五本书，帮助企业家理解AI时代
当下时代，AI呼啸而来。只是，人人争说AI，几人真懂AI？面对纷繁复杂的信息，关心AI进展的企业家，恐怕难免“乱花迷人眼”之叹。接下来精选的五本最新出版的AI相关书籍，有助于企业家从技术操作、决策管理、创新落地，再到更深层次的政治哲学反思与文明史演进，全方位地把握AI议题。
#1
在生成式AI带来的全球狂热中，企业家最关心的现实问题始终是：AI究竟如何带来利润？德国数据科学家托比亚斯·茨温格曼（Tobias Zwingmann）的《可盈利的AI优势：如何构建并规模化成功的AI项目》（The Profitable AI Advantage: A Business Leader’s Guide to Designing and Delivering AI Roadmaps for Measurable Results，下简称《可盈利的AI优势》）正是一本为企业管理者量身打造的实践指南。作者曾在多家欧洲企业领导数据分析与人工智能项目，长期关注AI落地的商业成效问题。本书旨在帮助企业从构想到落地，构建真正能带来可衡量成果的AI项目。
与许多强调技术突破的AI畅销书不同，《可盈利的AI优势》从一开始就设定了清晰的出发点——AI项目必须服务于业务战略与利润目标。茨温格曼在其博客中多次强调，过去十年间，大量AI项目在“概念验证”（proof of concept，PoC）阶段就被搁置，这并非因为技术不可行，而是因为这些项目与公司盈利毫无关联。因此，他主张企业优先关心AI应用能否在财务报表上体现价值。
全书以一种渐进的结构展开，从识别商业价值、打好数据基础，到小规模原型试验、组织协作，再到衡量绩效与持续优化。对这样一个从价值识别到成果衡量的闭环流程，茨温格曼喻之为“AI优势飞轮”（AI advantage flywheel）。书中穿插了多个源自企业实践的案例，展示AI如何在不同领域创造经济回报。例如，某保险公司通过AI预测客户流失率改进保费模型，从而显著提高客户留存；一家大型制药企业借助AI优化临床实验流程，缩短研发周期。这些例子体现了茨温格曼的核心论点——真正能带来收益的AI，往往依靠的是流程再造，而非算法突破。
茨温格曼最有洞察力的部分，在于对组织文化的剖析。他认为，AI项目的最大敌人不是算法错误，而是“管理惰性”——太多公司将AI视作外包任务，让技术与业务部门各自为政。为此，他主张在关键部门培养既懂业务又懂数据的中层领导，让AI成为日常业务的一部分，而不是某项技术试验。此外，他还提出应在AI项目启动之初就确立可量化指标，以确保成果可追踪、投资回报可评估。这些指标既包括成本节约、收入增长等财务维度，也包括运营效率、预测准确率与客户满意度等业务维度。在他看来，缺乏度量体系的AI项目，只是昂贵的试验。
相较于那些宏大叙事式的AI著作，《可盈利的AI优势》不讨论AI如何改变世界，只关注AI如何在预算表上创造价值。全书的写作风格清晰而富有条理，颇有商业咨询报告的风格。而它的局限也恰在于此——更偏向操作层面，对AI在组织、伦理或社会层面的反思着墨不多。但对正处在AI落地阶段、希望打通“从项目到利润”最后一公里的企业家而言，《可盈利的AI优势》无疑是一份可靠的行动指南。
《可盈利的AI优势：如何构建并规模化成功的AI项目》
The Profitable AI Advantage: A Business Leader’s Guide to Designing and Delivering AI Roadmaps for Measurable Results
作者: Tobias Zwingmann
#2
2024年，管理顾问杰夫·伍兹（Geoff Woods）出版了《AI驱动的领导者：用人工智能做出更快、更聪明的决策》（The AI-Driven Leader: Harnessing AI to Make Faster, Smarter Decisions，下简称《AI驱动的领导者》），这本书讨论的核心主题是“领导者应如何在AI时代思考”。伍兹本人曾任印度金达尔钢铁与电力公司（Jindal Steel & Power）首席增长官，并长期担任跨国企业的战略顾问。书名所言“AI驱动”，并非让算法取代人，而是让领导者在决策方式上完成认知升级。
