适道认为，数智化转型对中国企业而言已不仅是趋势，更是关乎生存的必然选择。然而在实践过程中，许多企业却陷入转型困境，如同寓言中的”小马过河”——既缺乏大型企业的雄厚资源，又无法像小微企业般灵活应变。在第四次工业革命浪潮下，企业已别无选择，唯有主动拥抱数智化才能在时代洪流中立足。这一转型过程需要企业摸清”数智化河流”的每一块石头，而《哈佛商业评论》的文章《是什么让一家公司在使用AI方面取得成功？》就为我们提供了宝贵的”过河指南”。
该研究由麦肯锡高级合伙人Vijay D’Silva与麻省理工学院MIMO董事总经理Bruce Lawler联合撰写，通过追踪100家跨行业企业的数字化、数据分析和机器智能技术应用情况，揭示了领先企业成功的五大共性特征。这一研究成果对正在推进数智化转型的中国企业具有重要参考价值。
01转型期的四类企业
研究发现，企业在数智化转型过程中大致可分为四类：
最优秀的”领导者”约占样本15%，这类企业能在21项关键指标中的20项取得显著改善，在9个绩效类别中均位列前25%。他们善于将资源聚焦于核心环节，成为数智化转型的最大受益者。
“规划师”占比25%，这类企业擅长人际协调并具备扎实的数据执行能力，但多数仍处于转型初期，尚未获得实质性回报。许多企业甚至陷入麦肯锡提出的”试点陷阱”——虽然通过小规模试点验证变革措施，却因难以复制和扩展而无法实现规模化效益。这一痛点在中国企业数智化转型中尤为突出，许多企业过于关注局部用例部署，忽视了整体转型方法论。
“执行人”占比33%，这类企业以结果为导向，善于利用专业知识库与合作伙伴共同推进解决方案，但基础设施建设相对薄弱。其最大挑战在于难以将各方努力转化为整体业绩提升。
“新兴公司”占比25%，成熟度最低且收益最小，多数仍处于起步阶段。这类企业往往面临投资方向不明的困境，只有少数具备战略、技能或基础设施的企业才能实现进一步发展。
02聪明企业的五个秘密
研究发现，”领导者”只需一半时间就能达到其他企业两倍以上的效果，其成功秘诀主要体现在以下五个方面：
治理：将机器智能（MI）作为战略优先事项，多数建立专门卓越中心（CoE）统筹转型。例如东风日产CoE通过七大机制推动转型，普华永道、德勤等咨询公司也设立不同方向的CoE，安永与IBM更成立虚拟中心帮助金融机构加速数字化转型。领先企业还建立了动态评估机制，不断优化转型流程。
部署：广泛运用机器智能（MI）优化预测、维护、物流等环节。生物制药公司Amgen开发的AI视觉检查系统将检测率提高70%并减少60%误报，美国最大电力生产商Vistra通过AI工具使工厂效率提升1%却节省数百万美元成本。
合作伙伴：构建更广泛、更紧密的生态网络。高露洁-棕榄与百事通过Augury合作部署AI诊断系统避免8天停机，AnalogDevices与麻省理工合作开发的质量控制系统使工程师只需审查5%数据即可完成工作。
人员：推动全员数智化技能提升。超过一半”领导者”对一线员工进行MI基础培训，麦当劳餐厅利用AI预测客流优化运营，CoE数据专家将开发成果转化为实用工具供现场员工使用。
数据可用性：”领导者”允许一线员工访问数据，89%会与客户共享数据。这种数据民主化策略与其他企业形成鲜明对比，真正将信息转化为竞争优势。
03未来鸿沟可能扩大
数智化正在重构所有产业格局。国内许多大型企业不仅完成转型，还将经验和技术延伸至各行业，不断丰富数智化与产业结合的应用场景。然而，差距正在拉大——”领导者”在数智化方面的开支预计将增加10%-15%，而其他企业几乎停滞不前。随着机器智能（MI）技术的快速发展，转型不利的企业可能面临被时代淘汰的风险。
尽管如此，全面转型的机会正在显现。正如适道所言，数智化河流中的每一块石头，”领导者”们正在为我们指明方向。对于决心转型的企业而言，首先要进行全面的数智化水平评估，制定过渡计划，逐步克服人才、投资、基础设施等障碍。同时要把握转型节奏，随着技能提升逐步拥抱更先进技术，方能在数智化浪潮中领略江河源头的壮丽奇观。