公司为人工智能重塑了一切，唯独决策方式未变

询问企业领袖是什么赋予公司竞争优势，他们通常会提到数据、技术或人才。很少有人会说是决策。

然而，每家企业每天都会做出数千个决策，从定价、联系对象、库存选择到投资地点，而大多数决策仍然缓慢、分散，并且依赖于合适的人在场。组织已经花费多年时间投资于数据平台、分析项目和人工智能计划，以改进这些决策，但结果参差不齐。 麦肯锡2025年《AI现状》调查发现，88%的受访者表示其组织在至少一个业务功能中定期使用人工智能，但只有39%报告了对息税前利润（EBIT）的可衡量企业层面影响，这是一种常用的运营利润衡量指标。该发现并未涵盖所有形式的人工智能价值，但它说明了将广泛采用转化为可衡量业务成果的更大困难。

决策智能旨在弥合这一差距：将决策本身转化为一种能力。它将组织已有的数据、分析和人工智能相互连接，使决策在整个业务中更加智能、快速且一致。它不再专注于产生更多洞察，而是确保正确的洞察在正确的时刻传递给正确的决策。

我在客户、数据和转型项目中超过十年的工作经历显示，不同行业和运营环境中出现了相同的模式：从人工智能中创造最大价值的组织并不一定是产生最多洞察的组织。它们是将这些洞察直接连接到决策和行动的组织。同样重要的是，每个决策都会教会系统一些东西。结果成为反馈，下一次决策更为精准，随着时间推移，组织形成一种会累积而非在会议结束时重置的制度记忆。

洞察仅是开始

对许多公司而言，生成洞察并非最难的环节。更具挑战的是构建从洞察到行动的明确路径。

领导者可能看到机会正在形成、风险正在显现，但决策过程往往保持不变，因为信息位于组织的某一部分，而权力和执行却在别处。

打破这种模式的公司会对每个模型、指标和建议进行实际检验：这将改变哪项决策，谁会执行，以及何时完成？如果没有明确答案，产出仍然只是报告，而不是推动业务前进的工具。

该检验将关注点从提升可视性转向改进后续行动。

当房间里最聪明的人成为瓶颈时

当定价决策依赖于一位经验丰富的商品经理的可用性时，所有决策都排在日历邀请之后，就像十车道高速公路汇入单车道。每个组织都有判断力始终优于平均水平的人，无论是他们知道何时降价过深、哪个客户最有可能响应优惠，还是何时应作例外。这种专长创造了真实价值，但当过多决策依赖同一人的可用性时，它也会成为瓶颈。

决策智能通过将模型、业务规则和组织判断直接嵌入人们已在使用的工具，使这种专长更广泛可用。组织不再需要让专家亲自参与每一次决策，而是捕获这些决策背后的模式、护栏和逻辑，使其最佳思考能够在规模上指导日常交易，而不仅限于被上报的情形。

学习型组织的复利优势

委员会的决策在会议结束后可能会消散，而精心设计的决策循环会记住已作出的决定，跟踪随后发生的情况，并将结果反馈到模型和流程中。每一次晋升、保留优惠、分配和干预都成为改进下次决策的证据，使组织的判断随时间变得更为一致。

大多数组织善于记录结果，但系统性地从中学习的却少得多。相同的争论被反复提起，相同的例外被重新审视，相同的经验被再次发现；而前进的组织则将学习直接嵌入决策过程，使改进成为持续而非偶发的。

让 AI 行动，同时保持人类控制

下一个前沿是从推荐转向执行。预测模型可以指示可能发生的情况，而具备代理功能的系统则可以依据这些预测采取行动，例如触发外联、调整降价、重新平衡分配，或在由人为设定的边界内启动次佳行动。

根据 Gartner 的预测，至 2027 年，50% 的业务决策将通过 AI 代理在决策智能计划中得到增强或自动化，但该公司也强调这些系统需要有效的治理、风险管理和人工监督。这一点很重要，因为组织需要确定哪些决策适合自动化，哪些需要批准，哪些应保持人工主导。 

