企业AI赋能与精益思维

多客科技

作者：微信文章
2025年生成式AI深度渗透企业经营管理中，在运营效率、决策赋能、业态创新等方面，AI正在重构企业核心竞争力，同时也不可否认许多企业并未从生成式AI中获取可量化的商业收益，如何提升AI在企业中的价值转化效率，精益思维能提供一些启发。



精益思维的核心要素是价值、价值流、流动、拉动、持续改善，识别并定义价值是第一步，客户有支付意愿的事才是价值。不创造价值，无需AI；不消除浪费，也无需AI。精益改善中的效率提升，要区分增值作业还是非增值作业，要确保针对价值流中的增值作业进行效率提升，对非增值作业要彻底消除，避免将大量精力投入在非增值作业上，能消除的直接消除，不能消除的尽量简化。 同时精益思维关注整体价值流的效率，而非单一作业或工序的效率，如果缺乏端到端的流程思维，改善的交付成果可能是“负效率”。另外精益思维关注的是价值链的总成本，避免出现人力成本是降低了，但业务流程中的质量成本、库存成本、管理成本可能增加更大，这样的改善是“伪改善”。

   



   

两人2小时完成的作业，通过AI赋能该项作业两人1小时就完成了，省下的人工时可能让两人产生1小时的闲置，即时让他们忙碌起来，协助相邻工序或调配到其它车间，通常这既没有创造新价值，也没有降低总成本，并没有为企业带来收益。 如果此时将两人的节省时间转化为质量改善，或减少加班时间，或将企业外包作业转化为自制等，这才能创造真正价值。

AI赋能效率提升的几个策略：

与AI协作，消除业务流程中的浪费，通过消除、合并、重排、简化流程中任务，减少完成该工作的所需的人员数量， 即提升增值时间，消除非增值时间，实现产出不变（或工作量不变），但减少人力投入，进而提升人均效率。

与AI协作，通过标准化作业、多技能工、柔性布局，实现产出可变，人员灵活调整，消除人力闲置，达成人均边际产值最优。

与AI协作，在前面1&2优化基础上，通过智能设备代替人力解决重复性、高危性作业，释放出来的员工去做能创造新价值的工作，实现人力总成本降低或整体产值提升。

   

同时AI会产生幻觉，AI并不擅长创造新知识， 凯文凯利将其称之为只能爬山（Hill -Climbing），还不能造山（Hill-making），爬山意味着只要一直保持上坡，就一定不会错过最高点，但是如果存在着两座、甚至是数不清的山峰时，AI调优算法难以从一个顶峰到达下一个顶峰，因为这必须先跨过两座山峰之间的山谷，这通常在迭代优化中难以实现的，犹如生物进化中的自然选择，不懂得以退为进，只会闷头上坡，断无下坡之举，因此很可能反倒把自己卡在了远离珠穆朗玛峰的地方。因此在生物进化中除自然选择外，还有另外两种力量：遗传漂变与基因重组。



   

人类创造新知识的能力不会被AI取代，AI也难以取代，人工智能有智能，但不会有人类的智能，犹如 飞机能飞，但飞机不能像鸟一样飞。

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