AI能力如何助推企业实现价值共创 ——基于企业与客户间互动的探索性案例研究

要点总结

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关键要点

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论文重要性

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研究价值：本文揭示了AI能力如何通过感知与响应机制推动企业与客户间的价值共创，填补了现有研究的理论空白。研究影响力：本文不仅拓展了AI能力的阶段性发展框架，还为企业如何借助AI能力实现价值共创提供了实践指导。未来研究方向：未来研究可以进一步探讨AI技术在非商业实践中的应用，如科研实验室间的价值共创，以及AI能力在共情智能化阶段的表现。

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深度解读

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AI能力演进

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本文通过案例研究揭示了AI能力在企业价值共创中的动态演进过程。AI能力从机械智能化、分析智能化到直觉智能化逐步提升，每个阶段的能力特征和应用场景有所不同。在机械智能化阶段，AI主要用于符号识别和风险监控，如OCR技术在财务票据识别中的应用；在分析智能化阶段，AI能力扩展到算法开发，能够处理更复杂的场景需求，如自然语言处理和机器学习技术的应用；而在直觉智能化阶段，AI能力进一步发展为数据管道能力，能够通过数据聚合和分析帮助客户进行流程决策。这种能力的演进不仅推动了企业技术的进步，还促进了企业与客户之间的互动模式从被动响应到主动匹配，再到共生性发展的转变。这种动态演进过程为企业在不同阶段选择合适的AI能力提供了理论依据，也为未来的AI技术应用指明了方向。

感知与响应

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本文提出了一个“感知→响应”的框架，用于解释AI能力如何推动企业与客户之间的价值共创。感知过程是企业与客户互动的起点，企业通过洞察客户需求、匹配多元场景和发掘服务机会来识别价值共创的潜在机会。在机械智能化阶段，感知主要由关键客户驱动，企业被动响应客户的需求；而在分析智能化阶段，企业主动感知技术与场景的匹配需求；到了直觉智能化阶段，企业通过数据管道能力主动发掘客户的潜在需求。响应过程则是企业根据感知结果采取的具体行动，如锚定价值方向、延展价值空间和衍射价值链条。这种“感知→响应”的框架不仅揭示了AI能力与价值共创之间的动态关系，还为企业在不同阶段选择合适的响应策略提供了理论支持。

价值共创深化

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本文研究发现，随着AI能力的提升，企业与客户之间的价值共创程度逐渐深化。从敏捷式共创到赋能式共创，再到开放式共创，价值共创的主体和方式发生了显著变化。在机械智能化阶段，价值共创主要表现为企业对关键客户需求的快速响应，属于低程度的敏捷式共创；在分析智能化阶段，企业通过技术赋能与普通客户进行多元场景的匹配，实现了中等程度的赋能式共创；而在直觉智能化阶段，企业通过与客户群共同开发技术、搭建平台和构建生态，实现了高程度的开放式共创。这种价值共创的深化不仅推动了企业与客户之间的合作关系从单一到多元的转变，还为企业在数字经济时代构建开放型生态提供了实践指导。

客户角色转变

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本文揭示了客户在企业价值共创中的角色转变。从关键客户到普通客户，再到客户群，客户的角色随着AI能力的提升而不断变化。在机械智能化阶段，关键客户通过洞察能力需求推动企业进行技术研发；在分析智能化阶段，普通客户通过多元场景的匹配帮助企业实现技术赋能；而在直觉智能化阶段，客户群通过参与技术开发和平台构建，与企业共同打造数字生态。这种客户角色的转变不仅反映了企业与客户之间互动方式的动态变化，还为企业在不同阶段选择合适的客户合作策略提供了理论依据。未来的研究可以进一步探讨不同类型客户在价值共创中的具体作用及其对企业发展的影响。

未来研究方向

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本文的研究为未来的AI能力与价值共创研究提供了新的方向。首先，未来的研究可以进一步探讨AI能力在不同行业中的应用差异，特别是在非商业领域（如科研实验室）中的价值共创机制。其次，本文的研究对象主要集中在直觉智能化的初级阶段，未来的研究可以扩展到更高阶段的AI能力（如共情智能化），探讨其在价值共创中的潜在作用。此外，本文提出的“感知→响应”框架为未来的研究提供了理论基础，未来的研究可以进一步验证该框架在不同情境下的适用性，并探索其在其他数字化能力（如区块链、物联网）中的应用。最后，未来的研究还可以探讨AI能力与客户体验、企业创新等其他管理领域的关系，以全面理解AI技术对企业发展的深远影响。

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