伍兹强调，AI应被视作一种“思维伙伴”（thought partner），而非冷冰冰的自动化工具或万能的答案机器。AI的真正价值，不在于取代人类思考，而在于放大人的思考半径。因此，领导者不仅要使用AI，更要学会和AI对话、与AI共思。伍兹指出，优秀的领导者会把AI嵌入自己的决策链条，用以加速信息分析、揭示潜在模式，并帮助自己洞察复杂的商业局势。
在这一过程中，提问的方式决定了AI能否产生真正有价值的洞见。AI就仿佛一面镜子，它给你什么样的答案，取决于你提出什么样的问题。若领导者只是问“哪个方案最好”，AI多半会返回一个统计意义上的平均答案；但若领导者能把问题拆解为“在资源有限、市场波动的情况下，哪种方案能平衡长期收益与风险”，AI生成的答案就会更具深度。通过这种互动方式，AI能让领导者从信息的洪流中解放出来，聚焦于高层次的战略问题，不再陷入琐碎的细节之中。
同时，本书也将视野拓展到AI在企业治理与伦理层面的作用。在数据质量上，领导者需要确保信息来源真实、更新及时、结构平衡，否则再精密的AI模型，也不过是“垃圾进、垃圾出”；在算法目标上，领导者要审慎界定“成功”的含义——是利润最大化，还是提升社会影响、品牌信任？一旦指标设定偏离价值导向，AI就可能在“最优解”的外衣下，复制旧有偏见或引发新的风险。更为关键的是，AI的计算能力虽强，但缺乏价值感知——它无法区分“有效”与“正当”。换而言之，AI可以让分析更快、信息更全，却不能替你决定“什么才值得追求”。例如，在评估海外市场扩张时，AI可模拟不同情境下的风险与收益，但最终如何取舍，仍然需要领导者依据企业使命与价值观加以判断。这也提醒领导者，最为重要的是责任意识：即使AI提供了分析建议和预测结果，最终的决策仍得由人来做出，不能把责任推给算法。基于这种治理思路，AI才能真正成为增强领导者决策能力的工具，进而在追求效率与创新的同时，保证组织决策的合规性与伦理性。
对企业家而言，《AI驱动的领导者》提供了一种冷静而独到的视角：AI技术的发展，迫使领导者更清楚地理解人所独有的部分——判断、价值与责任。真正的领导者，不是掌握更多数据的人，而是赋予数据更多意义的人。
《AI驱动的领导者：用人工智能做出更快、更聪明的决策》
The AI-Driven Leader: Harnessing AI to Make Faster, Smarter Decisions
作者: Geoff Woods
出版社: AI Thought Leadership
#3
将AI与创新相关联的论述在当下屡见不鲜。然而，大多数企业管理者虽然能够感受到AI的潜力，却难以回答这样一个更为根本的问题：如何让AI真正成为增长与创新的源泉？在新书《人工智能与商业：用AI实现价值、增长与创新》（Artificial Intelligence for Business: Harness AI for Value, Growth and Innovation，下简称《人工智能与商业》）中，瑞士的数字化顾问卡玛莱斯·拉迪（Kamales Lardi）则试图建立一个系统框架来回答这个问题。对企业的管理者而言，《人工智能与商业》可谓一本企业如何用AI重塑自身价值创造方式的指南。
拉迪拥有二十余年企业数字化转型经验，现任Lardi & Partner咨询公司首席执行官。书中贯穿全篇的核心理念是，AI并不能被简单地视作技术项目，而是一种价值战略。企业如果将AI当作一种自动化工具，顶多在局部提升效率；只有当AI被整合进业务模型与组织文化之中，才能带来结构性的竞争优势。
全书的结构大体可以分为三个部分。第一部分关注人工智能的核心概念与商业潜能，介绍了AI、机器学习、自然语言处理、生成式AI等关键技术在企业环境中的运作机制，以及它们如何与商业战略相结合。第二部分聚焦于AI的商业应用场景，以跨行业案例展示AI创造价值的具体方式，例如零售业的客户洞察与个性化营销、制造业的智能供应链与预测性维护、金融服务业的欺诈检测与风险评估等，强调AI在效率、客户体验与创新方面的作用。第三部分则转向组织层面的落地条件与伦理挑战，探讨成功部署AI所需的领导力、数据与技术基础设施、文化转型，以及负责任的AI治理框架。
