德国汽车行业洞察 | Vol.9 德国汽车业知道人工智能会来,只是不知道它会怎么来

德国汽车行业观察

"真正意义上的人工智能应用，会减少管理层级。而这恰恰是大集团内部并不真正想要的。"

这是一位来自德国某汽车集团内部人士对我说的话。类似的声音，我听到了很多。

起因是上一期中的一个观点：人工智能最先取代的是汽车行业里薪酬最高的岗位。文章最后我做了一项调查，293人参与了回答。从那之后，我与数十位业内人士进行了深入的私下交流。

我想弄明白一个问题：德国汽车行业在人工智能这件事上，到底处于什么位置？

官方层面，一切都很清晰。预算批了，Copilot 推出了，战略也写在PPT上了。

但企业内部的实际状况，却是另一番景象。

今天我们来看：

• 293位业内人士匿名透露的对AI的真实看法

• 为什么问题再次不出在技术上，而出在系统上

• 为什么压力来自中国和美国

谁参与了回答？

• 48% 来自主机厂和供应商

• 37% 是管理层、董事会及部门负责人级别的决策者

• 此外，我还与来自主机厂、供应商和科技公司的内部人士进行了单独交流

核心发现是什么？

• 85% 的人定期或每天使用AI

• 91% 已经引入或正在具体规划引入AI

• 57% 的人表示：今年必须启动相关工作

• 但即便如此：45% 的人存在方向不清的问题

这看起来矛盾吗？近一半的人推进不下去，尽管技术早已存在。

答案再一次不是技术，而是系统。

大多数人都想用AI。但系统没有给他们所需的条件：

• 没有时间深入学习

• 没有工具或培训的预算

• 没有对真正有效的方法的审批放行

• 没有允许试错的学习框架

• 没有方向指引：到底哪个应用场景值得投入

此外还有第二个效应。组织内部不同的人接受新技术的速度是不同的：

• 20%是先行者。他们尝试工具，搭建工作流，带动其他人

• 60%是观望者。他们需要来自高层的明确信号才会开始行动

• 20%是拒绝者。他们完全排斥AI

一位管理层人士说："我们团队里超过一半的人需要主动去做说服工作。这只能靠自上而下的推动。" 主要的恐惧是：失业。

正因为如此，发生了两件事：

第一，人们在用自己的工具：

50% 的受访者在过去12个月内自行引入了AI工具。而且这往往绕过了IT部门。用私人账户处理公司数据。未经审批的模型。将内部文档上传到外部工具。

甚至有个词来形容它：影子AI。

讽刺的是：很多公司出于数据保护原因禁止外部AI工具，结果恰恰制造了它们原本想规避的风险。

第二，组织把AI变成了一个Office功能：

在AI被官方允许的地方，组织试图把它压缩到尽可能适配现有的流程和思维模式，直到它感觉就像一个新增的Office功能一样。

人们不是在重新思考流程，而是在旧流程之上叠加AI。

"我们目前是把AI硬套在原有的固化流程上，没有利用这个机会用AI去彻底重构流程。"

那为什么没有人换一种做法？

第一，没人喜欢自断生路：

谁会自愿引入一个可能让自己变得多余的工具？或者一个会压缩自己管理范围的工具？

第二，AI根本就没被提上议程：

没有预算，没有计划，没有优先级。在供应商中，有12%的人表示，他们公司完全在封锁AI。

当企业开始应对AI时，大多数会选择引入微软的 Copilot。这几乎在每次交流中都会被提到。而且几乎每次都带着一种沮丧的语气。

大多数人得到的是什么呢？一个无法访问公司数据、不了解你具体工作场景的聊天机器人。能够访问公司数据的专业版许可证，每用户每月大约需要30欧元。但很少有公司会全面推广这个版本。其他功能都被屏蔽了。

而同样这批人，私下里用的是 Claude、ChatGPT 或 Gemini。所有人都反映：相比之下，Copilot 的效果要差得多。

即便是拥有专业版许可证的人，也同样感到沮丧：

"我们有专业版许可证。但 Copilot 连一个只有4份报价对比的Excel表格都搞不定。每年380欧元。不用它的话，我反而能快一倍完成工作。"

