什么是“插入式（deployment）”
在 AI 转型的语境里，deployment 指的是流程顺序原封不动，只把 AI 塞进现有工作流的缝隙里。把现在做事的步骤拆成一个个任务，在任务之间放进 AI 来提速。做事的方式没变，变的只是工具。
这种做法并不新鲜。iPhone 问世、移动成为热点的年代，许多企业设立 CDO（首席数字官）这一高管岗位，以此人为中心推动数字化转型。过去两三年的 AI 也类似：任命一位 AI 高管（CAIO，首席 AI 官），说一句“我们也在认真做 AI”。到这一步，几乎所有公司都一样。
问题在于，这样做只让手脚变快。原本半年的活现在快一点完成，但公司在市场上取胜的方式并没有改变。AI 是加进去了，竞争的棋盘却照旧。
“重塑（reshape）”有何不同
reshape 意为“重新塑形”——不是把 AI 插进工作，而是把工作的顺序整个推翻重来。BCG 把 AI 转型的核心放在这里。即便用同一个 AI，插入式和重塑的结果也截然不同。
以新产品规划为例。消费品公司开发和规划一款新产品通常要花半年到一年。若是插入式，就把现有开发步骤照样立为任务，在其间放进 AI，让每一步都快一点。顺序不变。
重塑则重写顺序。过去把半年到一年整个投在一个机会视角上——一个关于把什么产品卖给什么客户的假设。重塑中，AI 帮助分析市场、识别机会领域，快速地同时生成多个而非一个新产品机会视角，然后向成功概率高的那个收窄。这样一来，半年到一年缩短为一两个月。
关键不在“做得更快”，而在“改变了顺序”。把长期死磕一个假设的做法，重构为同时打开多个假设再逐步收窄的做法。不是把 AI 插进旧流程，而是把新产品规划这件事的骨架重新搭起来。
什么是企业大脑（Enterprise IQ）
然而真正让这种重新设计成为可能的，并不是 AI 这个工具。BCG 把那个点称为公司的“大脑”，即 Enterprise IQ。它是我们如何观察市场、从何处提取洞察（别人没看到的机会与理解）的那套独有逻辑。
打个比方：AI 给你又快又多的手脚。但手脚的真正价值，不在快慢或多寡，而在于它们是否与一颗植入了“在我们市场取胜的战略”的大脑一同运作。没有大脑而变快的手脚，只是没有方向地忙碌。成败取决于这颗 Enterprise IQ 培育得如何。
关键在于，这颗大脑无法由外人代造。OpenAI 造不出，Palantir（一家大型数据分析公司）也造不出这一部分。它属于内化的范畴——只有理解自身逻辑的公司才造得出。买来一个 AI 模型或解决方案，并不会凭空生出它。
于是问题的顺序变了。不是“该在哪里用 AI”，而是“一款好的新产品凭什么成功”“我们一直靠什么取胜”。AI 只是把那套取胜逻辑付诸执行的手脚。
为什么多数会失败——“很努力”的错觉
很多企业说自己懂 AI，但真正以能出成果的方式去做的并不多。最常见的陷阱是：号称“AI 转型”，却沉迷于引入 AI 技术本身，而非转型。AI 本是手段，不知不觉却成了目的。
“很努力”的错觉就在这里产生。用插入式到处塞进 AI，表面看公司在积极而熟练地驾驭 AI。但过一段时间再看，就会有人说：“AI 跑了一年多，也花了不少钱，可实际到底变了什么，说不清楚。”看着很忙，棋盘却没变。
高盛就是典型一例。CEO 大卫·所罗门说，2024 年之前，公司靠同时跑一百多个 POC 来推进全公司的 AI 转型。POC（Proof of Concept，概念验证）就是小规模试一试“这个行不行”。但过程中并没有做出像样的成功，承认失败之后，从 2024 年起大幅转向一种哲学：聚焦于触及根本的、最重要的五六件事。教训是：聚焦于改变根基的少数，胜过铺开一百个。
真正的难关是人，不是技术——AX 的 70%
人们往往以为，让 AI 转型变难的是技术——模型、数据、基础设施之类。但在一线，更难的是领导它的组织与人，以及变革管理（change management，即管理组织工作方式与态度的转变）。BCG 认为，AI 转型的困难约有 70% 归结于人的问题。
所以，比起为 AI 战略出谋划策、设计平台与开发，更该把重心放在如何在一线落地、以及人会如何改变上。再好的 AI，若实际的做法、流程，必要时还有组织结构不随之改变，成果也出不来。若以引入新技术为名做重新设计，而人的工作方式照旧，那这场转型只做了一半。
那该怎么做——自上而下，与韩国企业的机会
首先，自上而下、由最高管理层亲自带动的方式越来越重要。比较三类公司：CEO 亲自统筹（orchestrate，编排指挥全过程）AI 并大手笔投入的、把它放在中等优先级的、以及不做的——业绩差距极为悬殊，赢家与输家泾渭分明。BCG 说，抱着克服困难的决心从上往下强推，几乎是保证成功的唯一途径。
在这一点上，韩国及亚洲企业有着特别的机会。在 AI 时代，几乎没有谁是真正领先的。这是一项相对新的技术，大家都在一起摸索。韩国企业对这类变化的接受度和积极性尤其高。比如消费品的核心——营销，过去在拥有巨额资本的西方大企业压境时是场难赢的游戏。但若能借 AI 之力以低得多的成本执行营销，那张棋盘就值得低成本地去掀翻。
汽车、造船，以及近来的化妆品、食品——这些韩国擅长的大规模产业，都是能从 AI 中获益巨大的领域。美国在基础模型（foundation model，如 GPT、Claude 等底层 AI 模型）和核心技术上领先不假，但在真正用好它这件事上，美国是否也最领先，尚不明朗。应用之战才刚开始，谁领跑还没定。
给一线实践者的起点
第一件事，是把“我们一直靠什么在市场取胜”用语言梳理出来。如果那套取胜逻辑只在少数人脑中、而不在文档里，就没有办法把它植入 AI。先问：“我们公司的取胜逻辑，此刻只在谁的脑子里？”
接着，别先去列该在哪里插入 AI。挑一项核心业务（新产品规划、销售或营销之一），从白纸开始重新设计这件事的顺序。问一句“如果 AI 能同时生成多个视角，这项工作的顺序会如何改变？”，重塑的线索便会显现。
最后，别一次铺开一百件，聚焦于触及根本的五六件。并且从一开始就同时设计做这件事的人和组织的变化，而不只是技术。手脚造得再快，若没有可植入的大脑，剩下的只是花了钱、耗了时间，却不知道到底变了什么。