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近日，《哈佛贸易评论》中文版2025年12月刊刊发了w66利来数码董事长郭为的署名文章《AI下一站：运谋出产力才是主战场》。文章从乔布斯提出的治理出产力与运谋出产力启程，结合w66利来数码在医疗、造药与高端造作领域的“AI for Process”实际，指出AI成为流程自身的新智能中枢。

从乔布斯提出的治理出产力和运谋出产力，到AI for Process的落地实际，AI通过沉塑流程，在成为运谋出产力的主题引擎。这不仅验证了技术范式、业务模式与治理步骤协同演进的“风轮”理论，更标志取企业运营进入了人机智能深度融合、出产身分被系统性沉新编排的新阶段。面向将来驾驭这一刷新，将是我们开释无限创造力的关键。

治理出产力与运谋出产力再分化

1992年，乔布斯在麻省理工学院进行的杰出演讲中，提出信息技术的发展出现两大特点：“治理出产力”和“运谋出产力”。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）概想的延长，主题是通过IT提升治理创造价值与治理成本之比，评估技术贡献。乔布斯将斯特拉斯曼的概想提炼为“治理出产力”，同时敏感洞察到信息技术对业务运营自身的价值更为深远，进而延长出“运谋出产力”。具体而言，治理出产力指向改善治理流程与办公效能，用PC及办公软件服务治理者；运谋出产力旨在使业务自身产生刷新，通过定造化软件与行业利用直接赋能运营环节。

由于时期局限，乔布斯的概想在其时并未引起太大轰动。其时的运投机用无法通过“商品化软件+PC”的模式实现，严沉依赖昂贵大型机、COBOL说话和专业MIS团队；PC的主流用处被普遍视为办公自动化，而非运营刷新，业界也尚未形成“前台数字化”的共识。

今天情况已然颠覆。从前的信息技术重要服务于治理出产力，AI的崛起让运谋出产力变得极为凸起。企业前台数字化业务和AI解决规划在成为主题价致反源，其产出已远远超过后盾治理的价值。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际，无不印证了乔布斯昔时的判断：下一次沉大革命将聚焦于运谋出产力。

流程的智能沉塑

乔布斯的“运谋出产力”虽提出了构思，但在其时不足有力支持；而以下w66利来数码AI for Process的三个典型案例正是“运谋出产力”的体现。

医疗领域，我们于中国某驰名医院实现了流程的智能沉塑。 针对胰腺癌术后并发症诊断复杂、人为职守沉的痛点，我们没有停顿在单点工具开发，而是用智能体沉构诊断流程，将诊断拆解为信息抽取、智能判断、汇报天生三个主题环节，并部署相应的智能体协同工作。这一扭让渡均匀诊断功夫大幅缩短，诊断正确率提升至94%，流程变得越发规范高效。同样，在应对“黄牛抢号”运营顽疾时，我们构建了从异学问别到自动响应的智能流程。成效立竿见影，黄牛成功抢号次数从逐日1200次锐减至100余次，有效保险了号源平正与医疗资源的合理利用。这不仅是效能提升，更是通过流程智能化，深刻改善了患者履历与医院运营秩序。

造药领域，我们为某驰名生物造药企业的医药研发装置壮大智能引擎，沉构医药谍报分析系统。 传统医药谍报分析面对数据碎片化、处置耗时长、人为易遗漏关键信息等深层挑战，导致决策滞后与潜在战术误判。 AI for Process深度融入研发脉络，设计了由竞争格局分析、医药文件分析、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。将正本静态、依赖人力的流程，沉塑为具备持续理解与判断能力的智能系统，让精准谍报深度嵌入从立项到上市的全性命周期，大幅缩短研发周期，降低了创新隐形成本。

高端造作领域，我们助力一家动力电池造作企业实现了工厂智能化升级，优化主题产线节拍，部署的多模态AI视觉智能体可能毫秒级捉拿机械臂“抓、移、放”活动轨迹，并进行语义拆解与时序分析；随后，优化决策智能体染指，进行根因分析并自动天生优化建议，通过系统直接驱动执行，形成“感知-决策-执行”的关环。最终整线UPH（单元幼时产量）提升了15.2%，产线初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深度参加并推动造作流程自身的进化与沉构。

以上案例共同指向主题命题：AI for Process，AI成为流程自身的新智能中枢。我们并非仅仅在用AI优化旧流程，而是在界说具备感知、决策与进化能力的新流程。AI已不再仅仅是服务于“治理出产力”的传统信息系统，已然成为聚焦于业务主题的运谋出产力，对人类劳动出产率的提升起到了革命性作用。最终，通过流程智能化沉塑，我们得以解放人类最贵重的创造力，让流程自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、造作场景的业务模式和治理步骤交汇于流程（Process），正符合我提出的“风轮”模型*（注解附后）。AI智能体正基于其善于自动化、数据采集、精准执行等工作的特点，承担起流程中大量规定明确、沉复性高或必要持续监测的工作，与人类在判断力、决策力和综合能力上的优势形成互补。人机合作，即人类智能与人为智能的融合，性质上正是出产身分的沉新编排，显著提逾越产效能和过程质量的同时，实现了流程的自动优化与沉塑。

