Fanlix全球研究洞察
如何利用人工智能更快更好地打造企业
面向企业领导者的人工智能战略转型指南
2026/04/09 Fanlix凡立
人工智能正深刻重构企业创建与发展的底层逻辑，为抢抓新一轮增长机遇，本指南为企业商业领袖提供体系化、可落地的人工智能战略实施路径，助力企业以全新操作系统重塑增长动能。
试想，在未来的商业世界中，价值数十亿美元的企业可由不到十二人的团队，甚至单一创始人打造而成。这一场景曾看似仅存在于科幻作品中，如今却随着人工智能成为创业领域的全新操作系统，正逐步变为现实。
这并非微小的效率提升，而是对企业构思、构建与规模化发展模式的根本性重塑。正如大型机向个人电脑的转型改变了知识型工作形态，互联网重塑了商业与通信格局，人工智能正颠覆数十年来主导企业构建的固有认知。曾经定义企业创建的各类限制——团队规模、资本需求与上市周期——正被快速改写。
人工智能从三个核心维度为创业者创造价值：其一，优化创新周期，使团队能够以前所未有的速度，产生、测试并验证更多且更优质的创意；其二，显著提升生产力，让小型团队可完成过去需整个部门才能承担的工作；其三，加快产品迭代节奏，缩短从概念到最小可行产品的落地时间，同时降低市场准入所需的资本投入。这些优势协同作用，使得那些曾经因风险过高、成本过高而难以推进的创业项目，如今变得愈发可行。
对于企业领导者而言，核心问题已不再是人工智能对企业发展是否重要，而是如何应用人工智能实现持续的绩效提升。那些将人工智能视为附加功能的企业，充其量只能获得渐进式收益；而那些将人工智能作为企业发展的基础能力，以人类专业知识为核心重构企业发展模式的领导者，将能够探索更多创新理念、更快验证其可行性、更早实现成功案例的规模化，且往往能收获截然不同的经济效益。
本文为希望抓住这一机遇的领导者提供一套可落地的策略：首先阐述人工智能对风险投资经济的影响，解读人工智能如何在风险投资全生命周期中创造价值；随后列出区分高绩效人工智能优先型企业的三大战略转变；最后为准备采取行动的高管，提供具体实施步骤，助力其围绕人工智能这一全新操作系统，重塑风险投资的构建模式。
人工智能优先型创业案例
便在经济形势不明朗的背景下，企业风险投资仍是企业的核心战略重点。凡立2025年新业务拓展调查显示，43%的领导者表示，过去12个月内，他们对风险投资的重视程度进一步提升。与此同时，市场对风险投资的预期也随之提高，由于资本审查愈发严格，领导者面临着更快、更高效实现回报的压力。
这种压力正重塑企业构建业务的方式：绩效预期持续攀升，同时企业需优化自身创建业务的根本经济效益——缩短验证周期、加快盈利速度，提升每美元投入与每位员工的产出效率。
最新行业数据显示，企业创业领域已取得显著进展。2025年，61%的企业创业项目营收突破1000万美元，较2023年的45%大幅提升；凡立企业发展调查显示，新企业达成这一营收水平的时间，从2023年的38个月缩短至2025年的31个月；在已实现收支平衡的企业中，61%在成立两年内便达成这一目标。
人工智能是推动这一绩效变革的核心驱动力。凡立对2018年至2024年间成立的数百家初创企业开展的调查显示，在人工智能时代（2023-2024年）成立的初创企业，无论从人均产出还是单位投资额来看，均能以更快速度实现更高产出。尽管并非所有新成立的初创企业都原生采用人工智能技术，但人工智能的日益普及，显然正在显著缩短初创企业的发展周期、提升其生产力。
其他研究机构也得出了类似结论。早期风险投资公司Antler近期的一项调查显示，93%的企业表示人工智能加快了执行速度，其中近一半企业表示速度提升幅度高达五倍。
