人工智能的企業(yè)管理效能與經(jīng)濟績效研究

摘 要：在“人工智能+”行動計劃的推動下，人工智能深度融入企業(yè)管理?；诖?，探究其在企業(yè)管理中的應(yīng)用及對經(jīng)濟績效的影響。人工智能在決策管理、運營管理、人力資源管理等場景發(fā)揮重要作用，并從成本端、收入端、營銷端影響企業(yè)經(jīng)濟績效，但其應(yīng)用過程面臨技術(shù)、管理、人才層面的挑戰(zhàn)。為此，企業(yè)需構(gòu)建數(shù)據(jù)治理防護體系、推進組織能力重塑與決策范式轉(zhuǎn)型、構(gòu)建復合型能力培育體系，以期更好地應(yīng)用人工智能，實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

關(guān)鍵詞：人工智能；企業(yè)管理；經(jīng)濟績效；影響因素中圖分類號：F275 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2025）10-0142-05

2024 年中國政府工作報告首次提出“人工智能 "”行動計劃，明確將人工智能技術(shù)作為推動產(chǎn)業(yè)升級，加速經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的核心引擎。該報告標志著我國正式進入人工智能與實體經(jīng)濟深度融合的新階段。隨著ChatGPT、DeepSeek 等人工智能大模型技術(shù)的突破，人工智能在企業(yè)管理中的應(yīng)用場景已從單一的流程自動化擴展至戰(zhàn)略決策、創(chuàng)新研發(fā)和供應(yīng)鏈優(yōu)化等核心領(lǐng)域，全面提升企業(yè)經(jīng)濟績效。

吳歡（2024）等人實證研究指出，企業(yè)管理中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可提升企業(yè)人力資本、資金支持以及創(chuàng)新能力，從而提升企業(yè)市場競爭力，進而提升企業(yè)經(jīng)濟績效[1]。李瑩（2025）的研究中指出在企業(yè)管理中應(yīng)用人工智能，不僅能增加企業(yè)成本控制力度，還能顯著提升企業(yè)財務(wù)管理效率，更能提高營銷水平，增加銷售額，進而積極推動企業(yè)經(jīng)濟績效提升[2]?；诖耍钊胩骄咳斯ぶ悄茉谄髽I(yè)管理中的應(yīng)用，并對其經(jīng)濟績效影響進行深度分析，以期為企業(yè)高效應(yīng)用人工智能技術(shù)提供理論依據(jù)、實踐參考，賦能企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

一、人工智能提升企業(yè)管理效能的途徑

（一）決策管理從經(jīng)驗驅(qū)動向數(shù)據(jù)智能驅(qū)動躍遷

技術(shù)與管理場景的深度耦合，推動企業(yè)管理效能實現(xiàn)階梯式躍升。

人工智能技術(shù)的迭代發(fā)展為企業(yè)管理范式革新注入深層動能，其核心應(yīng)用場景集中于決策邏輯重構(gòu)、運營流程再造及人力資源管理模式轉(zhuǎn)型三個維度，借助

在傳統(tǒng)管理框架下，決策制定高度依賴管理者的行業(yè)經(jīng)驗以及直覺判斷，但是該模式在當前變化迅速的復雜市場環(huán)境下，逐漸顯現(xiàn)出信息處理滯后、關(guān)聯(lián)性分析薄弱的局限性。人工智能可運用統(tǒng)計學、模式識別及預測模型來分析數(shù)據(jù)，形成精確且可解釋的結(jié)論，幫助企業(yè)理解消費者需求的變化，預測未來的市場走向，識別潛在的風險因素，甚至提前預知可能出現(xiàn)的問題，為企業(yè)的戰(zhàn)略決策提供了強大支持[3]。具體而言，利用人工智能，企業(yè)可根據(jù)市場輿情、客戶行為軌跡、供應(yīng)鏈動態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維決策支持模型，將隱性經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為顯性知識圖譜。以戰(zhàn)略規(guī)劃場景為例，人工智能技術(shù)可對歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、行業(yè)競爭態(tài)勢及政策環(huán)境進行交叉分析，生成多維度預測方案，輔助管理者識別市場機會，風險點。在戰(zhàn)術(shù)決策層面，智能系統(tǒng)可模擬不同資源配置方案的實施效果，為營銷組合優(yōu)化、生產(chǎn)計劃調(diào)整等提供量化參考，使決策過程從“經(jīng)驗試錯”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驗證”進而提升決策的前瞻性。