团队的角色日益转向设定意图、定义边界、建立升级路径并监督结果，使人们能够减少在批准单个行动上的时间，而更多地用于定义 AI 运作的边界。

从大爆炸式 AI 项目到聚焦、分阶段的起步

最成功的采用者很少从全企业范围的转型开始。他们先从两三项能够明显提升速度和质量的决策入手，然后将自主程度与风险水平相匹配。

高风险决策通常以增强模式启动，即 AI 提供建议，由人类决定，每一次结果都构建绩效记录。风险较低、可逆的决策往往是首批走向自动化的，因为错误的后果更易控制并从中学习，这使得自主权能够通过一次次决策逐步获得。

PwC 的2026 AI 性能研究进一步验证了这一做法。实现最强 AI 驱动成果的组织，其无人工干预的决策数量提升的可能性高出 2.8 倍，同时更有可能建立负责任的 AI 框架和跨职能治理结构，展示了强大治理如何支持规模化的负责任自动化。

将决策智能付诸行动

从具体业务决策的视角审视，决策智能更易于理解。

在零售领域，利润往往来自促销和降价——哪些产品促销、何时促销以及降价幅度。与需求信号、库存状态和利润目标相连接的 AI 优化模型可以在预设的护栏内推荐或调整促销。贝恩估计，涵盖促销优化在内的 AI 驱动的商品管理变革，可使零售商的底线在商品成本和商品运营方面提升一至两个百分点。价值不仅来源于更佳的分析，还在于将这些分析转化为成千上万在恰当时机发生的一致决策。

在电信领域，决策往往围绕流失。模型可能标记出一位在套餐变更后账单上升、曾因服务中断联系过两次客服且过去一个月应用使用量下降的老客户。运营问题比单纯判断该客户是否有风险更具体——公司应先解决服务问题、提供账单抵免、推荐更合适的套餐，还是将案件转给留存专员？决策智能将风险信号与客户价值、优惠资格、联系历史和渠道规则相结合，选择最有可能保留该客户的干预措施、时机以及所需的人力介入层级，而不必默认使用不必要的折扣。

在医疗保健领域，核心决策是护理路径——患者应接受何种干预以及何时进行。历史记录、实时信号、预测模型和结果追踪协同工作，支持在治疗、外联和护理管理方面做出更一致的决策。跨越这些截然不同的行业，技术或许相似，但其支撑的决策决定了业务影响出现的具体位置。

夯实基础

没有正确的基础，这些都无法实现，而基础既包括组织层面也包括技术层面。当组织开始实践决策智能时，五项能力尤为关键。

组织背景与专长。 对决策智能最有价值的输入往往是制度性知识：指导组织中最佳人才的判断、经验和未成文规则。例如，零售商的模型可能基于库存和需求推荐更大幅度的降价，而经验丰富的商品经理则知道不要在重大活动前立即对旗舰商品降价，也不要去匹配库存暂时短缺的竞争对手。将这些例外捕获到决策逻辑和护栏中，可帮助系统反映业务的真实运作方式，而非仅仅孤立的数据提示。

互联且可操作的数据。贝恩2026年的研究发现，60%的高管表示他们的数据基础不够稳固，或其技术尚未准备好有效扩展 AI。因此，可信、易获取、高质量且足够互联的数据基础是关键前提。决策智能将这些数据连接到决策时刻，使组织能够实时采取行动。

融入现有工作流。决策需要落地到人们已在使用的系统中，或自动触发行动。API 与代理集成提供了模型与业务价值之间的最终连接。

负责任自主的护栏。如利润底线、合规要求、品牌标准和升级路径等边界，使 AI 驱动的决策能够快速推进而不失控。

信任与治理。明确的问责制、可解释性、监督和治理构建了对 AI 驱动决策的信心，并提供了负责任规模化所需的控制。

衡量与学习。决策智能需要明确的方式来衡量决策是否产生预期结果。将行动与结果相连接，形成反馈回路，使模型、规则和决策逻辑随时间不断改进。

那么，接下来怎么办？

在未来几年中脱颖而出的组织将把决策本身视为一种能力，能够进行设计、衡量、由 AI 驱动，并像其他业务职能一样持续改进。模型正快速提升，且许多组织已经拥有所需数据。下一步的挑战是将这些数据和智能持续且规模化地连接到决策中。

一个好的起点是识别最关键的决策并审视其当前的制定方式。如果答案取决于谁恰好在场，那么工作就从这里开始。