引言

在技术浪潮的奔涌中，人工智能（AI）已从实验室的抽象概念，蜕变为重塑全球商业格局的核心驱动力。生成式AI的崛起，DeepSeek的爆火，不仅大幅降低了技术应用门槛，更将业务部门推向了创新的最前沿。对于企业而言，AI的重要性不仅在于效率提升，更在于其开辟新增长路径的潜力。

本期雷恩专访邀请到——Gartner中国区副总裁孙鑫（法国雷恩商学院GDBA博士学位项目，数据科学与人工智能首期在读博士），一起畅聊人工智能带来的新时代机遇与挑战！

Q1：2025年管理者面临的挑战与机遇？

孙 鑫：作为管理者要分两个角色来看，一个是外资公司在中国的主管，第二个是AI的或人工智能主管，外资公司在中国主管的任务，或者说是他们背负的环境，现在变得越来越有挑战。特别是美资公司在中国，一方面要去管理全球总部高管对我们的一些要求，要管理他们的期望，也要让他们知晓中国现在外资公司的环境情况。所以很多时候我们需要跟外界或者是中国其他公司的主管进行更多的交流，这样才能更好的知晓我们在中国该如何去做生意、做业务。来到雷恩商学院可以与很多其他公司主管进行一些交流，这让我的眼界更开拓一些。我们也可以从他们走出海外扩大发展中获得一些经验，帮助我更好的了解跨国公司该怎样在中国做更好的管理。

在过去的一年，我最大的感受就是作为一个管理者，有一个非常严重的问题——我们有点跟不上了。因为AI的发展速度实在是太快了，像我们这种类型的研究机构（Gartner）需要帮大家去开辟一个比较明朗的道路，让大家了解到哪些炒作是需要规避的，我们该如何在信息繁杂的情况下获得一些比较正确的信息，而不是去盲目追随一些潮流。所以在我来看，所有的人工智能业务块的主管都需要一些学习和探索，或者找到一些更准确的信息源，帮助自己获得更好的发展方向。

Q2：AI时代, 优秀的管理者应具备哪些素质和能力？

孙 鑫：最重要的能力就是适应变化，现在非常多的新技术涌现，但是企业并没有做好“准备能力”，我可以称之为中国企业的内力，这是非常重要的。这样的内力并不是说你每次都能看出最新的技术和趋势，而是能够以不变应万变的方式把新的变化纳入到自己的企业当中。作为一个管理者，无论是对于人事的变化，外界环境的变化，新趋势的变化，都应该有一个更好的适应能力。

所以很多的企业对于人工智能是非常向往的，或者说已经在企业当中或多或少部署了人工智能，但却忽视了我们该如何把自己企业的核心能力构建起来，如何从人才的角度，自己企业私有化数据管理的角度，在每次新变化发生的时候正确的应接变化。

所以，企业的主管如果能更好的了解到他自己在顺应变化方面有哪些不足之处，那么就可以更好的提升自己企业的能力。

Q3：企业如何把握人工智能变革带来的新机遇？

孙 鑫：生成式人工智能掀起了我们有史以来业务侧最积极的一次浪潮。根据我们的研究，大量的生成式人工智能项目，它的资金来源是来自于业务部门，也就是说越来越多业务侧的主管其实想主动的去开展这样的项目，为什么？因为他们的员工可以用自然语言的方式去获得业务决策的一些方向，能够自动化他的一些工作，所以业务是走在了我们人工智能非常前沿的一个位置。

在这种情况下，我们会看到很多的研究在行业，大多时候是 AI for Technology（技术），在我看来我们GDBA的学习，工商管理博士在人工智能这样一个跨学科领域是非常好的契机，我把它称之为AI for Business（商业）。AI对于业务会有什么影响，对于我们企业的发展会有什么样的影响，其实才是我们企业真正关注的点。业务侧我们看到了一个契机，但挑战也非常明显，你很难去想象有一天，一位业务同事突然用自己的自然语言去阅读CEO的电子邮件（以AI的方式），其实这当中的隐患也是非常大的。

我们看到生成式AI的引入，很多时候企业是需要去做一些安全护栏的，如果把企业比作是一辆汽车，安全护栏的作用就是刹车或者安全系统，这可以让企业像汽车一样肆无忌惮的跑得更快。中国企业未来就是要去做更好的AI治理，把自己安全护栏做好，让我们的业务侧能够更大胆的去使用生成式AI的能力，发挥企业的业务潜力。

Q4：您如何看待DeepSeek的爆火与其应用前景

孙 鑫：关于DeepSeek的研究，我们团队（Gartner）早就开始做了，如果说你是一个想洞悉AI洞察的公司，或者说想了解更多AI趋势，可以多看一些我们中国研究团队在AI侧的报告，这样可以更早期的了解到AI发生了什么。DeepSeek无疑是中国非常重大级别的 AI创新，但有些时候它的一些发展可能或多或少也被夸大了，在市场上产生一些炒作的声音。

