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重构企业“操作系统”,跳出试点陷阱,解锁AI端到端规模化价值

当前,围绕企业AI 投入产出比的质疑是一件好事。它会迫使企业从热情回到纪律,从叙事回到指标,从试点回到经营。短期内,大多数企业确实难以看到AI带来大规模端到端价值;大量AI项目也确实存在ROI不清晰、数据基础薄弱、模型幻觉、流程割裂和组织接纳度不足等问题。

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智能体时代,企业组织运营模式四问

智能体AI绝不仅仅是工具层面的升级;它正在挑战企业组织赖以建立的运行规则。但是,这项技术用于不同的业务领域当中,实际表现参差不齐,也会在可靠性、监督、意外后果等方面引发和放大风险。企业领导者已经看到了智能体的潜力,也看到了挖掘价值的可能。

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多智能体协同?先解决各说各话的数据困局

在智能体时代,底层数据能力正日益决定企业的竞争位置。尽管依托数据释放智能体价值的前景可期,许多企业仍难以搭建既便于智能体调用、又可合规治理的数据底座。如今,企业应把握这个推动数据变革的窗口期,为迈向智能体未来打好地基。

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征程万里、风头正健 :麦肯锡全球材料行业前瞻

近年来,在宏观周期变化、地缘影响深化的大背景下,全球材料行业整体呈现出三大趋势:其一、从过去跟风扩张、以量获利的低质量发展,转向秉承资本纪律、对低利润及产能过剩品类降低投入的高质量发展;其二、各国更加重视资源供应链的稳定性,优先保障优质稀缺资源,并积极提升战略自主性;其三、碳税、能控及环改压力使不少材料品类的利润受到压缩,绿色转型征程有所放缓。

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代理式AI时代,银行业务须深度简化

银行面临一个不容忽视的现实问题:长远来看,当前的高收入将很难维系,转型调整势在必行。据麦肯锡《2025全球银行业年度报告》称,银行若不进行深度简化,到2030年,全球利润池中将有高达1700亿美元的利润蒸发。
深度简化,正成为这场转型之战的核心。

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