人工智能正重塑创业模式，它已不再是边缘工具，而是提升企业绩效的切实驱动力。当人工智能融入创业公司的设计与运营全流程时，能在三个对创业经济至关重要的维度创造价值：探索创意的广度与质量、创业公司从概念到市场的转化速度、小型团队所能达到的生产力水平。
下文将深入探讨这三个核心维度。
创新与创造力
人工智能可发挥创造力放大器的作用，拓展创业项目探索创意的范围与质量。通过实现概念的快速生成、测试与完善，人工智能支持大规模的发散性思维，同时保留早期创业至关重要的快速反馈机制。
Beacon平台正是这一动态的生动体现。该平台助力团队生成、测试并启动新项目，依托智能体人工智能，基于专有市场数据、第三方数据集及客户数据，开发并完善创业理念。目前已有数百个团队通过该平台开发新项目，过去需数周结构化研讨会才能完成的工作，如今仅需数小时即可落地，使团队能在项目早期发现、完善并优先布局高潜力创业机会。
例如，智能体人工智能无需依赖顺序访谈，可通过智能体主导的通话同步测试多种概念，综合分析洞察并转化为合成客户画像，用于持续测试。这些画像基于访谈记录、销售电话笔记及产品使用数据构建，能够随时代表客户需求发声，使团队可对新想法和信息进行压力测试，无需仅依赖个别访谈结果。
这种方法并非要取代客户调研，其自身也存在一定局限（例如可能存在偏向积极评价的倾向），但可作为实时反馈的有效补充。人工智能还能通过快速数字营销实验，生成、发布并评估多个变体，加速价值主张的验证——例如设计标语与视觉组合，在各渠道开展小型营销活动，在投入大额预算前对比点击率，优化方案。
其核心目标并非为了创新而创新，而是为了获得更优的创业成果：探索更多创意方向、更早更可靠地捕捉客户需求信号、将稀缺资源更高效地投向最具潜力的机会。
风险投资速度
一旦创意被构思并验证，人工智能便能通过自动化设计、编码、市场推广等以往需数周甚至数月才能完成的知识密集型任务，显著缩短产品开发与发布周期。这使得企业能更快从概念阶段过渡到最小可行产品阶段，并随着市场反馈的出现，实现近乎实时的迭代优化。
例如，一家财富管理公司通过部署智能体人工智能工厂，将其首款最小可行产品的交付速度提升一倍。该平台可在软件开发全周期（从需求梳理、架构设计到编码、测试）构建、托管并部署多个人工智能代理，同时由人类工程师进行监督，在关键决策节点进行干预。这种模式简化了整个开发周期，同时保留了人工智能无法复制的工程判断能力。
通过缩短产品开发与上市时间，人工智能有助于加快企业学习周期，使企业更早获得市场信号，进而让速度本身成为竞争优势的核心来源。
生产力转型
除速度提升外，人工智能从根本上改变了小型创业团队的产出能力。通过从依赖工具辅助的人类员工团队，转向人机混合团队，创业公司可将稀缺人才重新聚焦于判断、决策与人际关系构建，而非手动执行基础性工作。
在B2B销售应用场景中，一家科技公司部署了一名销售资料专员，为客户团队提供支持。该专员凭借自身解决方案专业知识、客户洞察及最佳实践，为客户会议量身定制价值主张、故事线与流程表。由于最终审核仍由销售人员负责，团队工作效率至少提升1.5倍，因为销售人员可将精力集中于内容创作与客户互动，而非内容完善等基础性工作。
一家建筑公司在推出新软件项目时，也遇到了类似的生产力瓶颈。该公司长期依赖人工开发潜在客户，销售团队需手动识别潜在客户、研究客户资料、确定目标优先级并撰写个性化推广信息，这限制了他们可跟进的潜在客户数量，减缓了早期发展速度。引入智能人工智能自动化这些漏斗上层任务后，推广量提升25倍，点击率也较完全人工操作流程提高一倍以上。
对于创业者而言，这些生产力提升会快速累积：更高的人均产出使团队能在更长时间内保持精简规模，减少协调成本，并在不减缓发展进度的前提下，提高资金使用效率。
