（2026.10.03，新加坡）人工智能正在迅速嵌入企业运营，但“使用AI”与“改变组织”，是两个不同的层次。
10月3日，在新加坡管理大学（SMU）与复旦大学联合举办的论坛上，一场关于智能时代领导力的讨论，将焦点从技术本身转向企业的决策者：当AI逐渐进入业务流程、决策体系乃至组织结构，领导者如何认识AI、运用AI，并带领企业完成这一轮转型？
来自新加坡与中国的专家学者从企业AI应用的现实落差谈起，进一步讨论生产力、商业模式、人才转型与AI治理。随着AI工具日益普及，领导者如何理解技术、判断机会并作出决策，正在变得越来越重要。
从生成式AI到代理型 AI，领导层不能停留在过去
讨论伊始，就快速发展的AI在企业中的运用，新大-复旦大学工商管理博士-科技专业周宏骐教授分享了他的观察。
过去15年，他每年走访约200家企业。在他看来，目前不少企业内部已经出现明显的AI认知断层：年轻员工已经开始进入代理式AI(Agentic AI)的应用阶段，通过AI代理完成更复杂的工作，但不少高级管理者仍停留在生成式AI和聊天机器人的层面。
通常，企业的资源配置、战略方向和投资决定，主要掌握在领导者手中。“如果决策者不了解整个AI布局，就很难真正管理好企业。”周教授说。
因此，AI转型不能只是要求员工学习新的工具。与此同时，还必须建立相应的AI基础设施。但他提醒，科技迭代变化，企业不要因为AI热潮就进行巨额投入，而是逐步投资、持续调整。
此外，企业不能只把AI理解为“降本工具”。
他以一家芯片贸易企业为例说明，代理式AI帮助企业扩大供应来源，开发更多客户，从而推动业务增长。在他看来，企业应该更关心，AI能否帮助找到新的收入？
效率提高，不一定意味着更有竞争力
复旦大学经济学院副教授刘宇，从经济学视角提出观点：生产力大幅提高，并不自动等于利润增加。
他以中国小商品电商为例。过去一个网店可能需要多人共同运营，而借助AI，一个人能够管理多个店铺。表面上，效率显著提升；如果整个行业都这样做，水涨船高，价格竞争也可能随之加剧，最终反而压缩企业利润和创新空间。
当所有企业都可以获得同样的大模型时，我们比采用AI想到更前一步的问题是：企业自身有哪些东西不可复制？
答案很可能是：企业自己的知识、经验、组织能力，以及人的创造力。
他指出：当企业将自身独有的行业知识与AI结合，结果可能很大不同。
刘宇教授举例说，一家大型养猪企业利用垂直领域AI以及摄像头、传感器等技术，来管理养殖过程，大幅提高生产效率。关键不只是它“用了AI”，而是将AI建立在企业多年积累的专业知识之上，这些知识并不能被竞争者轻易复制。
AI越强，领导者越需要判断力
据新加坡相关调查数据，大约28%的新加坡企业已经采用AI，但接近70%的企业仍未把AI真正整合进日常运营。对于中小企业而言，成本、技术能力和合适的人才，是实际障碍。相比之下，大企业因为拥有工程师、数据科学家和创新团队，在这一轮技术转型中明显走得更快。
新加坡资讯通信媒体发展局（IMDA）商业与生态系统主任Dr Lawrence Wee援引这些数据指出，在AI时代里，企业间存在运用“技术差距”，也意味着领导力上的认知差距。
黄博士分享了两个做法：一方面推动AI创新和企业采用，另一方面同步建设治理、验证与安全机制，这包括面向东南亚语言和文化环境开发相关模型，以及建立AI治理框架和AI Verify等工具，目的都是在创新与可信赖之间寻找平衡。
他也提醒，在当今巨大的AI声浪下，领导者首先需要保持平衡判断。并非每个业务问题都必须使用AI，有些问题用人工方法反而更好。领导者需要判断的是：哪些技术要投入，哪些项目能够进入生产，以及AI众多优先事项中的位置。
周宏琪教授也强调，即使进入Agentic AI时代，人仍然无法退出决策过程。从市场研究、产品开发到内容传播，每个环节都需要人类提供信息、建立知识基础，并在进入下一阶段之前作出判断。
换言之，未来的重要能力是，人们需要有能力驾驭机器。
刘宇教授则从“创造力”角度解读这个问题。他认为，一个企业越具有自己独特的知识、组织方式和能力，AI越可能成为这种优势的放大器。创新也需要试错，也允许失败，也需要“patient capital”——不能所有事情都追求最快的回报。
这或许也是智能时代，领导力最值得重新思考的地方。
当AI成为普遍工具，拉开企业间差距的，是领导者的思考力、知识体系与判断力：哪些交给机器，哪些留给人。AI放大了效率，也能放大企业的问题。智能时代的领导力，最终体现在驾驭技术、判断方向和作出关键决定的能力。
