生成式AI应用潮流正在改变
生成式AI的商业应用正步入新阶段。庆应义塾大学的琴坂将广教授在《DIAMOND 哈佛商业评论》上以“生成式AI：从效率提升到差异化”为题，指出了一个重要的转折点。迄今为止，许多企业已将ChatGPT等生成式AI作为文档撰写、信息整理等“提升业务效率”的工具引入。然而，要建立竞争优势，向下一阶段过渡至关重要。本文将以最新资讯为素材，为管理者和CTO们解析生成式AI应用迈向“差异化”的具体路径。
从“EdGPT”看领域专用型AI的崛起
首先值得关注的是从通用工具向“领域专用型”的演进。PR TIMES报道的“从ChatGPT到教育应用‘EdGPT’的进展”研讨会，可谓是这一趋势的象征性动向。专注于教育这一特定领域的AI应用（EdGPT）正成为讨论焦点。这不仅仅是关于在教育场景中使用ChatGPT，而是旨在深入理解教育领域的知识、教学法、学习者特性等，并构建优化后的AI模型或智能体。
这一趋势不仅限于教育。构建专注于自身业务领域的AI，即“企业专属GPT”，将成为下一个重要的差异化因素。例如，利用企业长期积累的客户数据、产品知识、知识库、内部规章等进行训练的AI助手，能展现出通用ChatGPT无法企及的极高准确性和上下文理解能力。这将为提升客户服务质量、自动化复杂内部流程、激发新业务创意等方面，奠定竞争对手难以模仿的价值创造基础。
AI智能体平台进入实用阶段
Allganize宣布参展“AI World 2026”的消息表明，实现这种“领域专用化”的技术基础正在成熟。生成式AI与AI智能体平台使企业能够根据自身业务流程，协调多个AI智能体，构建自主运行的系统。
例如，正如在中途招聘效率提升研讨会上热议的那样，可以构建一个由多个AI助手协同工作的机制，负责从应聘材料的初步筛选、面试日程协调到对求职者的跟进等全流程。关键在于，不是使用单一的AI工具，而是在“平台”上对多个“专业智能体”进行编排与协调。这使得AI能够应用于判断标准复杂、以往难以自动化的业务（例如：中途招聘的材料筛选），可能性大大拓宽。
从管理视角来看，这种平台化方法虽然需要初期投资，但能确保长期的扩展性和灵活性。一旦基础平台建成，便可推广应用于销售、客户支持、财务等多个部门。
“被引用”价值的可视化与AI时代的品牌建设
《朝日新闻》报道的ITreview“AEO仪表板”β版上线，凸显了AI时代新的营销与品牌建设指标。该服务旨在可视化企业自身的网络内容被生成式AI（例如ChatGPT的回答）“引用程度”。
这是一个极其重要的视角。在生成式AI成为信息收集主要入口的未来，与在搜索引擎中排名靠前同等甚至更为重要的是，“作为受AI信赖的信息源被引用”，这将直接关系到品牌认知和客户获取。如果AI能准确引用并传达企业的产品信息、技术解说、行业分析等内容，将产生不可估量的品牌价值。
管理者需要从“对AI的可引用性”这一角度，重新构建企业的知识管理与内容战略。系统性地发布专业性高、可信赖的信息，并以易于AI学习的形式公开，将成为下一代的差异化战略。
迈向实践性导入的下一步：三项具体行动
那么，管理者和CTO应如何驾驭这个“从效率提升到差异化”的阶段呢？在此，我们提出三项可以立即开始的具体行动。
1. 启动企业内部知识的“AI可学习化”项目
首先，加速对企业内部散落的最具价值的知识（销售手册、技术问答、过往优秀案例、合同模板等）进行数字化和结构化处理。将其整理为仅供内部使用的检索系统，或作为未来企业专属AI模型的学习数据。目标是从云端存储中PDF文件散乱的状态，向前迈进一步，达到“AI就绪”状态。
2. 在试点领域尝试“AI智能体协同”
利用Allganize这类平台，或Microsoft Copilot Studio、各种RPA工具与AI的联动功能等，在小范围内尝试AI智能体的协同工作。例如，在客户支持领域，尝试将接收查询的智能体、检索知识库的智能体、生成回答的智能体、提请人工确认的智能体进行联动协作的实验。从中发现成功模式，并在企业内部积累相关经验。
3. 将“AEO”视角融入内容战略
与市场营销部门协作，检查发布的内容是否也便于AI引用。注重使用清晰的标题、结构化的数据、基于事实的准确描述以及专业性的呈现。开始着手建立定量监测企业自身领域“AI引用实绩”的机制，可利用ITreview仪表板等工具。
克服成本与风险的管理决策
当然，导入差异化AI相较于使用通用工具，伴随着更高的成本和风险。构建或定制专属模型、引入并集成平台，都需要技术能力和投资。此外，AI判断失误、机密信息处理相关的风险管理也变得更加重要。
然而，如果在此刻吝于投资，可以预见在不久的将来，面临被那些基于自身核心知识构建差异化优势的竞争对手甩在后面的风险更大。关键在于，并非推行全公司范围的一刀切式大改革，而是从风险可控的试点项目开始，通过积累成功案例，逐步验证投资回报率。琴坂教授所指出的通往“差异化”之路，并非一蹴而就，而是通过知识积累与技术实验的不断叠加而开辟的。
生成式AI已不再是“试用一下”就结束的话题。如何将其“置于战略核心，并将竞争规则变得对自身有利”，是未来管理者的重大责任。在已享受效率提升成果的今天，正是时候认真考虑向差异化进行实质性投资。
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