2030 年企业展望：为持续创新而生

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IBM 商业价值研究院 | 研究洞察 2030 年 企业展望： 为持续创新而生 1 一个多世纪以来，IBM 始终致力于提供专业知识来帮助组织在市 场竞争中赢得先机。借助 IBM 深厚的行业、职能和技术专业能 力，丰富的企业级技术解决方案以及基于科学研究的技术创新来 充分释放 AI 的潜能。 IBM 也是量子计算领域的全球领导者，随时准备在客户开启自身 量子计算之旅时提供支持。 如需了解关于 IBM Consulting 提供的 AI 服务详情，请访问 ibm.com/services/artificial-intelligence。 如需了解关于 IBM Software 提供的 AI 解决方案详情，请访问 ibm.com/watson。 如需了解关于 IBM Research 提供的 AI 创新详情，请访问 research.ibm.com/artificial-intelligence。 如需了解关于 IBM 提供的量子计算详情，请访问 ibm.com/quantum。 IBM 如何提供帮助 2 关于 作者 Andy Baldwin IBM Consulting 全球产品与增长管理合伙人 linkedin.com/in/andybaldwin12/ Andy Baldwin 通过 AI 赋能的产品组合、生态协作与 市场执行，驱动业务实现盈利增长。凭借三十年领导 经验，他在大规模转型、多元文化团队管理以及构建 可量化客户价值的解决方案方面具备深厚积淀。 Neil Dhar IBM Consulting 美洲区全球管理合伙人 linkedin.com/in/neildhar/ Neil Dhar 拥有三十年咨询从业经验，擅长推动业绩 增长、深化战略客户合作、引领行业转型。 他在商 业战略、价值创造及应用混合云、AI 等新兴技术助 力组织大规模转型方面具备深厚见解。 Ritika Gunnar IBM Software 数据事业部总经理 linkedin.com/in/ritika-gunnar/ Ritika Gunnar 在 IBM 拥有超过十年领导经验，专注 于产品研发、技术服务管理以及推动数据、AI 与自 动化领域的客户成果交付。 她具备深厚的产品开发 背景和以客户为中心的创新理念，擅长帮助组织落 地数据驱动型解决方案，应对复杂业务挑战。 Rahul Kalia IBM Consulting 英国和爱尔兰区管理合伙人 linkedin.com/in/rahulkalia-ibm/ Rahul Kalia 负责全球重要市场的端到端业务与技术 咨询。他曾领导全球转型项目、云与组织应用服务 以及高效团队，拥有深厚经验，助力客户借助混合 云、数据与 AI 驱动的工作流加速转型。 l Kalia, Managing Partner, IBM Consulting, United Kingdom & Ireland linkedin.com/in/rahulkalia-ibm ble for delivering client value and leading business performance of IBM & Ireland. Our mission is to support our clients drive enterprise transformation ecific solutions, enabled by hybrid cloud and AI. IBM UKI Consulting Services ance & Supply Chain, Customer Experience, Talent Transformation, Hybrid Cloud ansformation, Application Development & Management, and Business Process vices across all industries. 2 3 James J. Kavanaugh IBM 高级副总裁兼首席财务官 linkedin.com/in/james-j-kavanaugh-780629b2/ Salima Lin IBM Consulting 战略、转型、并购与 思想领导力（IBV）管理合伙人 linkedin.com/in/salima-lin-b17bb71/ James Kavanaugh 负责全球财务管理、企业战略与 转型。