怎样用好生成式 AI？OpenAI 亲自教你。

AI 发展的速度已经超越了摩尔定律，更超越了大多数企业的适应能力。这不是遥远的未来预言，而是 2025 年的商业现实：早期采用 AI 的企业，其收入增长速度已比同行快了 1.5 倍。

当许多公司还在为如何规划而头痛时，先行者们已经将优势转化为真金白银。为了帮助企业穿越这场技术变革，9 月 3 日，OpenAI 发布了一份关键的《在 AI 时代保持领先：领导力指南》。

该报告总结了该公司与一系列全球大型知名企业合作的经验，这些企业包括制药巨头 Moderna、化妆品巨头雅诗兰黛、Notion 以及跨国银行 / 金融服务公司 BBVA，最终得到了从战略到治理的五大核心原则。

OpenAI 在报告中指出，人工智能的进步速度前所未有：

自 2022 年以来，前沿大规模 AI 模型的发布数量增加了 5.6 倍；

仅仅 18 个月，运行 GPT-3.5 等级的模型的成本就降低了 280 倍；

AI 的采用速度比桌面互联网快 4 倍。

如果时常关注 AI 领域的新闻，这些技术和应用的进步我们可能已有所感知。不过 OpenAI 的报告还提到，早期使用者的收入增长速度已比同行快 1.5 倍，但许多公司仍认为技术落地的速度过快，难以有效规划。OpenAI 表示，在合作过程中最常听到的问题之一是如何跟上步伐，如何让员工适应 AI 技术，以及如何构建一个以 AI 为先的组织。

在生成式 AI 技术快速发展，落地范围逐步扩大的今天，该报告提出了五项指导原则 —— 协调、激活、扩大、加速和治理。

根据这几项原则，我们可以整理出如下几个重点方面。

明确人工智能战略

根据实践经验，当员工清楚地看到新的人工智能计划如何提升他们的技能，能实现更有意义的工作并提升公司的竞争优势时，他们就能更快地适应变化。领导者在推动这种协调方面发挥着关键作用，他们要明确传达人工智能计划背后的目标，展现他们的承诺，并在整个过渡期间积极支持员工。

制药公司 Moderna 的例子就很有启发：其 CEO 要求员工每天使用 ChatGPT 20 次，这明确表明了 AI 是运营的核心。

企业领导者应该超越炒作周期的思维。随着 2025 年科技支出面临压力，董事会和投资者要求获得可衡量的回报。含糊其辞的「我们正在使用 AI」并不能解决问题。相反，企业必须建立与关键绩效指标 (KPI) 挂钩的明确采用指标 —— 无论是更快的交易速度、更低的客户服务成本，还是更快的研发周期。

树立标杆应用

报告强调了一个简单的道理：人们会模仿领导者的做法。当高管公开分享他们如何使用人工智能 —— 分析客户趋势、加快合同审核、起草演示文稿 —— 这为团队的实验创造了文化的发展方向。OpenAI 首席财务官 Sarah Friar 定期讨论她对 ChatGPT 的使用，这有助于她所在部门规范化应用。

这不仅仅是表面功夫。人们对 AI 准确性的质疑依然普遍存在，展示实际应用可以消除很多疑虑。尤其对于首席信息官（CIO）和首席技术官（CTO）而言，在日常工作流程中展示 AI 成果比任何备忘录都更能传递强有力的信息。这证明了 AI 并非「只为技术人员服务」，而是从财务到人力资源等每个岗位都不可或缺的一部分。

投资 AI 技术培训

报告显示，近一半的员工表示，他们感觉自己没有接受过人工智能方面的培训。培训并非「锦上添花」，而是决定企业采用 AI 技术的首要因素。

圣安东尼奥马刺队通过将培训融入日常工作而不是将其视为课外活动，将其组织的 AI 熟练程度从 14％ 提高到了 85％。

对于正在应对技能不足问题的公司来说，这意义重大。将人工智能技能融入工作流程，是减少人力投入，增加生产力的方式。随着对生成型 AI 人才的竞争日益激烈，那些能够提升自身员工技能的组织将比那些试图从外部招聘的组织更快地实现扩张，并且成本更低。

培养典型

OpenAI 建议建立一个「AI 冠军」网络，以分享用例并指导同事。活跃社区对于加速 AI 采用的作用，是自上而下的指令所无法做到的。突出用例的作者可以帮助组织规范 AI 技能的使用，解答疑问，并发现新的机会，尤其是在精干的团队中，他们肩负着多重职责。