非常多的外国企业，他们的选择是非常广的。对于任何的AI的解决方案，他们都有两条路径可以走，BUY OR BUILD，他购买的选择非常多。

但对于中国企业来讲，只能使用构建的方式，即BUILD方式，在这个过程当中DeepSeek可以带来很多选择，特别是中小型企业在预算不充足的情况下，在自己人员结构并没有非常健全的时候，可以利用这样的开源大模型去开展自己的AI思路。

所以我觉得DeepSeek对于中小企业的隐含意义是非常重要的，也要去用更好的治理模式迎接DeepSeek。毕竟开源大模型，相对而言其健壮性，企业的拓展性，并没有像一个商用大模型那么好，所以我们企业该如何去构建自己的内力，让开源大模型可以在企业里跑起来，让更多的人安全的使用，也是我们未来需要共同协作的事情。

Q5：AI将如何赋能DBA的学习与研究？

孙 鑫：AI有一个非常重要的话题，我们称之为负责任的AI以及AI伦理。我在雷恩商学院学习，刚开始的一两个月，刘老师就给我们介绍了雷恩商学院对于生成式人工智能的使用办法，并非盲目的使用自动生成的文档或文案去构建自己的学习，AI可以很好的助力我们，而不是去省掉一些必须花费的时间和研究精力。要在伦理要求之下，使用生成式AI做自己的研究。

对于我自己而言，过去的一年到两年也使用了各种各样的生成式人工智能工具，一方面想要看看它能够在多大程度上提升部门效率。第二方面也是看他能不能真正把我们的业务往前精进一步。

从个人学习的角度，我觉得未来一段期间内，有非常好的机会去利用AI构建自己的个人版知识库，这点对我来讲是非常有吸引力的，结合大模型去构建自己的知识库，从而帮助到你的学习，这是一个细水长流的过程。DBA学习当中会有非常多的机会去阅读知名的文献，你可以去尝试放入你的生成式人工智能私有化的第二大脑里，这是我们很多同学可以去参考的方法。

在雷恩的学习过程当中，你会获得一个教育的电子邮箱，可以有计划的使用到人工智能的工具，帮助你去完善整个的学习过程

Q6：5到10年之后，AI会如何重构商业环境？

孙 鑫：我们Gartner每年都会去做一些预测性的报告，到了明年，基本每个国家都会把人工智能作为一个彰显自己国力的标志。在Stanford HAI的报告中，大家可以看到，中国是AI综合国力榜排名全球第二，其实真正的AI Superhouse也就只有中国和美国。

所以未来中美之间对于AI的争夺，AI人才的争夺，一些AI相关业务的争夺会越来越激烈。我们的高校或者说商业环境会越来越注重AI这件事情是毫无疑问的。在这个过程当中，怎样能够把企业独有的竞争力发挥出来，就会变成非常需要关注的一个点。

另外我觉得谈5~10年可能对人工智能来讲有点太远了，我们很多时候都只是看到未来的3~5年可能会是什么样子的。对于企业来讲还是要关注到人才本身，如果有一件事情是必然的，就是你的员工一定会去使用生成式人工智能，让那些会真正使用人工智能的人才留下来，去取代那些不愿意去使用人工智能的人，这才是我们需要去参考的一个标准和方向。

另外我会觉得在业务侧会有越来越多的中小型企业，包括一些大型企业，他们都会去开发出或者去延伸出基于人工智能的一些产品，这些产品如何让我们的企业带来额外的营业额，在财报当中凸显自己的科技特殊性，都是我们未来商业环境当中需要去关注的点。

Q7：高校、商业研究机构与企业在这个AI时代如何更好地进行合作与共赢

孙 鑫：我们这类商业性研究机构更多的是服务于企业的C级主管，首席信息官或者说AI的一号位。学术界出的研究报告更多的是学术性比较强的理论研究。我觉得是有非常多合作的可能性的。

中国企业在扮演非常重要的角色，我们首席信息官、AI主管该如何去更好的利用到中国式的AI发展道路，其实非常需要一些借鉴和经验的。

在这个过程当中，我觉得高校和研究机构可以产生一些比较好的协同效应，联合去发布一些标准，或者行业白皮书，这样能够更有效地帮助我们中国的企业去实现更进一步的发展。

中国的AI必须是走中国特色的一条道路，在这个过程当中也需要一些标准的介入，这也是我想在DBA的学习过程中，最终论文输出时想去达到的效果。中国该如何产生自己的AI综合生产力，用这种生产力的配方实现让其他企业去借鉴的一个目的，这也是我们可以共同发展的。

结 语

新时代的挑战呼唤全球视野与本土智慧的融合。中美在AI领域的竞合态势，凸显了技术标准与产业链话语权的重要性；而产学研协同创新，则成为破解技术落地瓶颈的关键。无论是企业管理者还是个体，终身学习已成为应对不确定性的必修课。

站在2025年的起点，人工智能既是机遇的代名词，也是考验智慧的试金石。它要求我们以无框思维探索新知，以敬畏之心驾驭技术，最终在创新与责任的平衡中，书写属于这个时代的答案。

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