（二）運營管理憑借流程自動化提升資源配置效率

企業(yè)運營體系中存在大量煩瑣的業(yè)務(wù)流程，傳統(tǒng)人工處理模式易導致效率降低，或因人為疏忽造成產(chǎn)品質(zhì)量波動。人工智能技術(shù)可深度整合業(yè)務(wù)流程，對現(xiàn)有業(yè)務(wù)鏈條進行數(shù)字化映射，精準定位低效環(huán)節(jié)并實施自動化改造。例如，在財務(wù)結(jié)算場景，人工智能系統(tǒng)可自動識別發(fā)票信息、匹配訂單數(shù)據(jù)并完成賬務(wù)處理，將原本耗時的人工操作壓縮至分鐘級，同時大幅降低數(shù)據(jù)錄入錯誤率。

在供應(yīng)鏈管理領(lǐng)域，人工智能算法可實時監(jiān)控庫存水平、物流運輸狀態(tài)及市場需求變化，幫助管理人員動態(tài)調(diào)整采購計劃，優(yōu)化倉儲布局，實現(xiàn)資源配置從“靜態(tài)平衡”向“動態(tài)優(yōu)化”的轉(zhuǎn)變。

（三）人力資源管理由標準化管理向個性化賦能轉(zhuǎn)型

傳統(tǒng)人力資源管理以標準化制度為核心，在員工招聘、培訓及績效評估中難以兼顧個體差異，造成管理效能以及員工體驗的雙重瓶頸。而企業(yè)可借助人工智能技術(shù)，構(gòu)建人才畫像、能力模型，為人力資源管理注入個性化基因。在招聘環(huán)節(jié)，人力資源部門可利用自然語言處理技術(shù)對簡歷進行智能解析，結(jié)合崗位勝任力模型進行精準匹配，減少人為篩選的主觀偏差，提升人崗適配效率。另外，面對員工發(fā)展需求，人工智能驅(qū)動的培訓系統(tǒng)可結(jié)合員工技能短板、職業(yè)規(guī)劃，生成定制化學習路徑，將標準化課程體系轉(zhuǎn)化為動態(tài)知識供給。

二、人工智能提升企業(yè)經(jīng)濟績效的核心機制

企業(yè)經(jīng)濟績效的提升本質(zhì)是成本控制、收入增長及戰(zhàn)略能力的系統(tǒng)性優(yōu)化。在企業(yè)管理中，應(yīng)用人工智能技術(shù)可重塑生產(chǎn)函數(shù)、重構(gòu)價值創(chuàng)造邏輯及革新競爭優(yōu)勢構(gòu)建路徑，在成本端、收入端及戰(zhàn)略端形成差異化影響機制，推動企業(yè)績效實現(xiàn)質(zhì)的躍遷。

（一）成本端效率提升驅(qū)動邊際成本趨零化

其一，在生產(chǎn)函數(shù)重構(gòu)進程中，人工智能以全要素生產(chǎn)率的提升為核心抓手，推動企業(yè)成本結(jié)構(gòu)發(fā)生根本性變革。基于算法模型的生產(chǎn)流程自動化，實現(xiàn)對重復性勞動的替代，對生產(chǎn)線各類原材料的消耗情況進行準確分析，最大程度減少材料浪費情況[4]。例如，機器學習算法嵌入質(zhì)量控制系統(tǒng)后，可實時識別生產(chǎn)瑕疵并動態(tài)調(diào)整參數(shù)，將次品率控制在傳統(tǒng)人工檢測模式難以企及的精度區(qū)間，減少物料浪費及返工成本。

