57% 的企业使用人工智能，但大多数企业都犯了一个致命的管理错误。——关于人工智能的创意图片：Xpert.Digital
人工智能真正的瓶颈在于高管层：高管们现在迫切需要做出哪些改变
德国效率陷阱：为什么人工智能带来的纯粹成本节约会变得危险
游戏到此为止：为什么人工智能现在必须成为数字操作系统
人工智能已经席卷德国办公室，但真正的突破仍在等待中。尽管人工智能的使用量正在迅速增长，越来越多的员工依赖数字助理，但大多数公司仍然停留在辅助角色：人工智能撰写电子邮件、摘要文本和协助研究。然而，那些仅仅将人工智能视为高级聊天机器人的人忽视了它的真正潜力，在最糟糕的情况下，这只会让停滞不前变得更加数字化。.
真正的经济杠杆在于向智能体人工智能转型——即能够跨部门独立规划、控制和执行复杂流程的系统。这揭示了德国工业界亟需采取行动。管理层必须彻底反思流程，大幅提升数据质量，并且不再将人工智能视为单纯的成本削减手段，而是将其视为推动新增长的引擎。时间至关重要：那些未能从孤立工具跃升至集成式数字操作系统的企业，如今将不可避免地在国际竞争中落后。.
从人工智能工具到数字操作系统：为什么德国经济现在需要重塑其流程
那些仅仅将人工智能用作写作助手的人，实际上是在将停滞数字化。
人工智能已从一个小众话题跃升为德国经济中一项广泛应用的核心技术。在拥有20名或以上员工的公司中，57%的公司正在使用人工智能。一年前，这一比例为36%，两年前仅为20%。另有38%的公司正在计划或讨论实施人工智能。表面上看，这是一个令人瞩目的突破：短短两年内，人工智能用户的比例几乎增长了两倍，只有极少数人仍然认为人工智能无关紧要。.
然而，广泛应用不应与经济成熟混淆。关键问题不再是公司是否使用人工智能工具，而是人工智能是否已永久融入价值创造流程，从而改进决策、缩短交付周期、减少错误、创造额外收入并进一步发展商业模式。这恰恰是目前存在显著差距的地方。许多公司选择性地将生成式人工智能用于文本处理、研究、摘要或客户互动。在已经使用人工智能或正在考虑使用人工智能的公司中，只有11%的公司使用能够独立处理多阶段任务的人工智能代理。另有29%的公司正在计划实施此类方案，31%的公司正在讨论此事。因此，从辅助型人工智能到主动型人工智能的转变才刚刚开始。.
从经济角度来看，这种转变远比增加用户数量意义重大。语言模型可以提高单个员工的工作效率。而一个高度集成的代理系统则可以彻底改变部门、数据库、应用程序、客户和供应商之间的流程。它将人工智能从个人工作辅助工具转变为公司运营架构的一部分。这不仅提高了生产力潜力，也增加了管理责任。引入代理并非仅仅是自动化另一个软件功能，而是从根本上重新定义了工作分配方式、知识获取方式、控制方式和价值创造方式。.
较大的数字掩盖了较浅的深度。
德国的使用数据显示，人工智能的普及程度初步较高，但主要停留在表面层面。人工智能尤其常用于语言密集型、易于操作且风险相对较低的任务。在客户沟通方面，使用人工智能的公司比例高达72%；在市场营销和传播领域，这一比例为54%。相比之下，人工智能在控制、内部知识管理和生产、产品和服务以及销售领域的应用比例分别为25%、22%和14%。因此，这项技术主要应用于企业的数字化边缘领域，而很少真正融入价值创造的核心环节。.
这种分配方式是合理的。企业会优先选择那些易于部署、集成成本低且能立即见效的应用。例如，一个文本助手可以在几个小时内完成部署。相比之下，一个能够获取报价、检查库存、评估交货日期、发起审批流程并在企业资源计划 (ERP) 系统中记录流程的代理程序则需要可靠的数据、明确的权限、接口、流程知识以及清晰的责任规则。虽然经济效益更高，但组织方面的挑战也更大。.
这导致了一种典型的扩散模式。用户数量的增长速度最初会超过经济影响的增长速度。员工开始使用普遍可用的工具，团队启动试点项目，公司购买许可证。更深层次的变革随后才会到来，因为它需要对数据架构、流程设计、培训和治理进行投资。因此，仅仅关注采用率会高估进展。相关的指标不是能够访问模型的员工人数，而是人工智能能够显著提高结果的流程比例。.