本书最具启发性的部分，在于让“创新”回归管理现实。拉迪指出，AI的真正价值在于扩展人类的能力、重塑组织的协作逻辑。她强调，不能将AI视作孤立的技术，而是需要将它嵌入更广泛的数字生态之中。只有当AI与物联网、云计算、区块链等技术协同运作，企业才能形成持续创新的能力与竞争优势。现阶段，AI在多个行业已有清晰的应用路径：在零售业，帮助企业打造个性化客户体验；在制造业，助力预测性维护与效率优化；在医疗领域，推动诊断辅助与患者服务的革新；在金融服务中，则通过实时分析实现风险管理与自动化流程。这也启发我们思考，在这些行业中，AI如何通过与其他数字技术与管理体系协同，创造更大的价值。例如，在零售业，AI可以结合AR试衣镜、语音助手与供应链数据，形成从需求预测到履约响应的全链路体验；在制造业，AI可以结合物联网传感与数字孪生技术，一方面提前发现并防止设备故障，另一方面通过虚拟仿真和实时反馈，不断优化整条生产线的运行效率；在医疗领域，AI可以与可穿戴设备、电子病历系统协同，构建覆盖院内外的健康管理闭环；在金融服务中，AI的风险预警机制可以与区块链的交易透明性融合，进一步强化信任与监管的精确性。
与许多鼓吹“AI革命”的畅销书不同，《人工智能与商业》的思路可谓相当务实。拉迪提醒管理者：AI项目失败的首要原因往往不是技术，而是组织准备不足—例如，数据质量、跨部门协作与学习文化的缺失。她主张企业应建立系统性的AI治理结构，在决策流程中引入伦理审查与责任评估机制，确保技术创新与社会信任并行。负责任的AI，才是信任与长期价值的基石。
《人工智能与商业：用AI实现价值、增长与创新》
Artificial Intelligence for Business: Harness AI for Value, Growth and Innovation
作者: Kamales Lardi
出版社: Kogan Page
#4
当下时代，对企业家而言，关注更多的可能是如何运用人工智能创造更大的商业价值，而维也纳大学技术哲学教授马克·科克尔伯格（Mark Coeckelbergh）则提出一个更深层的观点：AI并非纯粹的技术工具，而是一种政治力量——它不仅塑造我们的选择，更重组了社会的权力结构。他的新作《人工智能政治哲学导论》（The Political Philosophy of AI: An Introduction，下简称《导论》），正揭示了AI技术背后的政治逻辑。
科克尔伯格的立论出发点极为鲜明——技术没有价值中立。每一项技术的设计、部署和使用，都隐含着对“谁能行动、谁能决定”的设定。AI尤其如此，因为它让决策从可追问的人手中，转移到不可见的算法中。全书基于现实案例，以四个政治哲学的重要概念为核心展开分析。
首先，自由（freedom）在算法时代被重新定义。过去，自由意味着个体基于自由意志的选择；而当算法开始预测并塑造人的行为时，选择便脱离了自由意志的范畴。算法通过分析数据，预判你的下一步行动，并以看似中立的推荐与提示，悄然引导你的决定。于是，自由转化为一种“可预测的可控性”（predictable controllability）。
其次，平等（equality）在机器学习系统中往往被历史偏见所扭曲。算法建立在既有数据之上，而这些数据往往承载着性别、种族与地域的偏见。机器学习在提炼规律的过程中，不仅不会消除这些偏见，反倒将它们固化下来，进而包装成一种“客观判断”。于是，AI以更高效的方式完成了偏见的制度化。
再次，民主（democracy）在算法的过滤机制下失去了原有的公共性。当信息的流通被平台算法所掌控，公共讨论空间便让位于注意力逻辑。算法以点击率与停留时间为导向，随之而来的结果是，公共话语变得娱乐化、碎片化，民主不再是一种公民理性对话的实践，而沦为流量经济的副产品。
最后，权力（power）在AI治理体系中得到了重新分配。随着企业与政府普遍采用算法决策系统，权力的形态从人对人的支配，转向代码对人的塑造。决策者的判断被嵌入算法之中，形成一种看不见的规则结构；而普通人则从决策参与者，退化为被计算和预测的“数据对象”。这种“算法权力”并不依赖显性的强制，却以无处不在的推荐与评估，潜移默化地塑造着人们的选择与欲望。