他在 IBM 任职近三十年，曾担任财务与运营 领域多个高级职位，助力企业应对技术、运营模式 及市场动态的重大变革期。 Joanne Wright IBM 转型与运营高级副总裁 linkedin.com/in/joanne-wright4/ Joanne Wright 以“零号客户”（Client Zero）推动 IBM 整体转型，不仅达成了 45 亿美元成本节省， 还成功验证了 AI 与混合云技术在提升运营效率、催 化创新机制及加速业务增长方面的实际价值。她全 面负责 IBM 运营、采购、信息技术、数据与分析及 全球地产管理，并以此推动了公司整体工作模式的 转型。 Salima Lin 负责咨询战略、并购及 IBM 商业价值研 究院的相关工作。她具备超过 25 年的战略与转型实 战经验，深耕创新孵化、商业模式设计，并擅长引 领企业应对复杂的技术驱动型转型。 4 目录 前言 5 摘要 6 预测 1： 竞争高压下，大胆投入成为必然选择。 12 预测 2： 今日生产力提升，实为明日行业转型蓄力。 20 预测 3： 顶尖 AI 将量身定制，成为独有智慧引擎。 30 预测 4： AI 不会替你完成所有思考。 38 预测 5： 量子计算将引发下一次范式变革。 48 5 前言 AI 为先优势， 需要定制化技术 AI 将不仅是商业模式的革新者，到 2030 年，它将成为商业模式本身。 纵观各个行业，趋势已然明朗：AI 正重塑公司的业务范畴与运营方式。然而， 一个显著的认知盲区依然存在⸺79% 的高管表示，到 2030 年，AI 将对其营 收产生重大贡献，但仅有 24% 的高管能清晰描绘这些营收的具体来源。这种预 期与成果之间的差距，构成了现今领导者面临的核心挑战。 路向未明，赢家不追优势，唯以代码铸之。 组织需要与自身深度适配的技术体系，包括数字代理、AI 模型与专有数据。依 赖通用算法和现成代理，难以拉开差距。竞争对手无法复制的 AI 能力，才是组 织的真正优势与回报来源。唯有将组织的知识产权与专有数据注入业务全链 条，才能真正突破传统边界，构建全新的市场生态与营收体系。这便是组织持 续迭代、不断颠覆既有模式的有效路径。 组织需要的不是在现有工作方式上“加装”AI，而是转向以 AI 为先的组织形 态。目前，超半数（57%）高管已意识到，至 2030 年，核心竞争力主要源于 AI 模型的精密度。人才依然不可或缺，但即便是最优秀的团队，组织也必须打 造差异化技术，才能在 AI 为先的时代中获得竞争优势。 各行各业的领导者们逐渐意识到，未来的商业生态将是人与软件的紧密协作⸺ 并且是大量软件的深度融合。凡是能被自动化的流程，必将走向自动化；凡是 需要人的岗位，也必将因具备学习与自适应能力的智能系统而重新定义。但真 正的优势，将源于企业如何设计和协调数千个与员工协同工作的 AI 代理，且每 个代理都与企业的目标、文化和竞争优势高度契合。领导者必须思考：在哪些 环节应由 AI 赋能于人，在哪些环节又该由人引导 AI ？真正领先的组织，必将重 构人机协作模式，实现 1+1>2 的协同效应。 未来十年的领先者，将属于那些能让 AI 深度理解业务逻辑、承载组织文化、并 持续提升员工专业能力的组织，而非仅仅依赖技术堆砌或人力精简。 具体来说，在实践中该如何落地？接下来的内容提出五项核心预测，揭示 2030 年最具竞争力组织的核心特征，同时为决策者提供切实可行的行动指南，助力 他们把“AI 为先”战略转化为转型成功的实践路径。 Mohamad Ali IBM 咨询高级副总裁 | 前言 | 摘要 | 预测 1 | 预测 2 | 预测 3 | 预测 4 | 预测 5 6 如今，大多数组织仍在沿袭常规模式：将 AI 强行嫁接至现有 流程，以实现任务自动化和工作流程优化。此类做法虽能带 来渐进式改进，却难以形成颠覆性影响，并且从根本上偏离 了关键方向。 未来的组织不能只满足于优化既有流程。在 AI 驱动的全球经济新格局下，制胜 关键在于实时决策与动态调整。实现这一目标需要对组织进行重构，从单一封 闭的架构转向模块化、可组装的形态，从硬件般的固化转向软件式的灵动。 试想软件何以如此强大：局部可重构，整体可持续；功能迭代能按小时乃至分 钟为单位规模化推进，而非以年计缓慢演进。当 AI 将这些能力深度融入组织体 系，静态架构将演进为动态智能，刚性结构将让位于柔性适应。 一种更智能的组织形态由此浮现。传统组织依赖于固定流程、线性决策与阶段 性复盘，而未来的组织将转型融入其运营基因。