国际比较也凸显了这种差异。在全球范围内，人工智能驱动的价值创造主要集中在少数几家领先企业手中。一项全球研究表明，74%的人工智能驱动价值创造仅由20%的企业创造。这些先行者中有59%已利用人工智能从根本上重塑了其商业模式。而在德国，只有21%的企业做到了这一点。在新产品和服务方面，这一差距更是超过两倍：领先企业中有62%做到了这一点，而德国只有25%。德国无疑拥有必要的基础，但却很少将其转化为增长和新的市场产品。.
聊天窗口并不能提高工作效率。
生成式人工智能的生产效益在具体任务层面显而易见。在客户服务、文档编写、编程、研究或文本创作等结构化任务中，辅助系统可以缩短处理时间，并让经验不足的员工更快地获得成熟的解决方案。一项被广泛引用的、针对5000多名客户服务人员的实地研究发现，平均生产力提高了约15%。经验不足和绩效较低的员工受益尤为显著，而经验丰富的专业人员受益则明显较小。.
这些发现解释了为什么人工智能最初在许多公司被视为个人生产力的提升工具。它能降低搜索成本、生成草稿、构建信息结构，并使隐性知识更容易获取。这有助于提高质量标准并缩短培训时间。与此同时，人工智能对不同经验水平用户的影响各不相同，这表明它并非万能的加速器。对于复杂、结构不良或高度依赖上下文的任务，检查结果可能会消耗掉节省下来的大部分时间。当看似合理的语言被误认为是可靠的知识时，错误尤其危险。.
在公司层面，又出现了另一个问题。即使单个员工的工作效率提高了10%或20%，整体生产力也不会自动提高相同的幅度。节省的时间可能会在各个环节被抵消，因为审批、数据访问、交接和职责分配等环节依然存在。如果价格审批仍然需要几天时间，那么即使报价生成速度加快也意义不大。如果投诉数据没有反馈到产品开发和质量管理中，那么即使客户咨询得到快速解答，也只能带来微乎其微的改善。因此，即使局部效率有所提高，瓶颈问题依然存在。.
这就是当前人工智能浪潮生产力悖论的核心：工具迅速普及，但其对宏观经济和企业层面的影响却需要一段时间才能显现。一项广泛应用的技术要充分发挥其潜力，还需要配套的投资。在以往的技术浪潮中，这些投资涉及电气化、计算机和互联网。而如今，则涉及数据质量、界面、云计算和计算基础设施、流程标准、技能发展以及新的决策模型。软件本身只是实现真正生产力提升所需资本的一部分。.
智能体正在拓展自动化的边界。
传统的语言模型本质上是对输入做出反应并产生输出。相比之下，人工智能代理会设定目标，将其分解为子步骤，访问工具和数据源，评估中间结果，并在预设的范围内触发相应的操作。例如，它可以识别供应商、比较价格、检索信用信息、创建不同的报价方案、提出后续问题，并准备审批流程。人类不再需要启动每个步骤，而是只需定义目标、规则和检查点即可。.
这改变了自动化的经济单位。有了助手，任务就能加速完成；有了智能体，整个流程都可以重新设计。这种差异至关重要。业务流程的成本往往并非来自单个工作步骤，而是来自等待时间、媒体中断、查询、更正和协调工作。智能体系统能够精准地解决这些效率低下的问题，因为它们可以跨多个系统处理信息，并自动触发下一步操作。.
因此，最大的潜力并不一定在于那些引人注目、完全自主的应用。通常情况下，那些根据明确规则处理重复性流程的、定义明确的代理程序也具有经济价值。在采购方面，它们可以整合需求并准备报价；在维护方面，它们可以汇总传感器数据、维护历史记录和备件库存；在物流方面，它们可以检测延误、计算替代方案并主动通知受影响的客户；在财务方面，它们可以核查差异、分配文件并上报不明确的案例。关键在于，代理程序并非在公司内部自由运行，而是在精心构建的行动范围内运作。.
完全自主既非技术上的必要条件，也并非总是经济上合理的。错误决策可能造成的损失越大，权限、审批和控制就越需要严格。代理人可以在不签署合同的情况下提出交付方案；他们可以在不最终授权付款的情况下开具发票；他们可以在不做出录用决定的情况下撰写申请文件。经济进步的关键不在于最大限度的自主，而在于人类与机器之间决策权的最优分配。.