更进一步，科克尔伯格指出，当AI承担越来越多社会功能，责任的链条却变得模糊。谁应为算法的决策负责？是程序员、企业、用户，还是那些看不见的训练数据？在这种不确定中，出现了一个现代政治的悖论：效率越高，责任越弱。作者以“算法官僚制”一词形容这一现象——我们以为摆脱了人类官僚的迟钝，却迎来了自动化官僚的冷漠。因此，企业家若以“技术中立”自辩，实则是在回避政治问题。科克尔伯格提醒我们：AI的每一次运用部署都不是纯技术决策，而是一次价值选择，具体言之，是社会价值在算法层面的体现与再分配。例如，当政府决定在警务领域部署人脸识别算法时，这不仅是在引入一种新工具，而是在做出一种“安全与隐私孰轻孰重”的价值选择。同理，当一家企业决定用AI筛选简历时，也是在效率优先还是公平优先之间进行价值选择。
对企业家而言，《导论》最重要的启示在于：AI不仅是一种商业工具，它的背后是一种“治理哲学”。正因如此，企业领导者有必要建立一种“反思性技术文化”。我们在应用AI的时候，必须思考这样几个关键问题：我们的算法优化了什么，而它又排除了谁？一旦系统出错，谁拥有解释权？这些问题，将技术治理重新带回伦理与制度的层面——不仅要问“能不能够”，更要问“应不应该”。只有这样，企业家才能从“AI使用者”升格为“AI治理者”。
《人工智能政治哲学导论》
The Political Philosophy of AI: An Introduction
作者: Mark Coeckelbergh
出版社: Polity Press
#5
《AI文明史·前史》
作者: 张笑宇
出版社：中信出版社
相较于以上探讨人工智能的著作，张笑宇的《AI文明史·前史》的视角无疑是宏大而独特的。它没有局限于技术细节或商业模式的推演，而是将AI的崛起置于人类文明演进的叙事之中，既进行了一次思想考古，也进行了一次未来展望。打个比方来说，本书提供的是一份高瞻远瞩的“文明转型战略图”。
《AI文明史·前史》的核心论点是：AI并非一次普通的技术革命，而是一场可能引发文明基底转换的历史性事件。作者将人类主导的文明定义为“碳基文明”，而将AI可能开启的新纪元称为“硅基文明”——当下的我们正处在两个文明时代的交接点上，如同“史前动物”面对着即将主宰地球的新物种。这一基本判断，奠定了全书冷峻而富有历史纵深感的基调。
为了论证这一主题，全书围绕四大核心概念展开：
（1）涌现：智能并非预设，而是从复杂的系统交互中非线性地产生。这解释了为何AI的能力时常超出设计者的预期，提醒我们AI的发展路径存在根本上的不确定性和不可预测性。
（2）人类当量：AI在特定任务上的效率与规模，使其达到了替代甚至超越人类劳动的“当量”水平。这不仅是效率问题，更是对现有社会经济结构的根本性冲击。
（3）算法审判：算法正日益掌握评判、推荐、分配社会资源的权力。这种新型的、无处不在的权力，正在重塑社会公平、个体自由与组织形态。
（4）文明契约：这是作者提出的应对框架。面对一个可能拥有自主性的“硅基文明”，人类不能仅靠技术管控，而需要与之建立一套全新的、共存的伦理与规则体系，即新的“文明契约”。
通过这四个概念的串联，本书将AI从技术议题提升为一个关乎哲学、伦理、社会结构与文明走向的综合性议题。对企业家而言，经由阅读本书，可以进行更为深入的思考。例如，如果你的企业战略只考虑AI如何优化现有流程，而未曾思考你的行业、你的组织在“碳基文明”向“硅基文明”过渡期间可能发生的范式颠覆，那么这份战略可能从根基上就是脆弱的。又如，当AI在效率和规模上超越人类时，企业不能再简单地将人视为执行任务的劳动力，那些无法被算法量化的能力—如真正的创造力、共情力、批判性思维、价值判断和伦理抉择—将变得前所未有地重要。更进一步，在AI时代，一家伟大的企业不能仅仅追逐利润，它必须成为社会信任的承载者和未来规则的共建者——企业在开发和应用AI时，它的算法设计、数据利用和商业模式，本身就是在参与书写一份新的“文明契约”。
《AI文明史·前史》无疑是一部思想密度极高的作品。对有远见的企业家而言，阅读此书，无疑可以帮助自己在当下这个技术狂飙的时代，掌握最为稀缺的品质：视野的远大、开阔，与头脑的清醒、清明。
本文来自微信公众号“复旦商业知识”（ID：BKfudan），作者：郑诗亮，36氪经授权发布。