组织将每次交互、每项交易与 每个结果转化为学习燃料，持续提升智能水平、响应速度与适应能力。 更智能的企业曙光破晓 摘要 “‘资源优化’这一概念已经过时。生成式 AI 带来的变革， 其深远意义不亚于互联网的崛起。” Akiyuki Ui 瑞穗银行，运营官 | 前言 | 摘要 | 预测 1 | 预测 2 | 预测 3 | 预测 4 | 预测 5 7 这正是“AI 赋能”与“AI 为先”的本质差异。更 智能的组织以持续市场分析与实时策略调整，取 代季度战略复盘；以按项目需求和个人绩效动态 评估和部署人才，取代年度绩效评估；以自动化 测试新营收来源，取代固化的盈利模式；以“永 续在线”的敏捷状态取代僵化的运营节拍。 这并非遥不可及的理想图景。IBM 商业价值研究 院（IBM IBV）研究表明，这一转型已拉开序幕。 我们与牛津经济研究院携手合作，于 2025 年第 三、第四季度对 2000 名高管开展了调研，了解他 们对本组织未来五年演进方向的预期。来自全球 33 个国家和地区、23 个行业的企业高管反馈表 明，运营实践与战略假设正经历一场深刻的系统 性重构（详见第 56 页：“研究方法”）。 其中一项突出洞察为：到 2030 年，技术将化解当 今组织面临的诸多顽固挑战。例如，67% 的高管 预计，AI 将突破当前制约组织发展的资源与技能 瓶颈；64% 的高管认为，竞争优势将源于创新而 非资源优化（见图 1）。 “到 2030 年，洞察将无处不在。交互界面将彻底重塑， AI 将成为商业智能系统、决策引擎和运营参与者。” Chad Gates Pronto Software ，总经理 “我们的营销团队与研发部门深度协同，将增长逻辑融入产 品内核，而非停留于外部推广。到 2030 年，所有杰出负 责人都会采取这种模式，统领跨职能团队，让‘产品构 建’与‘市场销售’的边界自然消融。” Alex Schultz Meta，分析副总裁兼首席营销官 | 前言 | 摘要 | 预测 1 | 预测 2 | 预测 3 | 预测 4 | 预测 5 8 图 1 到 2030 年，技术将化解当今组织面临的诸多长期挑战 Figure 2 Executives are banking on the unknown. And 67% 64% of executives expect AI to eliminate the resource and skills constraints that currently hold their organization back. say competitive advantage will come from innovation rather than resource optimization. 的高管预计，AI 将突破 当前制约组织发展的资 源与技能瓶颈。 的高管认为，竞争优势将 源于创新而非资源优化。 此外， 64% 67% | 前言 | 摘要 | 预测 1 | 预测 2 | 预测 3 | 预测 4 | 预测 5 9 因此，高管们计划重新分配投资重点。他们预测，2025 年至 2030 年间，AI 投 资将激增 150%。1 目前，近半数（47%）的 AI 支出集中于效率提升，而到 2030 年，62% 的 AI 支出将专用入产品、服务及商业模式创新。这揭示了一个 关键现象：在更智能的组织中，效率优化与创新突破本质上已融为一体。 在这一背景下，产品与服务创新跃升为 2026-2030 年间组织发展的首要关注 点，其在《2025 年 CEO 调研》中仅排第三位。2 商业模式创新与市场份额增长 虽仍非首要任务，但相较 2025 年其优先级已有所提升（见图 2）。 这表明在短期内，领导者将优先聚焦产品与服务组合的内部变革，却暂缓了 向“AI 为先”型组织转型所进行的结构性变革。究其原因，是组织当下缺乏规 模化转型的资源，还是管理层对未来商业模式仍感迷茫，只能将根本性问题推 迟解决？无论如何，时间已不容等待。 领导者还预计，部分当前备受关注的战略重点，在 2030 年的重要性将有所降 低。例如，生态系统和网络安全这两项的排名都有所下滑。这并非否定其价 值，而是意味着这些能力将逐渐转化为组织标配。当这些能力内化为组织基 因，组织便能更专注于新兴技术的前沿探索。 “在日益数字化的世界中，奢侈品消费者将更看重人际连 接 ⸺ 因为这将成为一种稀缺的奢侈品。” Tina Edmundson 万豪国际集团，奢华业务总裁 “到 2030 年，传统竞争格局将在制定全球标准、加速创新 的协作生态中逐渐消融。