智能商业正在重塑消费者发现和购买产品的方式。消费者不再通过搜索、浏览和比较选项来做出选择，而是越来越多地依赖人工智能来指导购买决策。随着人工智能成为新的决策层，品牌不仅要争夺消费者的注意力，还要争取人工智能的推荐。.
这一转变是 在中国尤为明显. 内容平台、电商平台和即时零售的深度融合，极大地缩短了消费者的决策过程。从发现产品到完成购买，往往只需几分钟。能够根据具体情境呈现正确信息的品牌，将获得显著的竞争优势。.
然而，真正的差异化因素并非一家公司部署了多少人工智能工具，而在于人工智能是否已融入其data、业务流程和决策系统之中。.
真正竞争优势的来源
许多组织 将人工智能的广泛应用误认为人工智能转型. 员工利用大型语言模型撰写reports、分析data并制作演示文稿，从而显著提高了工作效率。.
但这仅仅是个开始。.
个人人工智能可提高个人工作效率。. 组织级人工智能通过将人工智能融入企业运营，从而重塑企业能力 并融入业务流程、知识管理和决策过程中。其中的区别不在于技术本身，而在于能否将组织知识和人工智能的应用加以捕捉、共享并持续优化。.
以一家零售连锁企业为例。经验丰富的区域经理通常会在商品陈列、门店运营和本地市场执行方面积累宝贵的专业知识。然而，这些知识往往仅停留在个人层面。一旦他们离职，其中大部分经验也就随之消失了。.
许多组织都面临着同样的挑战。员工们各自采用人工智能技术，却缺乏一个用于共享知识的通用平台。不同部门使用不同的工具和标准，导致最佳实践难以推广。. 管理层仍然依赖多层级汇报机制，而非实时运营情报。.
如果没有统一的人工智能基础和治理框架，个人生产力的提升很少能转化为组织绩效。.
组织人工智能通过以下方式应对这一挑战： 将个人专长转化为机构能力, ，从而使组织能够积累知识、推广最佳实践，并加强跨职能协作。.
构建组织级人工智能并确保企业内部采用人工智能的四大重点
要成功部署企业级人工智能，仅靠实施新技术是不够的。企业必须围绕业务目标，重新设计其data、流程和治理机制。.
对于消费品、零售和时尚企业而言，有四个重点尤为突出。.
1. 重新设计流程：将人工智能纳入企业基础设施
各组织应优先考虑高价值的人工智能应用场景，制定统一的data和治理标准，并重新设计工作流程，使人工智能能够辅助——或自动化——决策过程。.
一个常见的误解是将人工智能的采用率视为转型的证据。如果人工智能仍局限于个别工作站，而未能融入企业工作流程，那么它所提升的只是局部效率，而非组织能力。.
2. 将data纳入决策过程
组织级人工智能及其应用的价值不仅仅在于分析速度的提升。其价值在于 助力 data 积极影响商业决策.
人工智能可以通过将历史销售数据与天气、促销活动、节假日和消费者情绪等外部信号相结合，来提升需求预测的准确性。类似的方法还可以优化定价策略、促销投入和客户细分。.
许多组织已经拥有了成熟的分析平台，, 然而，关键决策仍主要依赖于经验. Data 通常用于在决策作出后对其进行验证，而非帮助实时制定决策。这仍然是实现人工智能商业价值的最大障碍之一。.
3. 构建预测性供应链
随着消费者需求日益呈现碎片化趋势，预测能力正变得与运营效率同样重要。.
企业应实现端到端供应链 data 的互联，并部署人工智能用于需求预测、库存优化、补货规划和预警系统。人工智能虽能优化孤立的流程，但若缺乏贯穿各业务职能的集成化 data，则无法 提升全公司的绩效.
4. 围绕客户体验重塑实体店
实体店仍然是品牌与消费者之间最重要的接触点之一。.
采用人工智能技术的门店持续 生成运营情报, ，从客户行为到产品性能，同时为一线员工配备人工智能助手，使其能够即时获取产品知识、库存信息和个性化推荐。.
最优秀的人工智能驱动型商店，就是那些让顾客几乎察觉不到技术存在，却能切实感受到其益处的商店。.
Artefact的方法：组织级人工智能始于零基设计
构建企业级人工智能，仅靠一家能够部署人工智能工具的技术供应商是远远不够的。企业需要一位能够……的合作伙伴 业务战略衔接、data能力、人工智能应用以及组织转型.
在 Artefact, 我们为各类组织提供贯穿整个人工智能转型历程的支持——从制定人工智能战略、确定高价值应用场景，到重新设计运营模式、实施人工智能解决方案，再到推动全组织范围内的应用。.
我们与领先的消费品、零售和时尚企业合作，利用人工智能推动业务规划、知识管理、供应链运营和市场营销的转型。近期合作项目包括：
- 智能商业分析： 为一家领先的食品饮料集团构建基于人工智能的市场情报平台，实现多维度市场洞察的自动化，大幅缩短区域分析时间，并提升商业决策质量。.
- 企业知识管理： 为一家国际保健食品公司开发人工智能知识代理，以便收集不同市场的最佳实践，并在全球运营中快速复制。.
- 供应链转型： 协助某知名消费品品牌重新设计其供应链决策框架，利用人工智能提升需求预测、库存优化以及整体供应链韧性。.
这些项目都是基于同一个原理构建的： 零基设计.
与其简单地将人工智能融入现有流程，我们更倾向于从一个更根本的问题入手： “如果我们今天要从头设计这个业务流程，并且从一开始就能使用人工智能，它会是什么样子？”
要回答这个问题，就需要重新审视工作流程，重新定义data在整个组织中的流转方式，厘清人和人工智能各自的角色，并建立新的治理和绩效模型，以确保它们能够有效协作。.
仅靠技术很少能推动组织转型。可持续的竞争优势源于对工作方式的重新设计。.
朱埃达姆 在消费品、零售和生活方式领域，拥有超过20年的解决方案销售与交付咨询经验。他擅长通过整合战略、运营模式设计和数字化能力，推动大规模的数字化和业务转型，从而打造具有商业可行性的解决方案。 埃达姆在供应链战略、全渠道营销和运营重构方面拥有深厚的专业知识，尤其擅长应对碎片化且变化迅速的市场。.