总而言之，创造力、速度与生产力的提升相辅相成：创业公司可探索更多创意、更早捕捉市场信号、以更低成本更快试错、以更少资源实现成功案例的规模化。这种复合效应，解释了为何人工智能在务实应用中，正成为改善创业经济的关键。但要收获这些收益，不仅需要采用人工智能工具或部署孤立用例，更需要对创业公司的架构、资源配置与管理方式进行深思熟虑的变革。
如何让你的企业转型为人工智能运营
基于实践中表现优异的人工智能优先企业的特质，有三大转变对于将人工智能的潜力转化为持续绩效至关重要。
重新设定绩效预期：从渐进式提升到阶跃式变化
领导者可以——且应当——对创业团队的成果设定更高预期。人工智能大幅降低了创建、测试与完善新业务的成本，与此同时，市场准入门槛的降低加剧了竞争，使得速度与规模成为决定性的优势来源。
仅仅实现生产力的渐进式提升已远远不够。在许多场景下，力争使风险投资产出生产力翻番，已不再是遥不可及的目标。如今，市场日益期望小型团队能够交付过去只有大规模组织才能完成的成果。
这种高目标应当贯穿企业全流程，而非局限于个别职能或用例。只有将人工智能端到端融入企业运营——从产品开发、客户调研到市场推广、运营与财务——且每个角色都与人工智能协同工作而非围绕其运转，人工智能才能发挥全部影响力。在实践中，这意味着要重新设计日常工作流程，让人类负责协调、监督与干预，人工智能则承担研究、分析与协调等执行性工作。当高预期成为企业共识时，收益将呈倍数增长：更快的验证带来更快的迭代，进而加速有效方案的规模化应用。
至关重要的是，目标并非仅仅是更快地完成相同的工作。人工智能能够带来更根本的转变：将关键学习环节提前至企业生命周期的早期阶段，在投入大量资金前，完成客户验证、产品迭代与市场信号检测。能够从人工智能中获取最大价值的企业，并非仅仅是自动化现有流程，而是利用人工智能更早提出更优问题、更快淘汰不成熟想法，将资源集中于真正具备产品市场契合度的机会。
同样重要的是，降低每次实验的成本，并非削减风险投资预算的理由，而是鼓励开展更多实验的契机。凡立研究证实了这一点：67%优先发展新业务的企业最终超越市场，且每1美元新业务收入创造的企业价值，约为核心业务1美元收入创造价值的两倍。人工智能降低了实验成本，使企业能够开展更多小规模尝试，更早退出效果不佳的项目，将资金与人才集中投入到少数真正成功的项目中。
构建人工智能骨干网：为企业打造全新的运营平台
长期以来，隔离机制一直是成功创业的基石——它保护新企业免受企业官僚主义、决策迟缓与风险规避的影响，使其能够以初创企业的速度发展。这一原则至今仍然适用，但在人工智能优先的时代，仅依靠隔离机制已远远不够。如今的创业企业既需要保护，也需要强大的支撑动力：它们不仅需要自主运营，更需要一个坚实的技术基础，使人机协作团队从成立第一天起就能全速运转。
提供这些支撑能力，是企业风险投资负责人的核心职责，他们需与首席技术官或首席信息官紧密协作。毕竟，缺乏结构的速度会导致企业脆弱性，而缺乏速度的结构则会滋生官僚主义。这就要求技术与业务领导者共同构建兼顾两者的基础架构。
这一基础架构的核心是数据——包括初创企业与母公司的各类数据。初创企业通过客户互动、运营管理与产品使用，生成实时市场信号；母公司则通过历史基准、专有研究与市场知识，提供机构深度支持。所有这些数据都必须经过结构化处理与规范管理，才能实现大规模、可靠的应用。
除数据外，母公司在确保核心人工智能功能易于访问、持续适配方面，也发挥着关键作用。这包括：共享业务环境，使人与人工智能系统能够基于一致的定义开展工作；强大的分析与模型治理体系，确保洞察结果可信且能融入日常决策；受控的代理与工作流层，使人工智能系统能够以安全、可审计的方式运行；以及可跨业务部署的共享平台、治理标准与专业人工智能人才。当这一基础架构落地后，业务部门无需重新搭建基础设施或协调相互冲突的指标，团队可专注于产品、客户与增长，同时依托企业级平台运营，确保质量、安全性与合规性。