其二，在供應(yīng)鏈管理層面，人工智能依托數(shù)據(jù)驅(qū)動的需求預測以及庫存優(yōu)化模型，可打破信息不對稱導致的“牛鞭效應(yīng)”。借助人工智能對歷史交易數(shù)據(jù)、市場輿情及外部環(huán)境變量的多維度分析，可精準預判消費趨勢，引導企業(yè)以“按需生產(chǎn)”模式替代傳統(tǒng)批量備貨策略，從而降低倉儲成本及資金占用成本。

其三，在管理決策領(lǐng)域，自然語言處理技術(shù)對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的解析能力，重塑企業(yè)內(nèi)部信息傳遞協(xié)同模式。例如，基于人工智能技術(shù)的合同智能審查系統(tǒng)，可在數(shù)分鐘內(nèi)完成對法律文本的風險評估，替代人工逐字校驗的低效勞動；智能人力資源管理平臺借助員工行為數(shù)據(jù)建模，實現(xiàn)崗位需求與人才供給的精準匹配，降低招聘、培訓的試錯成本。此類技術(shù)應(yīng)用均可減少組織內(nèi)部的交易成本，推動管理效率向帕累托最優(yōu)狀態(tài)逼近。

（二）收入端價值創(chuàng)造賦能商業(yè)模式創(chuàng)新

人工智能對企業(yè)收入端的影響，本質(zhì)上是拓展價值邊界與重構(gòu)價值的交換邏輯。傳統(tǒng)商業(yè)模式中，企業(yè)與客戶的交互局限于既定產(chǎn)品或服務(wù)的單向供給，而人工智能技術(shù)賦予企業(yè)深度挖掘用戶需求的能力，基于用戶行為數(shù)據(jù)的深度學習模型，能識別潛在需求，甚至創(chuàng)造超越用戶認知的價值主張。例如，智能推薦系統(tǒng)在對用戶瀏覽軌跡、消費記錄進行深度分析后，可構(gòu)建個性化產(chǎn)品組合，將“人找貨”的被動模式轉(zhuǎn)化為“貨找人”的精準觸達，顯著提升客戶轉(zhuǎn)化率及客單收入。而在產(chǎn)品服務(wù)化轉(zhuǎn)型進程中，人工智能成為連接物理世界與數(shù)字世界的橋梁。工業(yè)制造企業(yè)搭載物聯(lián)網(wǎng)傳感器、數(shù)據(jù)分析平臺后，可將傳統(tǒng)硬件產(chǎn)品升級為“設(shè)備 "服務(wù)”的解決方案。具體而言，企業(yè)利用數(shù)據(jù)傳感器，實時監(jiān)測設(shè)備運行狀態(tài)，提供預測性維護服務(wù)，將一次性產(chǎn)品銷售轉(zhuǎn)化為持續(xù)性服務(wù)收入，實現(xiàn)從“賣產(chǎn)品”到“賣能力”的轉(zhuǎn)變，打破傳統(tǒng)收入增長的線性約束，構(gòu)建基于數(shù)據(jù)價值的增量收入空間。例如，在平臺經(jīng)濟影響下，利用人工智能構(gòu)建匹配供需雙方的智能平臺，企業(yè)可以零邊際成本復制服務(wù)能力，形成“雙邊市場”效應(yīng)，即供給端的規(guī)模擴大吸引更多需求方聚集，需求端的增長又反哺供給端效率提升，最終實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)價值的指數(shù)級增長。該商業(yè)模式突破傳統(tǒng)商業(yè)模式的管理邊界和時間限制，使企業(yè)收入來源從單一產(chǎn)品銷售轉(zhuǎn)向多元價值共創(chuàng)，構(gòu)建起跨領(lǐng)域、跨場景的收入生態(tài)系統(tǒng)。

（三）營銷端數(shù)據(jù)智能重構(gòu)客戶價值捕獲范式

在數(shù)字經(jīng)濟時代，企業(yè)營銷活動的核心目標從流量爭奪轉(zhuǎn)向?qū)蛻魞r值的全生命周期管理。利用人工智能，可重塑市場信息處理邏輯、優(yōu)化價值傳遞路徑以及重構(gòu)客戶互動模式，在營銷端構(gòu)建起閉環(huán)價值捕獲機制，推動企業(yè)從基于經(jīng)驗的粗放營銷向數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準營銷躍遷。

