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AI办公刚刚来到1972年
1972 年，五个人从 IBM 辞职创立 SAP。五十多年后，AI 办公打得不可开交，问题却还是同一个：企业中所有的「事」，最终都要有具体的「人」来负责。数势科技联合创始人谭李做了一场终局推演，给出自洽但可被反驳的框架。
"数字化转型"相关的文章
什么是 AI Native，AI 原生团队如何搭建？
AI Coding 让个人效率大涨，团队层面却迟迟没动静。作者做企业端 AI 咨询，眼看着需求从「工作流 AI、单点提效」转向「组织与 AI 的关系」，AI 原生被反复提起。这篇整理了专项课题《AI时代，组织如何进化？》的思考。
企业AI，几条路，各有深浅
AI 进企业管理，能走的路不止一条，深浅却差得很远。往上看，AI 助手只对话查制度，AI 对话框能读 ERP 数据还能写回去，读附件可以自动生成记账凭证；再往上是数据大屏与多智能体编排的流程自动化，库存一动，物料需求计划就跑起来。
大模型+用户生命周期：指标划分、成长路径、业务应用
理论把用户生命周期分成引入期、成长期、成熟期、衰退期和流失期，可真实人群是混在一起的。文章指出问题常出在分母上：把压根不是目标群体的用户一直算进来，转化率会被系统性低估，所以要先把这批人摘出去。
从“谈钱”到“谈感情”：银行线下网点的转型样本
2026 年上半年，六家国有大行营收与净利润均实现同比增长，股份行冷暖分化，光大与华夏净利润明显下滑。网点裁撤速度放缓，留下的基层网点开始探索线下空间，银行在谈钱之外也想谈谈感情。
硬件IPD开发的顺序，正在被AI倒过来
硬件项目里每个部门都很努力，问题却总要拖到样机联调才暴露。作者认为根因不在执行而在顺序——PRD、硬件、嵌入式、结构各自拿走文档一角，天然留下解释空间，AI 驱动的 IPD 正在把顺序倒过来。
中小企业数字化“阵亡率”超60%：问题从来不是没买系统，是买错了顺序
中小企业数字化转型失败率超60%，但多数项目并非死于技术落后，而是顺序错位。本文基于行业数据与案例，拆解项目失败的三种典型死法，指出「一次买齐」的误区，并给出「先跑通一个最痛闭环，再逐步扩展」的务实路径，帮助小公司避开数字化陷阱。
读完斯坦福116页AI实施手册，我最大的感受是：别再盯着模型了
斯坦福116页企业AI实施手册调研了51个真实案例：77%最难的问题不是技术而是组织，61%的成功项目此前都失败过；最大阻力来自法务、HR、合规，解法是把他们拉进治理委员会。真正裁员的只有45%。
从岚图汽车看数据架构演进：资产积累 → 全链路贯通 → 生态
数字生态不是建出来的，而是长出来的。岚图汽车大数据专家雷亮东提出的“三步走”战略——数字资产积累、全价值链数据贯通、构建数字生态，为数字化产品经理提供了可复用的节奏感。本文结合数字孪生项目实战，拆解每一步的关键动作与常见陷阱，告诉你为什么数据能力建设跳不了级。
企业如何正确选择第一个AI项目?
当多个 AI 应用场景都通过了初步筛选，企业该如何安排落地先后顺序？本文基于一家贸易企业的真实案例，结合六维评估表与自查题的方法论，拆解场景排序的关键逻辑，帮助企业在资源有限时做出更高收益、更低风险的选择。
【乙方视角】从部门定位到需求转化：一套可复用的甲方攻坚框架
银行网金部是数字化转型的核心阵地，但需求复杂、决策链条长，乙方如何精准切入？本文以网络金融部为例，从部门定位、KPI、决策画像到需求转化逻辑，完整拆解攻坚路径，助你高效推进方案落地。
鸳鸯锅：一个汽车工人的消失
当传统车企的产线工人遇上AI与数字化浪潮，一场关于生存与转型的博弈悄然上演。本文通过一位老员工的视角，记录智能工厂背后的阵痛与挣扎，揭示制造业变革中个体命运的沉浮。