若运用得当，这将转化为显著的战略优势：首席执行官几乎可实时掌握哪些产品、客户或投资正在推动绩效增长；合资企业自身数据与母公司机构知识的结合，能够形成持久的竞争优势；每新增一个合资企业，都会巩固这一共同基础，降低创新的边际成本，加快后续产品的上市速度。
打造人工智能优先团队：将顶尖人才的专业知识转化为实际应用
以人工智能为先导的创业模式，使得少数合适的人才就能完成以往需要整个部门才能承担的工作，这也间接提高了创业的门槛。由于人工智能会放大人类决策的影响，人才选择比以往任何时候都更为重要。以下列出领导者打造新一代人工智能优先型创业团队的三种核心方法。
通过“智能化”扩展专业知识。核心转变并非简单地将领域专家与人工智能人才相结合，而是通过将专业知识转化为人机混合能力，有意识地扩展知识应用范围。借助智能系统，可提取、构建并重用嵌入文档、流程与资深员工中的隐性知识。这种专业知识的智能化，使企业能够倍增优秀人才的影响力，而非依赖线性的人员增长。
连接商业与科技。人工智能优先型企业并不将智能体开发仅仅视为技术举措，而是将其作为商业与技术领导者协同发力的成果，旨在将现实世界的专业知识转化为人工智能智能体。商业领导者对价值创造点、决策逻辑以及优秀员工的核心特质有着深刻理解，技术团队则具备将这些判断转化为可大规模、可靠运行的系统的能力，两者缺一不可。真正落地这一理念的企业，会建立商业与技术团队之间的紧密协作机制，对实际工作背后的逻辑进行精心设计、规范化，并将其嵌入人工智能驱动的工作流程中。最终实现的不仅仅是流程自动化，更是商业专业知识的系统性扩展。
实现这一目标的一种有效方式，是在企业销售团队中嵌入市场推广工程师，与顶尖销售人员并肩工作，深入了解他们开展客户调研、构建价值主张、确定销售线索优先级及处理异议的方法。工程师将这些知识转化为结构化提示、自动化工作流程与人工智能代理，完成大部分基础性准备工作。随着时间的推移，客户调研、提案初稿撰写、销售渠道优先级确定等任务，将由基于团队自身最佳实践构建的人工智能系统承担。销售人员可将精力集中于判断、建立客户关系与促成交易，使企业能够在不增加人员的情况下，提升产出效率与稳定性。
打造专家经验倍增的飞轮效应。这种方法对业务的影响可能十分显著。一家全球制造企业在推出新数字市场时，便应用了这一模式。该公司安排一位高管与人工智能工程团队协作，致力于提取并扩展这位高管的专业知识。双方共同梳理了定价决策、供应商评估与目标客户识别的核心流程，随后将这些逻辑转化为人工智能/机器学习模型与人工智能支持的工作流程，直接嵌入平台。因此，以往依赖单一领导者判断与时间的决策，如今可实现持续、规模化的执行。该项目不仅充分利用了高管的经验，更将其影响力倍增至整个业务体系。与此同时，随着平台规模扩大，使用数据与交易模式会持续反馈至模型，逐步提升定价、供应商选择与客户定位的准确性——形成飞轮效应，使企业在每一次业务互动中都能不断优化、变得更智能。
人工智能优先的未来，要求创业者立即行动。创业的运作模式已经改变，那些在三个方面果断发力的领导者——重新设定绩效预期，追求突破性成果；构建人工智能骨干网络，使人机混合团队从一开始就能高效运转；设计人工智能优先团队，利用人工智能编码并倍增专业知识——将收获巨大价值。那些将人工智能视为附加功能或拖延行动的企业，最终将发现自己不得不与采用全新经济模式的创业公司竞争。
现在，正是行动的最佳时机。