傳統(tǒng)營銷依賴抽樣調(diào)查、經(jīng)驗判斷的客戶畫像，存在顯著信息缺口，而人工智能憑借多源數(shù)據(jù)整合以及深度建模能力，可實現(xiàn)客戶洞察的維度拓展。利用自然語言處理技術(shù)對社交媒體評論、客服對話等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的語義解析，企業(yè)能夠精準捕捉客戶隱性需求。另外，也可利用知識圖譜技術(shù)，關(guān)聯(lián)客戶人口統(tǒng)計特征、消費行為、社交關(guān)系等多維數(shù)據(jù)，構(gòu)建動態(tài)更新的 360 度客戶視圖，使企業(yè)能識別細分市場中未被滿足的需求缺口，為制定差異化營銷策略提供底層數(shù)據(jù)支撐。

除此以外，企業(yè)營銷信息的有效傳遞面臨“信息過載”與“注意力碎片化”的雙重挑戰(zhàn)。而企業(yè)通過大數(shù)據(jù)平臺整合消費者行為記錄、行業(yè)動態(tài)、社交媒體輿情以及宏觀經(jīng)濟指標，能夠構(gòu)建統(tǒng)一的多維數(shù)據(jù)池[5]。推薦系統(tǒng)基于協(xié)同過濾、深度學習模型，分析用戶歷史交互數(shù)據(jù)及實時場景變量（如地理位置、時段偏好），實現(xiàn)“千人千面”的內(nèi)容推送。例如在電商場景中，智能推薦引擎可將商品曝光轉(zhuǎn)化率提升至傳統(tǒng)批量營銷模式的數(shù)倍，顯著降低客戶獲取成本（CAC）；程序化廣告購買平臺則可利用實時競價（RTB）技術(shù)，在毫秒級時間尺度上完成目標受眾識別與廣告資源匹配，將營銷預算集中于高轉(zhuǎn)化潛力客戶群，避免傳統(tǒng)媒體投放的無效曝光損耗。該動態(tài)優(yōu)化機制基于數(shù)據(jù)實時反饋，使營銷觸達的邊際成本隨用戶規(guī)模擴大而趨近于零，構(gòu)建起“高精準、低損耗”的價值傳遞通道。

三、人工智能提升企業(yè)經(jīng)濟績效面臨的挑戰(zhàn)及策略

在數(shù)字化浪潮下，人工智能是提升企業(yè)經(jīng)濟績效的核心引擎，卻也讓企業(yè)在技術(shù)、管理、人才等方面面臨挑戰(zhàn)。如何突破瓶頸構(gòu)建適配的企業(yè)生態(tài)體系，是企業(yè)可持續(xù)增長的關(guān)鍵。以下將剖析困境并提出解決方案，為企業(yè)發(fā)展提供路徑。

（一）面臨的挑戰(zhàn)

1.技術(shù)層面的挑戰(zhàn)

在企業(yè)管理場景中，人工智能技術(shù)的高效運行高度依賴多維度數(shù)據(jù)的持續(xù)輸入以及深度處理。數(shù)據(jù)作為核心生產(chǎn)要素，其安全風險與隱私保護難題構(gòu)成人工智能技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)性障礙。一方面，在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)面臨結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的合規(guī)性風險。例如客戶交易記錄、員工行為數(shù)據(jù)的采集邊界模糊可能引發(fā)法律爭議，導致企業(yè)面臨監(jiān)管處罰和商譽損失。另一方面，數(shù)據(jù)存儲、傳輸過程中，技術(shù)漏洞會導致企業(yè)核心商業(yè)信息泄露，削弱企業(yè)競爭優(yōu)勢。人工智能模型訓練所需的海量數(shù)據(jù)常包含供應(yīng)鏈策略、產(chǎn)品研發(fā)路徑等敏感信息，存儲系統(tǒng)加密不足或數(shù)據(jù)接口存在隱患，易被惡意攻擊。