胜出的将是生态系统，而非孤 军奋战的企业。” Susana Meseguer Repsol，数字化与服务，执行董事总经理 | 前言 | 摘要 | 预测 1 | 预测 2 | 预测 3 | 预测 4 | 预测 5 10 图 2 最高管理层战略重点 Figure 1 Top C-suite priorities Product and service innovation 1 Productivity or efficiency/profitability 2 Speed of execution 3 Constituent/Customer experience 4 AI and technology modernzation 5 Scalability of service delivery 6 Forecast accuracy 7 Market share growth 8 Talent recruiting and retention 9 Business model innovation 10 Marketing or sales effectiveness 11 Cybersecurity and data privacy 12 Supply chain performance 13 Environmental sustainability 14 Diversity and inclusion 15 Ecosystem and partnerships 16 Forecast accuracy 1 Productivity or efficiency/profitability 2 Product and service innovation 3 Cybersecurity and data privacy 4 Constituent/Customer experience 5 Talent recruiting and retention 6 AI and technology modernzation 7 Environmental sustainability 8 Ecosystem and partnerships 9 Supply chain performance 10 Scalability of service delivery 11 Marketing or sales effectiveness 12 Diversity and inclusion 13 Market share growth 14 Business model innovation 15 2025 2026-2030 Source for 2025 priorities: IBM Institute for Business Value 2025 CEO Study. 预测准确性 生产力或效率 / 盈利能力 产品与服务创新 网络安全与 数据隐私 服务对象 / 客户体验 人才招聘与留存 AI 和技术现代化 环境可持续性 生态系统与 合作伙伴关系 供应链绩效 服务交付的 可扩展性 营销或销售成效 多元化与包容性 市场份额增长 商业模式创新 产品与服务创新 生产力或效率 / 盈利能力 执行速度 服务对象 / 客户体验 AI 和技术现代化 服务交付的可扩展性 预测准确性 市场份额增长 人才招聘与留存 商业模式创新 营销或销售成效 网络安全与数据隐私 供应链绩效 环境可持续性 多元化与包容性 生态系统与 合作伙伴关系 2025 2026-2030 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 2025 年优先事项数据来源：IBM 商业价值研究院《2025 年 CEO 调研》。 | 前言 | 摘要 | 预测 1 | 预测 2 | 预测 3 | 预测 4 | 预测 5 11 未来五年 AI 将进化出何种能力，今天已难描摹。构建一个面向未来的组织，意 味着必须适应技术驱动的持续变革：告别渐进优化的舒适区，转而追求与算法 迭代同步的持续进化。除此之外的任何路径，终将沦为被动追赶。 本文基于专有的量化研究，并结合对部分高管层成员的深度访谈，提出面向 2030 年的五大关键趋势预测，为领导者提供可落地的行动指引，助力构建未来 更智能的组织。 “我们需要更多既了解业务又了解 AI 模型的问题解决者⸺ 能够将技术能力与商业洞察力相结合的人。这正是我们 组织和所有组织都将面对的共同未来。” Umang Dharmik 梅赛德斯-奔驰印度研发中