那接下来会发生什么？Copilot 被推广，大家试用几周。很多人对效果感到失望。使用率逐渐下降，最后不了了之。这样一来，AI这个议题在公司内部就被'烧焦'了。对于中间那60%的观望者来说，这恰恰印证了他们一直在等的结论："AI还不够成熟。"

那20%的先行者则继续像以前一样自己干。有些人放弃了，有些人选择了离职。他们知道什么是可能实现的，但没有获得实现它的机会。

而在管理层看来呢？AI这个议题可以勾掉了。工具引入了，任务完成。

这正是真正的谬误所在。引入Copilot不等于引入AI。它只是提供了一个功能被阉割版的ChatGPT，同时还让人误以为自己已经做出了足够应对。

在Office套件里加个聊天机器人，那只是一个功能更新，而不是一种新的工作方式。

在每一次交流中，我都会问：如果你的公司在AI上掉队了，会发生什么？

回答是：

• "核心业务的营收会跌入无底洞。"

• "两年之内，我们的产品就不再具有市场竞争力了。"

• "没有AI，我们几年内就会倒闭。"

在这里，几乎所有人的回答都是一致的。

好消息是： 认知层面没有问题。

更好的消息是： 组织是迟钝的。技术发展总是快于大型企业的适应速度。互联网、移动、云，每一次都是这样。

如果AI也遵循同样的规律，那我们就有足够的时间来适应。

坏消息是： AI这次可能不一样。

压力来自两个方向：

第一，新进入者的门槛在降低。

有了AI，以下事情突然变得便宜得多：

• 将一个产品推向市场

• 复制一个现有的商业模式

• 从外部攻击整个行业

AI原生初创公司不需要先进行转型。它们从一开始就用AI来构建一切。在成熟组织中需要一个上百人团队才能完成的事，它们用几个人加上AI智能体就能做到。

第二，谁起步早，谁就能建立起几乎无法被追赶的优势：

使用AI的人，能用一小部分资源就达到同样的结果。所以，谁起步早，谁就能开发得更快、卖得更便宜。这种优势后来者是很难追上的。

而恰恰在这里，来自中国和美国的竞争对手具有潜在优势。它们的组织更年轻，数字化程度更高，雇员保护制度更少。谁跟不上，谁就会被更快淘汰。这样一来，变革就能被更快地推行下去。而这正是优势的来源。

当下正在发生的，是一种脱节。一边是外部借助AI可以实现的可能性，另一边是组织内部正在发生的现实。而且这个鸿沟正在变得越来越大。

受冲击最严重的是成熟的大集团。规模大让它们行动迟缓。这一点我们并不陌生。

举一个例子：德国大集团目前正将大量软件开发工作转移到印度。这叫作离岸外包。梅赛德斯-奔驰就在其中。这个决策出自一个软件开发者既稀缺又昂贵的时代。

但眼下，情况正在发生变化。AI 正在从根本上改变软件开发这项工作。

代码正在变成一种通用商品。AI 可以接手它。企业需要的，是那些既懂产品又懂代码的资深专家。少数高技能人才，贴近核心业务，而不是远在海外。

然而，离岸外包的计划仍在执行。因为组织今天在执行的决策，源自于一个已经过时的旧世界。而且组织越大，纠正方向所需的时间就越长。

世界正在朝什么方向发展？朝着那些只需要今天一小部分知识工作者的企业方向发展。未来成功的企业，可能只剩下先行者。

但在这些交流中最让我震惊的是：在德国，有些企业至今仍未将 AI 列为优先事项。没有预算，没有来自高层的信号。

在我看来，这就是领导失职。没有借口。

AI 不是下一个工具。AI正在改变企业的底层操作系统。谁不把它当作头等大事来抓，谁就是在把企业往绝路上带。

回到开头的问题：德国汽车行业在 AI 这件事上，到底处于什么位置？

坦诚地说，从这些交流中得出的答案是：落后了。

有些企业可能无法挺过去。但局面并非只能如此。企业可以采取对策，但绝不是靠传统的旧套路。

好消息是：答案已经在你公司内部了。就是那20%的人，那些先行者。

他们早就开始了。用自己的工具，自己的项目，自己投入的成本。

这些人正是当下企业所能拥有的最宝贵的财富。绝不能阻碍他们，而是要最大限度地赋能他们。

这才是真正的赌注, 不是押注在技术上，而是押注在已经在使用技术的人身上。