AI浪潮下,非互联网传统企业如何弯道加速?

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作者：微信文章
当下的AI时代，正以不可逆转之势重塑商业格局：AI Agent尚在探索落地的攻坚期，大龙虾ClawdBot等新型智能工具已悄然开启下一波技术浪潮，各类AI应用迭代速度远超预期，仿佛一夜之间，所有企业都被推向了“不智能化就会被淘汰”的悬崖边。而在这场激烈的时代竞速中，大量非互联网传统企业却陷入了尴尬的困境——自身的信息化建设尚未完善，数字化转型仍处于摸索阶段，面对层出不穷的AI新概念、新工具，既不敢盲目跟风，又害怕错失时代机遇，最终在“追不上、摸不透、用不起”的焦虑中，与行业头部企业的差距越拉越大。

事实上，AI浪潮并非传统企业的“催命符”，反而可能是实现“弯道加速”的最佳契机。根据Gartner（高德纳咨询）的研究数据显示，绝大部分的企业已在使用某种形式的AI技术，其中制造业AI采用率最高，远超其他行业，拥有AI的中小企业表示AI使运营更高效。这意味着，传统企业无需等到信息化、数字化“完美收官”，也能借助AI技术实现跨越式发展，关键在于找到适配自身的破局路径，避开“盲目跟风”和“循序渐进”的双重陷阱，让AI真正服务于业务发展，而非成为单纯的技术摆设。

要实现弯道加速，传统企业首先要打破一个核心认知误区：信息化、数字化、智能化并非“三步走”的线性流程，而是可以“并行推进、交叉赋能”的协同过程。很多传统企业认为，必须先完成全员信息化覆盖，再实现业务数字化转型，最后才能涉足AI领域。但现实是，AI技术的迭代速度远快于传统企业的转型节奏，等到走完前两步，早已错失AI赋能的黄金期。

AI为软件史上增长最快的品类，这种爆发式增长意味着，传统企业若固守线性思维，只会被时代远远甩在身后。正确的逻辑应该是：以业务痛点为导向，用AI工具简化信息化、数字化的推进难度，同时借助基础的信息化、数字化成果，让AI落地更高效，形成“AI赋能转型、转型反哺AI”的良性循环。

对于尚在信息化、数字化迷茫期的传统企业而言，弯道加速的核心的是“聚焦痛点、轻量化切入、小步快跑”，无需追求“大而全”的AI布局，而是从最容易落地、最能产生价值的场景入手，逐步完成从“被动适应”到“主动引领”的转变，具体可遵循以下四大路径：
路径一：锚定核心痛点，避开AI布局“无用功”


非互联网传统企业的核心诉求，从来不是“跟上AI潮流”，而是“解决业务难题、提升经营效率、降低运营成本”。2024-2025年期间，大量企业陷入了“为了AI而AI”的误区——盲目引入各类AI工具，却未结合自身业务痛点，最终导致技术与业务脱节，投入大量成本却无法产生实际价值。

对于信息化基础薄弱的传统企业而言，第一步要做的不是搭建复杂的AI系统，而是梳理自身最迫切的业务痛点：是生产环节的效率低下、库存管理的混乱无序？是客户服务的响应滞后、营销推广的精准度不足？还是财务管理的繁琐易错、人力成本的居高不下？不同行业的传统企业，核心痛点截然不同：制造业可能聚焦于生产流程优化、设备故障预警；零售业关注库存周转、客户需求洞察；服务业则侧重服务效率提升、客户留存转化。

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路径二：借力轻量化工具，降低AI落地门槛

很多传统企业之所以不敢涉足AI，核心顾虑在于“技术门槛高、投入成本大、缺乏专业人才”。但当下的AI技术，早已告别了“只有互联网巨头才能掌控”的时代，各类轻量化、低成本、易操作的AI工具层出不穷，无需专业的技术团队，普通员工经过简单培训就能上手，这为传统企业的弯道加速提供了可能——附件中提到，2025年低代码平台的最大变化是AI从“辅助功能”升级为“底层架构”，主流低代码平台都推出了AI驱动的开发能力，能够帮助企业快速搭建智能应用，无需深厚的技术积累。

对于信息化、数字化基础薄弱的传统企业，无需投入巨资搭建自有AI团队和系统，可优先选择“拿来即用”的轻量化AI工具，实现“小投入、大回报”。

在办公协同层面，可引入AI办公工具，替代传统的人工录入、文档撰写、流程审批等重复性工作，例如利用AI文档工具自动生成工作报告、合同文书，利用AI审批工具简化报销、请假等流程，提升办公效率；附件中提到，熟练使用AI工具的产品经理在需求文档撰写环节效率极大提升，这种效率提升同样适用于传统企业的各类办公场景。

在业务运营层面，可结合行业特性选择针对性的AI工具：库存管理方面，利用AI库存预警工具，自动分析库存数据，预测缺货、积压风险，优化库存周转；客户服务方面，引入简易版AI智能客服，应对常见咨询，缓解人工客服压力，同时积累客户反馈数据，为后续的客户运营提供支撑，客户服务场景中AI采用率最高，是最容易落地的AI应用场景之一；生产管理方面，借助AI设备预警工具，对关键设备的运行数据进行实时监测，提前预判故障，减少停工损失。

