2025年， IMD发布《面向企业高层的AI指南：从战略到执行 以人工智能制胜》报告，为企业领导者提供AI从战略制定到落地执行的全面指导，助力企业借助AI实现竞争优势。
报告指出，生成式人工智能（GenAI）是企业战略转折点，其影响或比肩『互联网』，能变革工作、创新及问题解决方式，但也带来责任与挑战。一方面，AI投资回报可观，IDC研究显示企业每投1美元💵AI平均获3.5美元💵回报，部分企业达8美元💵，且实施周期缩短，40%企业不到6个月；另一方面，AI能耗高，美国能源部预测2028年AI或使美『数据中心』电力消耗占比升至12%，还加剧数字鸿沟，影响地缘政治与经济增长。
在技术发展上，GenAI领域硬件不断创新，专用AI『芯片』、量子混合系统等提升性能与能效；模型向多模态演进，视频生成逼近 photorealistic 质量，新架构提升学习效率；检索增强生成（RAG）结合实时信息保障准确性，Agentic AI能自主完成复杂任务，未来或主动发起交互，改变人机关系。
企业应用层面，GenAI需融入全组织功能而非单一用途。跨团队可借其自动化报告生成等重复任务降本提效；创新上，分析市场趋势辅助产品开发与头脑风暴；营销和销售可实现大规模个性化；还能助力供应链场景规划、填补人才缺口及促进知识共享。同时，GenAI可推动ESG目标，如自动化可持续发展报告、优化资源利用、助力『循环经济』及保护生物多样性。不同行业AI成熟度各异，金融、消费 goods、汽车、医疗制药、制造业等领域领先企业，均在高管支持、技术基建、运营、人才、伦理风控等方面表现突出。
执行落地关键在于赋能员工，需构建“价值 - 数据 - 人员”框架。价值层面明确AI解决具体可衡量问题；数据层面保障数据可获取与质量，借助协作平台平衡隐私与分析需求；人员层面化解员工对AI的担忧，通过沟通与变革管理获支持。此外，要分步骤推进，开展实操培训、创建安全测试环境、建立效果衡量指标，形成良性循环。还需依据AI能力七层级框架（基础自动化、规则决策等）评估系统，针对性管理风险。
风险管控方面，需确保数据多样性并审计偏见，采用对抗训练、真实环境测试等增强AI安全性，保留人类监督，运用联邦学习等保护隐私，设立伦理委员会与遵循法规。网络安全上，采用“设计即安全”理念，从模型开发、对抗防御、数据保护、供应链安全、事件响应等多维度构建策略。
报告强调，AI转型是持续过程，需结合AI与人类优势，定期评估影响，企业领导者应围绕核心框架制定策略，关注行业变革，保障AI安全，以实现AI驱动的可持续增长。
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