这不仅仅是啦啦队的作用。AI 领军者充当着分布式研发职能，他们会发现领导层可能忽略的工作流程改进。在金融、零售和医疗保健等行业，一线员工每天都会发现效率低下的问题，这些网络可以成为持续创新的引擎。

创建安全实验空间

报告明确指出：如果没有精心设计的实验空间，AI 的应用就只能停留在理论层面。那些专门留出时间进行实验的公司 —— 例如每月举办黑客马拉松、举办 AI「星期五」活动，或者举办无代码原型设计会议的组织，都能看到切实可行的创新成果。Notion 的黑客马拉松催生了 Notion AI，如今它已成为 Notion 的核心功能。

在工具每月都在更新的市场中，实验可以确保企业不仅遵循供应商的路线图，还能塑造自己的路线图。对于决策者来说，这意味着时间和金钱的预算投入。但每月分配几个小时进行结构化的试错，可以带来丰厚的回报，打造出产品、服务和流程。

把小进步汇聚起来

AI 的成功往往被困于各自为政的局面。一个团队构建了一个实用的提示库，另一个团队优化了客户支持工作流程，但其他人却没有从中受益。

OpenAI 在报告中敦促企业像 Notion、SharePoint 或 Confluence 那样创建集中式中心，让员工可以在其中访问企业 AI 试点和部署的培训、指南和成功的案例。

在 2025 年，企业正努力应对工具泛滥的问题，适时的指导显得尤为重要。随着数十个 AI 试点项目同时进行，知识中心可以避免项目冗余，并加速规模扩张。构建这些知识库的领导者可以将实验转化为机构学习，在早期采用者离开后仍能长期保留价值。

简化 AI 项目的决策

人工智能的创新正以互联网的速度发展，但企业的审批却往往相对缓慢。该报告强调，需要建立轻量级的接收和优先级排序流程，以便团队能够提交 AI 项目构想，快速获得反馈，并了解如何设定优先级。

雅诗兰黛的集中式 GPT 实验室就是一个典范，它收集了 1000 多个员工构想，并进行了最佳扩展。

对于尝试 AI 技术落地的企业来说，教训显而易见：如果批准 AI 试点项目耗时数月，竞争对手就会抢先进入市场。在 2025 年的人工智能军备竞赛中，敏捷性不仅关乎文化，更关乎运营。首席信息官和首席运营官必须重新思考治理流程，在管控风险的同时消除瓶颈。

组织跨职能部门的 AI 委员会

为了避免重复和地盘之争，OpenAI 建议创建小型、授权的 AI 委员会。

这些由高管推动的小组可以解除项目阻碍、设定优先级，并保持与合规性和风险要求的一致性。西班牙银行 BBVA 的中央 AI 网络就是一个成功案例。

随着全球范围内人工智能治理法规的收紧，跨职能监督尤为重要。随着欧盟《人工智能法案》即将实施严格的合规要求，以及美国各机构正在关注人工智能风险框架，企业将需要将创新与问责相结合的架构。委员会提供了一种可扩展的方式来连接目标与监督。

推动热门应用

激励措施至关重要。报告重点介绍了像 Promega 这样的公司，它们追踪了各个团队的 AI 使用情况，并对高使用率团队进行了进一步投资，从而有效地奖励了创新。

对于决策者来说，这意味着在晋升、绩效评估和资源分配方面认可其贡献。

在预算紧缩的时期，这种方法也能帮助企业找到投资回报率最高的项目。通过将资源投入到已证实有效的项目中，企业可以避免在分散的试点项目上过度投入，并在价值已经显现的项目上加倍投入。

平衡落地速度与治理

最后，OpenAI 警告称，快速行动并不意味着忽视风险。相反，企业需要轻量级且不断发展的安全保障措施。一份「负责任的 AI 行动手册」能够明确哪些操作可以安全尝试、哪些操作需要升级，这可以帮助团队快速采取行动，而无需持续进行合规性审查。建议进行季度审计并提供通俗易懂的指导。

随着全球监管机构纷纷对透明度、偏见和数据使用施加标准，治理与对话已不再是可有可无的说辞。最终的赢家将是那些及早构建灵活防护机制，在速度与安全之间取得平衡的公司。领导者必须确保合规框架与工具本身同步发展。

结语

纵观整个报告，OpenAI 并非将 AI 视为一种辅助的工具，而是将其视为组织运作方式全面变革的基础。

从中我们也可以提炼出 OpenAI 想要向领导者们传递的信息：对齐团队，激活培训，放大成功，加速决策，并负责任地治理。这些将成为企业在 AI 时代获得竞争优势的重要基础。

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