值得注意的是，传统企业在选择AI工具时，无需追求“最先进、最全面”，而要注重“兼容性、易操作性、低成本”，优先选择能够与自身现有基础系统（哪怕是简单的Excel表格、普通办公软件）兼容的工具，避免出现“工具孤岛”，同时降低员工的学习成本和企业的投入成本。例如，大龙虾ClawdBot等新型智能工具，若能适配传统企业的基础业务场景，可小范围试点应用，验证其价值后再逐步推广，而非盲目全面铺开。

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路径三：以AI为抓手，同步推进信息化、数字化转型

传统企业的弯道加速，本质上是“用AI简化转型难度，用转型夯实AI基础”。信息化的核心是“让数据在线”，数字化的核心是“让数据产生价值”，而AI的核心是“让数据驱动决策”，三者相辅相成、不可分割。对于尚未完成信息化、数字化转型的传统企业而言，无需单独投入大量精力去完善信息化、数字化建设，可借助AI工具的赋能，同步推进三者的协同发展。

一方面，利用AI工具推动信息化落地：很多传统企业的信息化建设停滞不前，核心原因在于“数据采集难、录入繁琐、员工抵触”。而AI工具可以自动采集、整理各类业务数据，无需人工手动录入，例如利用AI图像识别工具，自动采集生产车间的产量数据、仓库的货物数据；利用AI语音识别工具，自动记录客户咨询内容、会议纪要，实现数据的快速在线。这种方式不仅降低了信息化建设的难度，还能减少员工的抵触情绪，快速完成基础数据的积累。

另一方面，借助AI工具挖掘数据价值，推动数字化转型：数字化转型的核心是“数据驱动业务”，但传统企业即便积累了一定的数据，也往往因为缺乏专业的数据分析能力，无法发挥数据的价值。附件中提到，大语言模型能够根据海量数据自动挖掘潜在需求与趋势，利用语义聚类与主题建模技术，高效检测隐性问题，这种能力同样可以应用于传统企业的数字化转型中。传统企业可利用轻量化AI数据分析工具，对积累的业务数据进行简单分析，例如分析客户消费习惯、生产流程瓶颈、营销效果等，从而优化业务策略，实现数字化转型的初步突破。

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路径四：搭建极简人才体系，破解AI落地“人才困局”

工信部最新数据显示，国内大模型相关岗位缺口已达47万，人才短缺成为制约企业AI应用的重要瓶颈，对于传统企业而言，这个问题尤为突出——既无法像互联网企业那样高薪招聘AI专业人才，又缺乏内部人才培养的体系，最终导致很多AI工具引入后，无法充分发挥其价值，甚至被闲置。

对于尚在转型初期的传统企业而言，无需搭建完整的AI人才团队，可采用“极简人才体系”，破解人才困局：一是“内部培养为主”，选拔企业内部熟悉业务、学习能力强的员工，进行简单的AI工具使用、数据分析培训，培养一批“业务+AI”的复合型人才，负责企业AI工具的日常运营和应用优化，这类人才无需精通AI技术原理，只需掌握工具使用方法、能够结合业务场景挖掘AI价值即可；二是“外部借力为辅”，与AI服务商、本地高校、行业协会合作，借助外部专业力量，为企业提供AI应用咨询、方案设计、技术支持等服务，无需投入巨资招聘全职AI人才；三是“建立激励机制”，鼓励员工主动学习AI工具、尝试AI应用，对能够利用AI工具解决业务问题、提升工作效率的员工给予奖励，营造“人人学AI、人人用AI”的氛围。

此外，传统企业可依托自身的行业经验和资源优势，与AI服务商开展定制化合作，让AI工具更贴合自身业务场景，同时降低人才和技术投入成本。

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结语：不追风口，只做实事，在变革中实现弯道

AI浪潮的席卷，从来不是“谁跑得最快，谁就能赢”，而是“谁跑得最稳、最准，谁就能笑到最后”。对于非互联网传统企业而言，信息化、数字化的滞后，从来不是放弃AI的理由，反而可能是“弯道加速”的优势——没有传统互联网企业的技术包袱，能够更灵活地选择适配自身的AI工具和应用路径，能够更聚焦于业务本质，让AI真正服务于业务发展，而非陷入技术内卷。

传统企业的核心竞争力，从来不是技术的先进度，而是对行业的理解、对业务的坚守。当AI技术与传统企业的行业经验、业务优势相结合，就能爆发出强大的生命力——既能解决信息化、数字化转型中的痛点难点，又能借助AI技术实现业务的升级迭代，在激烈的市场竞争中站稳脚跟，甚至实现对互联网企业、行业头部企业的超越。

时代的洪流从不等待犹豫者、观望者，对于非互联网传统企业而言，最好的转型时机，就是当下；最好的弯道加速路径，就是“立足业务、务实落地、借力赋能”。唯有主动拥抱AI、理性应用AI，才能在变革中突破迷茫，在时代中实现重生，让传统企业的“老底蕴”，焕发AI时代的“新活力”。

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