2.管理層面的挑戰(zhàn)

人工智能技術(shù)的應(yīng)用本質(zhì)上要求企業(yè)重構(gòu)管理架構(gòu)、業(yè)務(wù)流程，與傳統(tǒng)科層制組織的路徑依賴形成沖突。從資源配置視角分析，人工智能的部署需要打破部門間的數(shù)據(jù)壁壘，建立扁平化的決策機制，但中層管理者可能會因擔心權(quán)力轉(zhuǎn)移而對技術(shù)應(yīng)用持消極態(tài)度。而基層員工或因操作流程的顛覆性改變而產(chǎn)生抵觸情緒，導致人機協(xié)同效率低下。除此以外，通過合理的績效評價，企業(yè)可以依據(jù)貢獻度來劃分內(nèi)部資源，使每個經(jīng)營組織都能達到預期目標[6]。但人工智能技術(shù)的黑箱特性導致管理透明度下降，當系統(tǒng)輸出結(jié)果與業(yè)務(wù)經(jīng)驗沖突時，管理層難以快速識別決策偏差，可能引發(fā)戰(zhàn)略誤判。

3.人才層面的挑戰(zhàn)

人工智能技術(shù)的跨學科屬性對企業(yè)人才儲備提出雙重要求：既需掌握機器學習、自然語言處理等技術(shù)工具，又需具備行業(yè)知識以及管理洞察力。當前人才市場供給與企業(yè)需求存在顯著錯配，形成嚴重的能力斷層。從教育體系來看，高校專業(yè)設(shè)置滯后于技術(shù)發(fā)展，計算機科學與管理學的交叉培養(yǎng)不足，導致畢業(yè)生難以滿足“技術(shù) 管理行業(yè)”的復合能力要求。麥肯錫2023年發(fā)布報告稱，到 2030 年，中國的 AI 人才缺口將達400 萬[7]。

（二）應(yīng)對策略

1.構(gòu)建全鏈條數(shù)據(jù)治理防護體系

為突破單點防御模式，保障數(shù)據(jù)安全與隱私保護，企業(yè)需建立覆蓋人工智能數(shù)據(jù)生命周期的立體化治理框架。首先實施精細化的數(shù)據(jù)分類分級機制，依據(jù)業(yè)務(wù)敏感度及合規(guī)要求劃定數(shù)據(jù)采集邊界。建立供應(yīng)鏈風險管理計劃，包括備份供應(yīng)商、多樣化供應(yīng)鏈來源、庫存儲備、災(zāi)難恢復計劃等，以減輕潛在風險對供應(yīng)鏈的影響[8]。例如，制造型企業(yè)可在生產(chǎn)設(shè)備端部署邊緣計算節(jié)點，對傳感器采集的工況數(shù)據(jù)進行實時脫敏處理，僅向云端傳輸去除身份標識的特征向量，既滿足人工智能模型訓練需求，又從源頭切斷敏感信息泄漏風險。

其次，在數(shù)據(jù)存儲與傳輸階段，摒棄傳統(tǒng)邊界防護思維，以零信任理念重構(gòu)安全體系。采用動態(tài)身份認證技術(shù)，結(jié)合生物特征、設(shè)備指紋、行為軌跡等多維度信息生成實時令牌，確保每次數(shù)據(jù)訪問均經(jīng)過身份核驗。數(shù)據(jù)傳輸過程中，部署加密隧道協(xié)議，根據(jù)數(shù)據(jù)密級自動匹配傳輸通道安全等級，重要數(shù)據(jù)采用國密算法加密，傳輸路徑實時監(jiān)控并動態(tài)調(diào)整。

