员AI学习机制，鼓励员工主动探索AI应用，形成“人人用AI、人人懂AI”的文化氛围，也要善于整合外部资源，与AI服务商、科研团队、专业机构合作，借助外部力量识别应用场景、解决技术难题，但要坚持“小投入试错”的原则，避免盲目合作导致资源浪费。
第二阶段：
团队协同推广，提升整体生产力
在企业家形成示范效应后，需推动AI工具在团队层面的普及。企业应统一采购安全合规的付费AI工具，为团队提供标准化的应用支持，并开展基础培训，让员工掌握AI工具的基本用法。这一阶段的目标是聚焦精准场景，实现团队效率的整体提升，例如通过AI协同完成文案创作、数据整理、客户初步对接等重复性工作，释放人力投入更高价值的任务。
需要注意的是，工具选择应贴合业务需求，避免盲目追求“高大上”，以实用性、场景化为核心原则。团队协同阶段还需避免一刀切的推广模式。企业可先选择核心部门进行试点，例如市场部先用AI工具优化营销文案和短视频制作，总结成熟经验后再向其他部门复制。通过循序渐进的方式，让员工逐步适应AI辅助工作的模式，消除对新技术的抵触心理。
第三阶段：
激活创意潜能，赋能战略决策
当团队熟练掌握AI工具后，应用需从“效率提升”向“创意增强”升级。AI不仅能处理重复性工作，更能成为创意伙伴和战略助手。企业可引导员工以精准的指令与AI互动，例如将公司业务数据、行业趋势输入AI，邀请其扮演领域专家提供战略建议；或利用AI进行产品创新构思、营销方案设计等。这一阶段的关键是学会“引领AI”，通过系统性提问激发AI的智慧潜能，辅助企业突破传统思维局限。企业家需要精准描述企业现状、行业背景和核心问题，通过逐步引导让AI理解需求，而非简单提出模糊的问题。
伟事达中国的调研发现，多数企业认同，AI已不再是可有可无的选配，而是企业保持竞争力的关键要素（图11所示）。企业家需将AI纳入企业的长期战略规划，明确AI应用的阶段目标和资源投入，将AI能力作为核心竞争力进行培育。
在制定战略时，要结合企业自身的行业特点和资源现状，避免跟风追逐热点，聚焦能够真正创造价值的核心场景。同时，企业家还需保持开放的心态，持续学习AI知识，不断调整战略方向，适应技术发展的变化。
第四阶段：
场景化、自动化，打造智能体
在全员AI素养达标后，企业可聚焦核心业务场景，基于数据治理与小型企业知识库建设，构建定制化的AI智能体，实现流程自动化。
例如，可基于知识库，在人力资源领域，用AI完成简历筛选、面试初筛；在财务领域，实现费用报销的自动审批；在生产领域，针对特定工艺环节搭建AI辅助决策系统。通过聚焦核心场景，用企业自有数据训练模型，实现了效率与质量的双重提升。
这一阶段需遵循小步快跑的原则，从单一场景切入，逐步拓展至复杂流程。值得注意的是，麦梓峰提醒，中小企业部署智能体需避免追求大而全，应从单一小场景入手，逐步积累经验后再拓展至更复杂的流程。
第五阶段：
商业模式创新，开辟新增长曲线
AI应用的最高境界，是催生新的商业模式和收入来源。当企业内部流程实现高度AI化后，人效将得到质的提升，在不增加人力成本的情况下，产能和服务能力可实现翻倍增长。
此时，企业可基于自身的AI应用经验，开拓新的业务领域：
将内部成熟的AI流程转化为云端服务，向行业下游或同行输出；
利用AI挖掘客户潜在需求，开发新的产品或服务；
通过AI优化供应链管理，构建更高效的产业生态。
亚马逊的AWS云服务，最初仅为内部业务提供支持，后来成为全球领先的云计算服务提供平台。中国企业也可将自身在特定行业积累的AI解决方案（如制造业的工艺优化模型、电商的智能运营系统）打包成云端服务，卖给下游企业或同行，开辟第二增长曲线。这一阶段的核心，是将AI能力转化为核心竞争力，实现从用AI降本到靠AI增收的跨越。
AI时代的安全防线：
数据安全与制度建设
1、数据安全的核心风险
随着AI应用的普及，数据安全已成为中小企业面临的重大隐患。哈佛大学的一项研究显示，由于缺乏明确的AI使用规范，许多员工担心使用AI会影响绩效考核，选择私下使用各类免费AI工具，导致企业机密数据泄露。这种“影子AI”现象在国内中小企业中尤为普遍，员工为了提升工作效率，将客户档案、财务报表、核心工艺等敏感信息上传至免费AI平台，而这些信息一旦被AI学习，将无法彻底删除，会给竞争对手可乘之机。
当然，数据安全并非大型企业的专属问题，中小企业若忽视AI使用规范，同样可能遭受致命打击。对于在细分领域占据优势的“隐形冠军”企业而言，核心数据的泄露更是可能直接导致市场地位的丧失。
2、构建全流程安全防护体系
中小企业要防范AI带来的数据安全风险，需从制度建设和全员培训两方面入手：首先是应该建立明确的AI使用政策，明确规定可使用的AI工具范围、允许上传的数据类型以及禁止行为，将付费AI工具作为企业的标准配置，禁止员工使用未经授权的免费工具处理业务工作。对于付费工具，需正确设置隐私权限，避免数据被用于模型训练。
其次是要加强全员的数据安全培训，提升员工的风险意识。企业可定期组织AI安全讲座，通过实际案例讲解数据泄露的危害，指导员工正确使用AI工具；建立数据安全奖惩机制，鼓励员工举报违规使用AI的行为，对严格遵守规范的员工给予奖励。同时，企业应定期开展数据安全审计，排查潜在风险，确保AI使用全过程的安全可控。
3、建立AI使用的制度规范
制度保障是数据安全的基础，但目前国内很多企业都还没有制定相应的制度规范（图13所示）。企业应制定明确的AI使用政策，包括：AI工具的采购标准、数据上传的安全准则、员工使用AI的考核与奖惩机制等。要让员工清晰知晓，合理使用AI会得到鼓励，而违规上传敏感数据将承担相应责任。同时，可定期开展数据安全培训，用真实案例警示风险，提升全员的安全意识。
数据安全并非限制AI应用的枷锁，而是保障AI健康发展的生命线。中小企业只有建立完善的安全防线，才能放心拥抱AI技术，充分发挥其价值。麦梓峰提到，哈佛大学的一项研究显示，当企业缺乏AI使用规范时，员工会因担心绩效考核受影响而隐瞒AI使用行为，反而会加重数据安全风险。因此，开放透明的制度环境是安全使用AI的前提。
在生成式AI浪潮奔涌的今天，中小企业和企业家所面临的已不再是是否拥抱AI的选择题，而是如何正确、安全、高效地拥抱AI。AI的价值远不止于降本增效的浅层工具，而是可深度融入业务场景、重塑工作流程、激发创新潜能，甚至催生全新商业模式的战略要素。
从个人到组织，从认知到行动，从试点到全面转型，这是一场需要远见、耐心与系统思维的深刻变革。而企业家作为这场变革的领航者，需要以战略眼光进行布局，以开放心态学习，以务实精神落地，以责任意识规范。唯有将AI融入企业的基因，使其成为组织进化的核心动能，才能在技术平权的时代，构筑真正难以复制的差异化优势。
因为，AI不是终点，而是新商业文明的起点。
本报告已在《哈佛商业评论》中文版新媒体平台首发，在此表示感谢。
正文 | 7790字
