在许多房地产企业中，人工智能的采用往往始于一个试点项目、几份许可证，以及向董事会提交计划的承诺。但要将这一举措转化为工作方式的持久变革，却证明比预想的要困难得多。 这一难题不仅限于房地产行业：仲量联行（JLL）的《2026年未来工作》全球研究发现，42%的企业已超越了最初的试点阶段，但仅有15%的企业在推动人工智能驱动的组织变革方面取得了进展。 要弥合这一差距，需要有人具备充足的时间、决策权和预算来改变企业的运作方式。对于部分英国房地产企业而言，这个角色应当由首席人工智能官（CAIO）来担任。但我认为，大多数企业可以将这一职责分配给其他岗位。.
每一家批准artificial intelligence预算的公司都面临着同样的风险：庆祝一个在技术上无可挑剔的试点项目，却对损益表毫无影响。问题并不在于批准的预算过多，而在于衡量了错误的指标：关注使用率、准确率和采用率，而非财务成果。.
在线品牌可见性正从点击量转向ChatGPT、Gemini和Google AI Overviews中的人工智能推荐。在这项与VizibAI合作的研究中，Artefact为银行业推出了生成式引擎优化（GEO），提供了一个具体的框架，用于衡量、分析并影响人工智能对您品牌的呈现方式。.
国际机器人联合会统计显示，2024年全球工业机器人安装量达54.2万台。 其中中国安装了295,000台，占总数的一半以上。欧洲安装了约85,000台，美国安装了34,200台。那个通常以尖端机型位居行业标杆之首的国家，此次却垫底。.
如果每家企业都能获得能力相当的人工智能，那么未来的市场领导者将凭借什么来脱颖而出？答案并不在于模型本身，而在于其上构建的组织环境。 组织环境涵盖了多年经营中积累的商业知识、运营流程、决策规则、领域专长和最佳实践。它决定了人工智能能否真正理解企业的运作方式，支持业务目标，并从每次交互中持续学习，从而发展出该组织独有的能力。.
企业对人工智能的投资正达到前所未有的水平，但只有少数组织能够成功地将这一投资转化为大规模的价值。这种差距主要并不在于技术层面，而在于组织是否具备利用人工智能、重塑业务并持续创造价值的能力。 人工智能转型本质上是组织能力的转型：让员工能够有效运用人工智能，使团队具备设计和管理人工智能系统的能力，并建立相关机制，使组织能够持续吸收并随着人工智能能力的演进而不断发展。.
赤壁之战通常被视为一支以少胜多的军队击败了兵力远超自己的敌军的故事。但从企业人工智能的角度来看，其中更值得玩味的启示却截然不同。.
生成式引擎优化（GEO）正逐渐成为品牌在AI驱动的搜索中提升曝光度的全新重点。但在中国，单纯照搬西方的GEO策略可能并不够。 中国的搜索格局已从百度主导的搜索演变为由超级应用、平台原生发现功能和AI助手构成的碎片化生态系统。因此，品牌在被AI发现、展示并赢得信任方面，所面临的环境已发生根本性变化。.
人工智能正以前所未有的速度发展，而跟上这一步伐的压力无处不在。各家公司争先恐后地采用最新工具、与竞争对手进行对比，并力求快速提升效率。但在这种争分夺秒的进程中，它们是否提出了正确的问题？
