AI时代，企业管理者是否还在困惑如何利用AI为业务赋能？打工人能否利用AI工具来提高工作效率？

近期，OpenAI发布AI行业首份企业管理指南——《人工智能时代保持领先：领导力指南》。其主要目的是为企业管理者提供一套系统的、可操作的AI转型指南，以应对AI快速发展带来的不确定性。《人工智能时代保持领先：领导力指南》针对企业的普通职员也提出了拥抱AI的建议。这是否意味着，对普通员工来讲，站上AI时代的“风口”，可以实现升职加薪？

AI技术发展迅猛，企业尽早布局才能占领先机

AI正以倍数级速度重塑商业竞争，谁先把它变成生产力，谁就把1.5倍的增量收入装进口袋。OpenAI认为，当前AI技术迭代速度正以史无前例的态势推进，由此带来的商业价值同样显著——早期布局AI的企业，收入增长速度已比同行高出1.5倍。

此外OpenAI还表示，2022年以来，前沿大模型的发布数量增长5.6倍；GPT-3.5级模型的运行成本在18个月内下降280倍；AI的行业采用速度是桌面互联网时代的4倍。

OpenAI表示，2022年以来，前沿大模型的发布数量增长5.6倍；GPT-3.5级模型运行成本在18个月内下降280倍

然而，AI技术的迅猛发展也让不少企业陷入多重困境。例如在人才层面，如何解决人才的结构性短缺以及培养体系的搭建，不仅是头部企业的难题，众多中小型企业更是难寻破局之道。与此同时，众多企业还面临“如何将AI合理地利用到实际业务当中”“如何提升员工在AI应用层面的积极性”等关键问题，暂时缺少可行性较高的落地方式。简单来说，中小企业在人才、资源的储备、数据安全、成本与回报方面也存在诸多问题。

基于上述种种痛点，OpenAI梳理了和企业的合作实践，提炼出对齐（Align）、激活（Activate）、放大（Amplify）、加速（Accelerate）、治理（Govern）五大核心原则。构建了一个简洁、可复用的企业利用AI转型的框架，从而降低企业的认知门槛。

《指南》虽好，中小企业难办

OpenAI发布的《人工智能时代保持领先：领导力指南》固然全面讲述了企业积极拥抱AI的好处，甚至还提出了五大核心原则，但是在实践中，可能还存在诸多难点。

我们举例来讲，凭借海量数据资产与跨场景整合能力、自主可控的算力基础设施与云服务生态、顶尖AI人才储备等优势，大型企业可以快速实现AI技术与业务全链路深度融合。而对于中小型企业来说，这种思路和方式并不具备太高的参考价值，毕竟中小企业在各个方面都存在种种阻碍。

中小企业面临的难点可以总结成以下几个维度：

成本与回报：短期投入AI培训成本飙升，但回报周期、收益不明确，资金有限的情况下不敢轻易尝试；资源与治理：无力像大企业那样建知识中心、请专家培训，只能靠员工 “自行摸索”，培训资源跟不上；员工与人才：内部AI“先锋”缺乏激励，热情难以长期维持，且经验跨部门适配性低，难以复制推广；数据安全：放开AI工具访问怕泄露敏感数据，管控过严又会限制员工使用，影响工作效率；行业适配：传统行业（如制造业）找不到AI的具体应用场景，更关注“材料/人力成本上涨、同行价格战” 等基础经营压力，对AI价值感知弱，不知如何切入。

针对上述阻碍，部分中小企业已经探索出了不少思路。比如通过降低初始投入、缩短回报周期、量化回报指标等思路，找到了一些轻量级、可验证、低风险的路径。

例如，从“零/低成本工具”着手，避免前期重投入。就说客服场景下，部分电商企业就开始尝试用Coze搭建“常见问题话术库”，或用“阿里小蜜轻量版”自动回复客户咨询，无需开发的同时，还能直接节省客服10%-20%的重复沟通时间。

扣子官方推出了电商售前客服，降低了中小型电商企业的智能客服开发成本。（图片扣子）

此外，“小团队试点＋分阶段投入”也是中小型企业普遍尝试的路径之一。其核心逻辑是：前期用“小场景、短周期”降低试错风险，让回报“看得见、摸得着”，并且每一步投入都有前序回报支撑，避免 “前期砸钱、后期没效果” 的困境。从本质上来说，其实就是把高风险、高投入的决策，拆解成低风险、小投入的多次小决策。

