未來(lái)3-5年，組織架構(gòu)最顯著的變化將是更加趨向扁平化。
這種變化直接影響著公司的決策邏輯：管理層的決策依據(jù)將不再依賴各部門的層層輸出，而是更多依托于對(duì)數(shù)據(jù)解讀本身，甚至由AI對(duì)數(shù)據(jù)的解讀，決策鏈條會(huì)大幅縮短，組織結(jié)構(gòu)也將隨之變得更加扁平化。

—————— 上海東方數(shù)智購(gòu)商務(wù)有限公司副總裁 盧文彥

盡管目前尚未看到AI模型能直接創(chuàng)造收益的案例，但其通過直接或間接方式降低企業(yè)成本的效果已較為明確，整體投資回報(bào)率（ROI）是相對(duì)可靠的。

—————— 阿里云副總裁、通義大模型業(yè)務(wù)總經(jīng)理 徐棟

選擇一個(gè)好的供應(yīng)商長(zhǎng)期合作可以節(jié)省很多隱性成本和溝通成本。尤其是核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域的供應(yīng)商的更替往往需要兩到四年的磨合周期，其隱性溝通成本與適配成本極高。因此，必發(fā)集團(tuán)更傾向與合作方建立長(zhǎng)期綁定的合作體系。

—————— 太古地產(chǎn)中國(guó)內(nèi)地?cái)?shù)字化及信息技術(shù)總經(jīng)理 王勁男

必發(fā)集團(tuán)可以大膽預(yù)測(cè)，未來(lái)像數(shù)據(jù)搬運(yùn)這類工作 —— 即按照規(guī)則將數(shù)據(jù)從一個(gè)系統(tǒng)或線下轉(zhuǎn)移至另一個(gè)系統(tǒng)，可能會(huì)被機(jī)器完全取代。目前，這類工作主要由辦公室文員等人員承擔(dān)，但未來(lái)對(duì)這類崗位的需求將逐漸消失。

—————— 天士力集團(tuán)董事局主席助理、數(shù)字創(chuàng)新中心總經(jīng)理 史建華

AI的出現(xiàn)正在打破數(shù)字化時(shí)代形成的集中化趨勢(shì)，它不再局限于在集中化框架下優(yōu)提升效率，而是逐漸分散融入到每一個(gè)業(yè)務(wù)流程的各個(gè)單元之中，甚至每個(gè)單元都可以產(chǎn)生獨(dú)立的Agent進(jìn)行自主決策。這種分散的模式將對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)與算力的分配方式，帶來(lái)革命性、顛覆性的改變。

—————— Intel公司副總裁、中國(guó)軟件生態(tài)事業(yè)部總經(jīng)理 李映

從理論層面看，若企業(yè)廣泛應(yīng)用AI技術(shù)，就短期而言，未來(lái)五到十年內(nèi)，“人機(jī)共生”仍會(huì)是主流，AI更多是助力企業(yè)提升效率，而非取代人力。 從長(zhǎng)期趨勢(shì)來(lái)看，隨著機(jī)器人技術(shù)（Robotic AI）的發(fā)展，人在企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營(yíng)中的作用可能會(huì)逐漸弱化。

—————— 阿斯利康中國(guó)首席信息官 仲欣

企業(yè)應(yīng)“做模型的朋友、做時(shí)間的朋友”，而非站在模型演化的必經(jīng)之路上，要即避免涉足可預(yù)見的、未來(lái)會(huì)被通用大模型能力覆蓋的領(lǐng)域。

—————— 火山引擎副總裁 張?chǎng)?/strong>