最后，針對數(shù)據(jù)孤島與數(shù)據(jù)濫用問題，企業(yè)需搭建數(shù)據(jù)中臺整合內(nèi)部資源，構(gòu)建安全可控的數(shù)據(jù)共享生態(tài)?；陔[私計算技術(shù)，開發(fā)多方安全計算平臺，支持不同部門在不轉(zhuǎn)移原始數(shù)據(jù)的前提下進行聯(lián)合建模。例如，營銷部門與產(chǎn)品研發(fā)部門可借助安全多方計算，在保護用戶隱私與技術(shù)機密的同時，分析消費數(shù)據(jù)、產(chǎn)品性能的關(guān)聯(lián)關(guān)系，為新品開發(fā)提供精準支撐。

2.推進組織能力重塑與決策范式轉(zhuǎn)型

人工智能技術(shù)引發(fā)的管理變革，需從架構(gòu)重構(gòu)、流程再造、文化重塑三個維度系統(tǒng)推進。首先，企業(yè)應(yīng)打破傳統(tǒng)科層制壁壘，構(gòu)建“技術(shù)—業(yè)務(wù)”雙輪驅(qū)動的扁平化決策機制，實現(xiàn)從“關(guān)鍵績效指標”到“目標與關(guān)鍵成果法”的模式轉(zhuǎn)型[9]。針對如庫存管理、信用評估等標準化、重復性業(yè)務(wù)，可交由人工智能系統(tǒng)實時處理；保留戰(zhàn)略規(guī)劃、創(chuàng)新決策類非結(jié)構(gòu)化任務(wù)的人工干預權(quán)，以此形成人機協(xié)同的互補優(yōu)勢。例如，某零售企業(yè)設(shè)立“人工智能決策委員會”，由高管、技術(shù)專家、業(yè)務(wù)骨干構(gòu)成跨部門評審團隊，對算法輸出予以合理性校驗，在智能補貨系統(tǒng)應(yīng)用中，既提升了庫存周轉(zhuǎn)率，又規(guī)避了純技術(shù)驅(qū)動引發(fā)的決策僵化問題。

其次，企業(yè)流程再造需聚焦業(yè)務(wù)場景適配，借助敏捷團隊模式推動技術(shù)落地。以供應(yīng)鏈管理為例，可組建涵蓋采購、生產(chǎn)、物流人員的專項小組，共同參與智能排產(chǎn)系統(tǒng)的需求定義，并調(diào)校參數(shù)，大幅縮短系統(tǒng)部署周期，提升訂單交付準時率。針對中層管理者的權(quán)力焦慮以及基層員工的操作抵觸，企業(yè)需構(gòu)建變革溝通機制。高層管理者借助戰(zhàn)略宣傳明確技術(shù)定位，著重強調(diào)人工智能作為效率工具的輔助屬性，并非替代角色；中層管理者參與技術(shù)方案設(shè)計，在數(shù)據(jù)權(quán)限分配中獲取新型管理賦能；基層員工則可借助試點項目體驗技術(shù)紅利。

最后，針對人工智能黑箱致使的管理透明度問題，企業(yè)需建立算法解釋機制，完善決策回溯系統(tǒng)。企業(yè)可運用可視化工具拆解模型運行邏輯，針對重要業(yè)務(wù)決策輸出歸因分析報告，一旦系統(tǒng)結(jié)果與業(yè)務(wù)經(jīng)驗相悖，即刻觸發(fā)人工復核流程。例如，某電商平臺在智能定價系統(tǒng)中嵌入異常波動預警模塊，當商品售價低于成本區(qū)間時，自動暫停交易并提示人工干預，實現(xiàn)技術(shù)效率與管理控制的動態(tài)平衡。

3.構(gòu)建復合型能力培育體系

在人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展的背景下，企業(yè)面臨日益嚴峻的高素質(zhì)人才供需矛盾。為應(yīng)對該挑戰(zhàn)，企業(yè)需系統(tǒng)性構(gòu)建“外部引智—內(nèi)部培育—生態(tài)協(xié)同”的三維人才戰(zhàn)略體系，以實現(xiàn)技術(shù)迭代、業(yè)務(wù)創(chuàng)新的可持續(xù)發(fā)展。

