长江商学院｜滕斌圣——AI越智能，企业就越平庸？

长江商学院官网“教授/研究”栏目转载学院教授滕斌圣的署名文章《AI越智能，企业就越平庸？》，该文首发于《第一财经日报》（2026年9月15日发表）。

核心观点

AI正在触发一场全社会的智能平权，过去依赖长期训练与积累才能稳定交付的专业能力，正被通用大模型迅速普及，企业的基础经营能力随之提升；但这轮智能平权也可能通向悄无声息的集体平庸化。当AI成为人人皆有的标配，企业间效率的差距会逐渐收窄，此时决定企业位置的，不再是接入AI的速度，而是能否将这份通用智能转化为难以复制的经营优势。智能平权因此埋下两重平庸陷阱：一重在注意力配置端，资源持续流向确定性收益；一重在组织认知端，判断权被悄然让渡。

第一重陷阱：效率越清晰，机会越失焦

企业接入AI时通常先从流程清晰、效果容易量化的场景入手，此类应用一旦见效就会自我强化，预算、考核与管理注意力持续投向已跑通的流程，用AI把昨天的事做到极致，视野却在不知不觉中收窄于当下指标。AI为企业创造的价值分为效率价值与创新价值，前者作用于当期经营、回报会被立刻看见，因此最容易被过度追逐，侵占创新价值应得的资源；后者作用于未来，早期往往没有清晰指标，等到清晰可见时窗口通常已经收窄。管理学者詹姆斯·马奇指出，探索与利用对组织都很重要，但两者的回报并不对称，且会争夺有限的组织资源。

第二重陷阱：答案越充足，判断越外移

随着人们越来越依赖AI，原本属于人的判断正逐渐让渡给模型：决策仍由人做出，但形成判断的标准、框架与可选项正越来越多地由模型给出。第一层表现是产出趋同；第二层表现是组织逐渐失去探索答案的习惯，微软研究院与卡内基梅隆大学的研究显示，使用者对AI越有信心，投入的批判性思考就越少；第三层表现是首答锚定，沃顿商学院的研究发现ChatGPT可以提升单个创意的创造性评分，却会降低群体创意的多样性。更长期的代价发生在专家成长路径上——AI替代的未必是新人的工作，而是新人的学徒期。

四重势能

智能平权之后，竞争的胜负手在于企业存量，同一模型接入不同企业能被托举的高度并不相同，该高度由四重势能决定：数据势能（专属数据决定AI理解精度，且在使用中不断增厚）、协同势能（内部贯通决定AI落地深度，部门墙存在时局部越优化整体错位越明显）、长板势能（把AI作为“优势放大器”，放大企业既有长板而非简单替代基础劳动）、文化势能（组织文化决定人机协同上限，AI落地首先是一场组织学习）。

破局路径

企业需要重设三套机制：一是从优化已知转向探索未知，把一部分AI资源投向还没有标准答案的问题，并在探索中小范围起步、事前划定边界；二是人机关系沿“AI指导员工—员工判断AI—员工训练AI”三级递进，重新设计新人的学徒期；三是将学习沉淀于企业内部，用“换模测试”检验企业是否真正拥有自身AI能力，把知识沉淀于语境层、方法层与判断层。