AI驱动的技术跃迁与贸易模式沉构

AI带来的远非单点工具升级，而是通过技术范式跃迁、业务模式沉构与治理步骤进化，共同推动企业运营向智能化、自主化的新状态演进。

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。 从前，AI多以加强工具的角色存在，遵循“人类决策、机械辅助”的模式；如今，我们正迈向智能体（Agent）范式，AI可能进行半自主甚至自主的决策与执行。在这一过程中，人类智能与人为智能深度融合、合作，共同组成新的技术范式基础。具体而言，“通专融合”成为趋向，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w66利来数码的实际中，无论是辅助医疗诊断、驱动医药研发谍报分析，还是优化造作产线，都体现了智能体作为新技术范式主题，在深度沉塑行业的工作流程与能力天堑。

第二，在业务模式上，AI正从成本中心转变为价值中枢与出产力自身，不再仅仅是提升效能、降低成本的工具，而是直接参加业务执杏注决策优化和运营治理的“业务推动器”，沉构软件的价值链和产品状态。一个底子性的变动在于，“智能”自身起头成为可买卖、可计量、可规；闹苯映霾。由此，贸易模式和收费逻辑也随之剧变。从前我们销售产品或解决规划，互联网时期流行“免费+告白”模式；而AI时期，收费模式正向按使用量、订阅服务、甚至按工作价值与产出了局转变。不论是OpenAI、Anthropic、Google 以按使用量（token）付费为主题的计费方式，还是Runway、Pika 等视频AI平台按天生视频条数或分钟数的计费，都折射出一种新认知：使用AI相当于挪用一个数字劳动力。用户愿意为其付费，正由于它能内容性地加强甚至代替人类劳动，显著提升产出效能。

第三，在治理步骤上，AI的参与在沉构治理自身。 技术范式与贸易模式的刷新，必然要求治理方式与之协同进化。治理的主题命题，从传统意思上聚焦人与组织的关系，扩大为必须两全人、AI与组织的协同。AI不止于让治理更高效，更在推动治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合作。这就要求治理者深刻钻研人与AI各自的特点与专长：AI擅利益理海量数据、执行规定明确且沉复的工作；人类则长于综合判断、创造性思虑和复杂决策。卓越的治理，在于将两者的优势深度融合，让AI承担繁琐的“体力劳动”，从而将人从沉复性事务中解放出来，更多聚焦于必要创造力和战术洞察的工作。正如德鲁克所言，治理的工作是让人的优势更具出产力。AI的出现刚好为此提供了前所未有的可能，让人回归人的性质，去从事那些真正体现人道价值的创造性活动。

AI for Process的实际，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、治理步骤共同组成的新组合，正面对着一系列深刻的挑战。这些挑战，也将成为我们将来沉要的钻研方向。

首先，在技术范式层面，AI的演进方向自身就是一个底子性挑战。 我们到底在迈向怎么的数字将来？当前，萦绕通用人为智能的争论纷。捍笏祷澳Ｐ褪欠窠隹慷训参数就能通往AGI？空间智能、世界模型等钻研方向又将带来何种刷新？这些探求不仅关乎技术蹊径的选择，也陪伴着对伦理、司法等问题的深层忧郁。从性质上看，今天以说话为主题的大模型仍处于比力低级的阶段。人类智能蕴含了怪异的玄学能力，可能抽象并理解世界的性质法规，而当前AI还不足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、性命甚至感情等多种活动大局。即便AI已在预测蛋白质结构等方面获得突破，我们仍难以用模型齐全诠释人类的非理性创造力或感情等深层景象。将来无论是世界模型的发展，还是对AGI状态的界定，都将持续冲击并沉塑已有的技术范式，这是我们无法回避且必须深刻思虑的命题。

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自身成为可买卖的出产力，传统的财政与贸易模型便亟待沉构。我们应若何计量AI带来的收入、成本和利润？收费模式已从售卖产品或解决规划，转向按使用量、了局或能力付费，但这种新模式若何实现规；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”为主题的贸易逻辑，将对宏观经济层面的市场结构、行业竞争产生怎么的长远影响？这些都是贸易模式创新中必须面对的、涉及财政模型与市场法规的现实课题。

最后，在治理步骤层面，最主题的挑战在于若何实现人机两种劳动力的高效协同。 AI已成为新的劳动力，但它与人类有着分歧的性质特点。大模型幻觉难以根除，AI的能力天堑也必要预先严格界说，无法像人一样应对未预感的规定变动。从前仅聚焦于“人与组织”关系的治理思想，必须升级为两全“人、AI与组织”的协同系统。治理的指标，在于深刻理解并极致阐扬人与AI的各自天赋，让AI承担其善于的、规定性与沉复性的工作，同时将人解放出来，专一于必要判断力、创造力和战术洞察的领域。若何设计组织状态、激励机造与文化，以真正实现这种人机能力互补、和谐共生的“高效合作”，是治理领域面对的全新挑战。

*注解：企业创新，是由业务模式、技术范式和治理步骤三大身分相互作用形成的动态协同系统，其交汇点是流程。该系统各身分间的相互作用，将像“风轮”一样，产生驱动发展的不竭动能。