首先，在外部引智上，打破傳統(tǒng)薪酬框架，為掌握機器學習、自然語言處理等技術(shù)，且具備行業(yè)知識、管理洞察力的跨界人才，量身定制含股權(quán)激勵、清晰職業(yè)發(fā)展通道的個性化方案[10]。企業(yè)可設(shè)立“人工智能管理特訓營”，針對引進的技術(shù)專家開展定制化管理課程培訓，助力其快速熟悉管理業(yè)務(wù)，實現(xiàn)技術(shù)能力、管理素養(yǎng)融合，勝任關(guān)鍵崗位。其次，內(nèi)部培育聚焦能力復合化，推行“崗位輪換 "項目實戰(zhàn)”模式。以制造業(yè)為例，安排技術(shù)人員前往生產(chǎn)現(xiàn)場輪崗，熟悉生產(chǎn)流程；要求管理人員深度參與人工智能項目實施，了解算法邏輯、應(yīng)用場景。最后，生態(tài)協(xié)同層面，企業(yè)應(yīng)與高校聯(lián)合開展定制化課程，將企業(yè)真實業(yè)務(wù)場景轉(zhuǎn)化為教學案例，融入高校課程[11]。比如，針對醫(yī)藥行業(yè)，開發(fā)“智能研發(fā)管理”課程，把藥物臨床試驗數(shù)據(jù)處理、研發(fā)成本優(yōu)化等實際問題納入教學內(nèi)容，定向培養(yǎng)具備行業(yè)實操經(jīng)驗的復合型人才，縮短畢業(yè)生入職后的項目上手時間。

四、結(jié)束語

綜上所述，人工智能在企業(yè)管理中的應(yīng)用可提升企業(yè)經(jīng)濟績效，其從多方面重塑企業(yè)運營模式，創(chuàng)造了顯著價值。然而，發(fā)展之路并非坦途，技術(shù)、管理和人才等方面的挑戰(zhàn)亟待解決。企業(yè)應(yīng)積極應(yīng)對挑戰(zhàn)，采取有效的應(yīng)對策略，才能充分發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。隨著技術(shù)的不斷進步，人工智能有望在企業(yè)管理領(lǐng)域發(fā)揮更大作用，助力企業(yè)在激烈的市場競爭中脫穎而出，推動經(jīng)濟邁向高質(zhì)量發(fā)展新階段。

參考文獻：

[1] 吳歡，何雄浪，鄧淮.數(shù)字化轉(zhuǎn)型、市場勢力與企業(yè)經(jīng)濟績效[J].產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究，2024（5）：28-43.

[2] 李瑩.人工智能在企業(yè)管理方面的作用[J].中國商界，2025（2）：224-225.

[3] 孫怡文，肖曉蘭，史愛靜.人工智能技術(shù)在企業(yè)管理決策中的應(yīng)用與發(fā)展研究[J].商展經(jīng)濟，2024（24）：149-152.

[4] 陶金.大數(shù)據(jù)與企業(yè)經(jīng)濟績效分析[J].上海商業(yè)，2022（8）：59-61.

[5] 程雪垠，陳昕.大數(shù)據(jù)與人工智能在企業(yè)經(jīng)濟管理中的應(yīng)用探索[J].現(xiàn)代商業(yè)研究，2024（20）：146-148.

[6] 鄭麗芳.企業(yè)經(jīng)濟管理中績效評價機制運用分析[J].商業(yè)2.0，2025（4）：40-42.

[7] 李士萌.缺口達400萬，人工智能領(lǐng)域急需哪些人才？[J].中國報道，2025（4）：92-95.

[8] 郭若凡.新形勢下企業(yè)經(jīng)濟管理的創(chuàng)新策略探討[J].商場現(xiàn)代化，2024（15）：107-110.

[9] 曹長芳，陳永強.數(shù)字經(jīng)濟時代企業(yè)管理的創(chuàng)新策略探究[J].漢江師范學院學報，2024，44（3）：28-33.

[10] 邵廣.人工智能賦能中國企業(yè)管理的路徑選擇[J].產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究，2024（23）：146-148.

[11] 陸鷺.數(shù)智化轉(zhuǎn)型對企業(yè)人才的影響及解決措施[J].中國金屬通報，2025（S1）：40-42.