从乔布斯提出的管理生产力和运营生产力，到AI for Process的落地实践，AI通过重塑流程，正在成为运营生产力的核心引擎。这不仅验证了技术范式、业务模式与管理方法协同演进的“风轮”理论，更标志着企业运营进入了人机智能深度融合、生产要素被系统性重新编排的新阶段。面向未来驾驭这一变革，将是我们释放无限创造力的关键。

由于时代局限，乔布斯的观点在当时并未引起太大轰动。当时的运营应用无法通过“商品化软件+PC”的模式实现，严重依赖昂贵大型机、COBOL语言和专业MIS团队；PC的主流用途被普遍视为办公自动化，而非运营变革，业界也尚未形成“前台数字化”的共识。

今天情况已然颠覆。过去的信息技术主要服务于管理生产力，AI的崛起让运营生产力变得极为突出。企业前台数字化业务和AI解决方案正在成为核心价值来源，其产出已远远超越后台管理的价值。如今AI领域的投资热点和流程自动化、大模型驱动、智能体赋能的创新实践，无不印证了乔布斯当年的判断：下一次重大革命将聚焦于运营生产力。

医疗领域，我们于中国某知名医院实现了流程的智能重塑。 针对胰腺癌术后并发症诊断复杂、人工负担重的痛点，我们没有停留在单点工具开发，而是用智能体重构诊断流程，将诊断拆解为信息抽取、智能判别、报告生成三个核心环节，并部署相应的智能体协同工作。这一改变让平均诊断时间大幅缩短，诊断准确率提升至94%，流程变得更加规范高效。同样，在应对“黄牛抢号”运营顽疾时，我们构建了从异常识别到自动响应的智能流程。效果立竿见影，黄牛成功抢号次数从每日1200次锐减至100余次，有效保障了号源公平与医疗资源的合理利用。这不仅是效率提升，更是通过流程智能化，深刻改善了患者体验与医院运营秩序。

制药领域，我们为某著名生物制药企业的医药研发安装强大智能引擎，重构医药情报分析体系。 传统医药情报分析面临数据碎片化、处理耗时长、人工易遗漏关键信息等深层挑战，导致决策滞后与潜在战略误判。 AI for Process深度融入研发脉络，设计了由竞争格局分析、医药文献分析、医药专利分析等多个智能体协同工作的新系统。这些智能体基于医药知识图谱与领域大模型，能理解专业逻辑并进行关联推理，实现了从信息采集、多维度分析到辅助判断的端到端流程智能化。将原本静态、依赖人力的流程，重塑为具备持续理解与判断能力的智能系统，让精准情报深度嵌入从立项到上市的全生命周期，大幅缩短研发周期，降低了创新隐形成本。

高端制造领域，我们助力一家动力电池制造企业实现了工厂智能化升级，优化核心产线节拍，部署的多模态AI视觉智能体能够毫秒级捕捉机械臂“抓、移、放”运动轨迹，并进行语义拆解与时序分析；随后，优化决策智能体介入，进行根因分析并自动生成优化建议，通过系统直接驱动执行，形成“感知-决策-执行”的闭环。最终整线UPH（单位小时产量）提升了15.2%，产线首次具备了持续自我优化的能力。这不再是单点的视觉检测，而是AI深度参与并推动制造流程本身的进化与重构。

以上案例共同指向核心命题：AI for Process，AI成为流程本身的新智能中枢。我们并非仅仅在用AI优化旧流程，而是在定义具备感知、决策与进化能力的新流程。AI已不再仅仅是服务于“管理生产力”的传统信息系统，已然成为聚焦于业务核心的运营生产力，对人类劳动生产率的提升起到了革命性作用。最终，通过流程智能化重塑，我们得以解放人类最宝贵的创造力，让流程本身成为集体智慧的坚实承载者与放大器。

AI智能体代表的技术范式，与医药、制造场景的业务模式和管理方法交汇于流程（Process），正契合我提出的“风轮”模型*（注释附后）。AI智能体正基于其擅长自动化、数据采集、精准执行等任务的特征，承担起流程中大量规则明确、重复性高或需要持续监测的任务，与人类在判断力、决策力和综合能力上的优势形成互补。人机协作，即人类智能与人工智能的融合，本质上正是生产要素的重新编排，显著提高生产效率和过程质量的同时，实现了流程的自动优化与重塑。

第一，在技术范式上，AI从辅助工具转向“自主智能体”，驱动一次深刻的技术跃迁。 过去，AI多以增强工具的角色存在，遵循“人类决策、机器辅助”的模式；如今，我们正迈向智能体（Agent）范式，AI能够进行半自主甚至自主的决策与执行。在这一过程中，人类智能与人工智能深度融合、协作，共同构成新的技术范式基础。具体而言，“通专融合”成为趋势，以通用大模型为基座，结合行业数据与知识训练出垂直领域的专属模型，进而构建服务于特定流程的智能体。在神州数码的实践中，无论是辅助医疗诊断、驱动医药研发情报分析，还是优化制造产线，都体现了智能体作为新技术范式核心，正在深度重塑行业的工作流程与能力边界。