懂AI的员工整体薪资更具优势

在员工层面，积极拥抱AI也能带来好处。根据猎聘的统计数据，2025上半年，明确要求掌握AI工具的职位数量同比增长了近150%。不难看出，企业对于AI应用能力的重视已经从技术岗拓展到了管理、运营等职能岗。这一趋势也在薪资数据上有较为明显的体现：2024上半年和2025上半年，要求AI技能的岗位招聘平均年薪（27.84万、29.45万）持续领先无AI技能要求的岗位约7.8万元。

猎聘的统计数据显示，2025上半年，明确要求掌握AI工具的职位数量同比增长了149.41%。（图片猎聘）

那么问题来了，作为一名普普通通的打工人，如何才能在数字化转型的关键阶段，将AI技术作为自己升职加薪的筹码呢？首先避雷，其核心一定不是 “精通AI技术”，而是把AI当做咱日常工作提质、提效的得力助手。换而言之，并不是需要咱现在就去花钱买教程，从零开始学习Python，而是用以下两个接地气、易执行，且能快速看到效果的方法或思路。

1、用AI完成“机械劳动”

普通打工人最容易被“机械重复工作”困住（比如整理数据、写标准文案、录信息），这些活儿耗时多，而且还很难体现价值。如果你用AI把3-4小时才能完成的事情压缩到1个小时，那么省出的时间就可以选择深耕核心业务，或者主动承接新的任务。

举个例子，对于在行政岗位的同学来说，一周不仅要花费4小时来手动整理会议纪要，而且还容易漏记“待办事项”或“责任人”，导致后续跟进扯皮。如何实现“4小时→1小时”高效整理会议纪要，还能降低待办事项遗漏的风险呢？很简单，咱可以在会议前打开“讯飞听见”，用它实现语音转文字，然后再用AI大模型提炼会议的核心决议、需要跟进的争议点以及待办事项等，自己再人工核对一下细节，就可以输出你的会议记录。

需要在开会的时候打开讯飞听见，点击录音功能，就可以把一些语音的内容转化为文字。（图片讯飞听见）

2、用AI优化汇报，让你的工作成果被看见、被认可

很多打工人做了10分活儿，汇报只说3分——要么堆文字、要么甩数据表格，老板根本就没耐心看，你的实际价值自然被低估了。因此你完全可以利用AI工具，将干巴巴的汇报转变成“直观的结论＋可视化辅助”，从而实现“陈述工作”到“提供决策依据”的转变。

例如从事市场运营的同学在给老板汇报的时候，老板总是问：“所以呢？问题在哪？下一步怎么做”，而自己也说不清核心结论。其实咱完全可以用豆包等AI工具帮你快速整理混乱的数据，统一格式、标出异常值，不用再手动核对半天。数据理清楚后，再用AI工具把表格自动转成清晰图表，哪里增长、下降一目了然，不用再求人设计。最后再按清晰的逻辑帮咱搭好结构，先讲结论，再摆数据，最后提建议。

其实咱打工人也不要将自己的思路局限于此，毕竟AI是工具，能不能给自己的工作带来实际收益，还要看咱怎么使用它。大家也可以说说你平时用AI最多的是哪类工作？是用它写周报省出“摸鱼”时间，还是做数据表格减少加班？或者有没有试过用AI帮自己优化工作流程、甚至间接帮绩效加分的小技巧？快分享出来，让没找到窍门的朋友抄抄作业。

未来属于掌握AI的人

想起科大讯飞副总裁王勃说过的一句话：“未来不是属于人工智能，而是掌握了人工智能的人”。换而言之，在AI时代的竞争不是AI与人类在掰手腕，而是掌握AI的人，与只会被动接受AI的人的角逐。因此，无论是企业还是个人，都需要找到自己在业务中的痛点，并合理利用AI来实现“降本增效”的最终目标。

当然了，目前已经有像百度、腾讯、字节跳动等国内头部AI企业尝试从业务的角度出发，尝试给各行各业的企业用户提供“行业+AI”的解决方案。而从《人工智能时代保持领先：领导力指南》不难看出，作为AI领域的巨头，OpenAI则是换了一种思路——从管理者的角度，提供了一套系统、可操作的AI转型指南。这种方法论同样具备较高的可行性，所以国内头部AI企业是否会参考OpenAI的模式，这种模式在落地的过程中是否存在本土化的问题，中小企业的复用性是高是低呢？只有拭目以待了。