谷歌CEO Sundar Pichai曾指出,人工智能(AI)重要性可与火和电相比,甚至有过之而无不及。他预言未来只会存在两类公司:“一种是充分利用AI的公司,另一种是无关紧要的公司。”
AI浪潮将如何重塑商业格局?什么样的企业能够在新一轮竞争中“弯道超车”?管理者又该如何完成认知升级?
本文结合新加坡国立大学(NUS)计算机学院副教授、亚洲数字金融研究所执行主任黄克威(Ke-Wei Huang)教授在大师课中的部分分享内容,尝试分析以上问题,并介绍NUS全新硕士项目。项目2027年1月入学的申请正在进行。
本期嘉宾
黄克威(Ke-Wei Huang)
1
浪潮:
AI重塑商业格局,企业不进则退
回望过去百年,企业经历了三次技术浪潮:电力的普及让生产效率实现飞跃;计算机推动企业管理进入信息化时代;互联网彻底重构商业模式与渠道体系。
今天,以AI为核心的第四次技术浪潮,正以的渗透力席卷全球。从采购、研发、制造,到营销、客服、财务、人力管理,再到战略决策与ESG治理,几乎没有哪个业务环节能够置身事外。
“在人工智能重塑商业格局的时代,不进则退已成为企业生存的基本法则。”
更值得关注的是,AI技术迭代节奏远超以往,这一轮技术窗口期因此大幅压缩:越早布局,越容易建立先行者优势;越晚进入,则越可能在竞争中被边缘化。上一轮互联网浪潮中,许多传统零售商和百货公司因未能及时转型,最终失去市场主导权。而这一次,留给企业“观望”的时间只会更短。
2
误区:
会用工具≠完成转型
面对AI浪潮,许多企业的反应是:部署工具。但数据显示,74%已接入AI的企业仍停留在试点阶段,无法用技术创造业务价值。
这是因为AI转型的真正挑战不在于使用工具,而是一系列深层问题:企业应该在哪些环节引入AI?某个AI项目是否值得投入?如何判断一项技术趋势背后的商业价值?组织又该如何从传统模式升级为数字化运营?
数字化转型需要企业理解技术、洞察趋势,还需要自上而下的系统性组织变革:打破部门壁垒,让数据流动;建立容许试错、快速迭代的实验机制;明确AI创新战略方向与伦理边界;结合AI数据能力与人类经验判断,重构决策流程……所有这些,都要求管理者迅速完成认知跃迁与能力升级。
3
缺口:
高管能力升级四个维度
然而数据显示,尽管80%企业已引入AI,只有22%的高管感到“已充分准备好”去AI转型。不少高管正在经历“阵痛与摩擦”:不懂技术,听不懂内部汇报;不懂趋势,盲目陷入跟风;管理知识框架无法适配新兴技术场景;决策节奏跟不上AI实时反馈与智能调整……
“在人工智能领域,今天的高管面临两个主要挑战。首先,AI技术发展极其迅速,高管很难全面理解其潜力和局限性。其次,尽管AI已被广泛应用,但企业仍然难以从AI投资中获得实质性回报。”
了解AI工具只是步,许多高管缺失的是将AI嵌入企业核心商业模式、价值链与战略体系,推动企业实现创新增长的能力。这其中包含四项关键技能:
1. 战略视野
深入了解AI潜力、限制与趋势,判断AI对自身所在行业的颠覆路径,捕捉可落地的商业机遇。
2. 数据思维
AI的底层是数据,管理者需要理解如何收集、管理和使用数据,将其转化为长期竞争优势。
3. 数字化转型力
不只是升级技术,更重要的是打通技术与业务的协同关系,让AI融入企业运营,创造商业价值。
4. 组织力
围绕人机互动重新设计组织架构、决策机制与业务流程,企业文化层面的深度变革,培育创新生态。
未来真正稀缺的管理者,不是单纯“懂技术的人”,而是兼具AI战略思维与变革力,能够利用技术重新定义竞争格局的人。
4
回应:
培养AI时代者
正是在这样的背景下,NUS推出亚洲人工智能与数字化转型高管硕士(EMAI),培养AI时代的者。
“EMAI不是纯技术型的硕士项目,它更像一个力加速器,为那些准备运用数据、AI和新兴技术塑造战略、提升企业效能的决策者所设计。”
超过10门以实践为导向的可选课程分为两大类,精准覆盖前文中的四项能力缺口。
类侧重AI战略思维。学员将在NUS亚洲数字金融研究所与计算机学院资深教授的指导下,建立对AI、大数据、区块链等前沿技术的扎实认知,并通过大量真实商业案例,理解技术发展趋势与应用场景。
第二类聚焦变革力。项目邀请具备丰富实战经验的行业联合授课,深度拆解头部企业如何在AI转型中完成组织优化与流程再造,从而借助技术推动业务创新与战略变革。
项目为非全日制,为期一年,每两个月安排一次线下学习周,并包含前往硅谷、香港、深圳等创新科技中心的全球沉浸学习,学员毕业获颁新国大硕士学位。
▲ 亚马逊仪式(下)
当许多传统企业仍在摸索AI的业务价值,当大量“数字化转型”仍停留在表层,企业高管或许更需要率先完成自身的认知更新,才能抓住技术窗口期的先发优势,带领组织驾驭变革,在新一轮竞争格局中占据主动。
入学时间
↓
2027年1月
学习地点
↓
新加坡、美国硅谷、中国香港/深圳
微信扫一扫