瓶颈在于公司的管理。
只要人工智能主要被视为一种软件工具，责任通常就落在IT部门身上。但这种模式已不足以应对基于代理的人工智能。IT部门可以选择平台、提供接口、实施安全要求并监控技术质量。然而，它无法独自决定哪些流程目标适用、哪些风险可以接受、哪些决策可以自动化以及角色如何变化。这些问题应由高层管理人员和相关部门负责。.
管理上最关键的错误就是简单地将新技术套用到旧流程上，而不做任何改变。仅仅加快低效流程的速度只会加剧其错误并增加其复杂性。因此，在进行任何自动化之前，必须确定哪些步骤可以省略，哪些数据是真正必要的，以及哪些环节需要人工判断才能创造价值。正确的顺序不是：购买工具、寻找应用场景、培训员工，而是：明确价值创造问题、简化流程、整理数据和职责、选择合适的技术，并评估其影响。.
成功的AI公司与其说是拥有独家模型，不如说是组织架构的稳定性更胜一筹。国际调查显示，那些受AI影响较大的公司会更频繁地从根本上重塑其工作流程。它们将效率与增长和创新相结合，而不是仅仅将AI视为削减成本的工具。此外，高层管理人员的责任更加明确，专业部门也更紧密地参与到开发和运营中。这不难理解：单一模型可以被众多竞争对手购买，而多年积累的数据、流程知识、客户关系和组织学习等复杂机制则难以复制。.
这导致董事会和高管的管理任务发生了变化。人工智能项目不应再仅仅基于技术里程碑进行评估。相关指标包括吞吐量、错误率、每位客户的收入、库存水平、服务质量、转化率、废品率、按时交付情况以及资金占用情况。如果没有可靠的经济基础，试点项目是否真正创造价值就难以确定。同时，成本必须全面计入：模型使用、集成、数据准备、监控、训练、安全措施以及持续调整。只有这样，才能对投资和收益进行可靠的比较。.
德国的效率陷阱正在减缓新的增长。
德国具备发展工业人工智能的绝佳先决条件。其经济拥有深厚的专业知识、高质量的技术数据、强大的工业价值创造能力、众多专业化的中型企业以及要求苛刻的客户。机械工程、自动化、物流、化工、汽车工程和医疗技术等领域正在涌现出复杂的流程，而人工智能可以在这些领域带来显著效益。与此同时，一个战略弱点也显而易见：许多公司在实施人工智能时主要关注效率，而对增长、新产品和新商业模式的关注度则相对较低。.
鉴于高昂的成本、技术工人短缺和生产力增长乏力，这种关注点是可以理解的。当能源、劳动力、监管和融资成本高昂时，降低成本似乎是一个显而易见的目标。然而，单方面的效率提升策略存在三大风险。首先，这种策略过于保守，将潜在的节约限制在现有成本中心。其次，竞争对手也可以推出类似的工具，导致竞争优势迅速消失。第三，如果人工智能主要被视为裁员项目，则可能导致恶性循环，进而引发员工隐瞒知识或拒绝申请。.
以增长为导向的人工智能遵循不同的逻辑。它不仅能改进现有流程，还能拓展服务范围。例如，机器制造商可以利用状态数据开发预测服务；物流供应商可以更动态地进行运力营销，并更早地识别风险；保险公司可以更好地整合预防和理赔管理；咨询公司可以系统化知识，并提供可扩展的、数据驱动的产品。在这些情况下，人工智能不仅成为一种合理化的手段，更是客户价值不可或缺的一部分。.
德国的效率优势依然宝贵，但需要更强大的市场视角加以补充。核心问题不应仅仅局限于代理商节省了多少工时，同样重要的是，他们能带来多少额外的订单、服务收入、数据产品或客户忠诚度。仅仅依靠内部优化的公司，面临着被那些将人工智能直接融入自身价值主张的竞争对手超越的风险。战略上的区别在于，是选择成本更低的传统业务模式，还是选择更高效的新业务模式。.
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中小企业 (SME) 和人工智能集成面临的挑战
中小企业需要不同的规模化逻辑。
对于德国中小企业而言，向基于代理的人工智能转型尤其具有挑战性。中小企业通常IT人员较少，系统环境异构，且投资预算有限。许多流程依赖于员工的个人经验、非正式约定以及长期积累的应用程序。虽然这为自动化提供了巨大的潜力，但也常常导致代理缺乏可靠运行所需的标准化基础。.