第二，在业务模式上，AI正从成本中心转变为价值中枢与生产力本身，不再仅仅是提升效率、降低成本的工具，而是直接参与业务执行、决策优化和运营管理的“业务推进器”，重构软件的价值链和产品形态。一个根本性的变化在于，“智能”本身开始成为可交易、可计量、可规模化的直接生产力。由此，商业模式和收费逻辑也随之剧变。过去我们销售产品或解决方案，互联网时代盛行“免费+广告”模式；而AI时代，收费模式正向按使用量、订阅服务、甚至按任务价值与产出结果转变。不论是OpenAI、Anthropic、Google 以按使用量（token）付费为核心的计费方式，还是Runway、Pika 等视频AI平台按生成视频条数或分钟数的计费，都折射出一种新认知：使用AI相当于调用一个数字劳动力。用户愿意为其付费，正因为它能实质性地增强甚至替代人类劳动，显著提升产出效率。

第三，在管理方法上，AI的加入正在重构管理本身。 技术范式与商业模式的变革，必然要求管理方式与之协同进化。管理的核心命题，从传统意义上聚焦人与组织的关系，扩展为必须统筹人、AI与组织的协同。AI不止于让管理更高效，更在推动管理从依赖人力与经验判断，转向由数据、模型与流程驱动的人机智能协作。这就要求管理者深入研究人与AI各自的特征与专长：AI擅长处理海量数据、执行规则明确且重复的任务；人类则长于综合判断、创造性思考和复杂决策。卓越的管理，在于将两者的优势深度融合，让AI承担繁琐的“体力劳动”，从而将人从重复性事务中解放出来，更多聚焦于需要创造力和战略洞察的工作。正如德鲁克所言，管理的任务是让人的优势更具生产力。AI的出现恰恰为此提供了前所未有的可能，让人回归人的本质，去从事那些真正体现人性价值的创造性活动。

AI for Process的实践，一方面验证了“风轮”理论的正确性，另一方面也揭示由技术范式、业务模式、管理方法共同构成的新组合，正面临着一系列深刻的挑战。这些挑战，也将成为我们未来重要的研究方向。

首先，在技术范式层面，AI的演进方向本身就是一个根本性挑战。 我们究竟在迈向怎样的数字未来？当前，围绕通用人工智能的争论纷纭：大语言模型是否仅靠堆叠参数就能通往AGI？空间智能、世界模型等研究方向又将带来何种变革？这些探讨不仅关乎技术路径的选择，也伴随着对伦理、法律等问题的深层担忧。从本质上看，今天以语言为核心的大模型仍处于比较初级的阶段。人类智能包含了独特的形而上学能力，能够抽象并理解世界的本质规律，而当前AI还缺乏对物理世界的真实感知与具身交互。世界复杂且动态，涵盖机械、化学、生命乃至情感等多种运动形式。即便AI已在预测蛋白质结构等方面取得突破，我们仍难以用模型完全解释人类的非理性创造力或情感等深层现象。未来无论是世界模型的发展，还是对AGI形态的界定，都将持续冲击并重塑已有的技术范式，这是我们无法回避且必须深入思考的命题。

其次，在业务模式层面，新的价值创造与计量方式带来了系统性挑战。 当AI本身成为可交易的生产力，传统的财务与商业模型便亟待重构。我们应如何计量AI带来的收入、成本和利润？收费模式已从售卖产品或解决方案，转向按使用量、结果或能力付费，但这种新模式如何实现规模化、可持续的运营？它能否像软件一样实现边际成本递减？更进一步，这种以“数字劳动力”为核心的商业逻辑，将对宏观经济层面的市场结构、行业竞争产生怎样的长远影响？这些都是商业模式创新中必须面对的、涉及财务模型与市场规律的现实课题。

最后，在管理方法层面，最核心的挑战在于如何实现人机两种劳动力的高效协同。 AI已成为新的劳动力，但它与人类有着不同的本质特征。大模型幻觉难以根除，AI的能力边界也需要预先严格定义，无法像人一样应对未预见的规则变化。过去仅聚焦于“人与组织”关系的管理思维，必须升级为统筹“人、AI与组织”的协同体系。管理的目标，在于深刻理解并极致发挥人与AI的各自禀赋，让AI承担其擅长的、规则性与重复性的工作，同时将人解放出来，专注于需要判断力、创造力和战略洞察的领域。如何设计组织形态、激励机制与文化，以真正实现这种人机能力互补、和谐共生的“高效协作”，是管理领域面临的全新挑战。

*注释：企业创新，是由业务模式、技术范式和管理方法三大要素相互作用形成的动态协同体系，其交汇点是流程。该体系各要素间的相互作用，将像“风轮”一样，产生驱动发展的不竭动能。