因此，中型企业不应试图照搬全球企业的AI程序。更明智的做法是选择性地扩展少数几个经济效益明确的流程。合适的流程应具备以下特点：业务量大、模式重复、数据丰富且结果可衡量。例如，报价处理、技术客服、文档审核、备件识别、供应商沟通或内部知识检索。如果此类流程运行可靠，其组成部分和经验教训可以推广到相邻领域。.
经济效益很大程度上取决于标准化和可重用性。如果定制开发的独立解决方案仅用于处理小型流程，则成本可能过高。平台、行业特定解决方案和共享数据空间可以降低固定成本。协会、软件供应商和专业服务提供商也发挥着至关重要的作用，因为它们可以汇集技术专长，并将监管要求转化为可重用的模块。对于许多中型企业而言，决定性因素并非构建完美的内部模型，而是能否将现有模型与自身的流程知识安全地集成。.
依赖不应与劳动分工混淆。所有组件都自行开发在经济上是不合理的。然而，公司必须清楚哪些部分具有战略关键性。客户数据、流程逻辑、授权模型以及切换供应商的能力应始终由公司掌控。模型和计算能力可以从外部获取，前提是接口、数据可移植性和退出程序必须明确定义。自主权并不意味着完全独立，而是指拥有可信的替代方案。.
工作正在被重新定义，而不是被简单地取代。
关于人工智能与就业的争论往往局限于有多少工作岗位面临风险。然而，人工智能最初影响的是任务本身，而非整个职业。一个职业包含一系列日常活动，例如分析性活动、沟通性活动、体力劳动和责任性活动。其中一些活动可以被自动化，另一些活动可以通过人工智能得到增强，还有一些活动的重要性会日益凸显。因此，无论是“人工智能会彻底取代所有工作”的论断，还是“几乎不会有任何改变”的乐观论调，都是不准确的。.
短期内，最大的影响可能是任务的重新分配。员工将减少搜索、文档记录、日常沟通和数据录入的时间。取而代之的是，对测试、异常处理、客户理解和流程设计的需求将会增加。所谓的“初级效应”尤为显著：如果人工智能接管了许多简单的入门级任务，那么对入门级专业人员的需求可能会减少。与此同时，这些任务历来都是初级员工积累经验知识的学习途径。因此，企业必须建立新的资质认证体系；否则，它们将缺乏下一代经验丰富的专业人才。.
领导力也在发生变化。当员工准备或执行运营决策时，负责人必须通过规则、升级权限和结果质量来更有效地领导。对具体工作步骤的微观管理变得越来越不重要，而系统整体设计的重要性则日益凸显。这要求我们对控制的理解有所不同。并非所有行动都需要事先批准，但关键决策必须可追溯。并非所有错误都能避免，但必须及早识别并制止异常模式。.
企业如何分配生产力提升成果对能否被接受至关重要。如果节省的时间仅仅用于裁员，就会滋生阻碍自动化的动机。但如果这些时间用于减轻工作负担、提升质量、管理增长或资助进一步培训，员工参与的意愿就会增强。这并非无关紧要的社会政治问题，而是影响经济成功的关键因素。相关机构需要员工的流程知识。而那些想要利用这些知识的人则需要信任和可信的视角。.
数据质量成为资产负债表上的一个项目
人工智能代理的可靠性取决于其访问的数据和规则。许多公司高估了自身的技术成熟度，因为原则上信息是可用的。然而，可用性并不意味着可用性。数据可能存在矛盾、过时、不完整、文档不完善或分散在不同系统中等问题。人类通常能够通过经验和解释来弥补这些缺陷。而自动化代理则可能迅速将这些缺陷转化为严重的错误。.
近期商业调查显示，数据质量、专业知识匮乏和治理不善是人工智能经济效益面临的最大障碍之一。许多公司至少偶尔会遭遇人工智能投资不达标的情况，导致返工、延误或积压。这凸显了为何数据投资不应被视为单纯的技术性附属项目。主数据、元数据、访问权限、更新规则和职责都是生产性资产，即便它们在传统的资产负债表上几乎不可见。.
对于基于代理的系统而言，还存在一个额外的要求：数据不仅要可读，还要可操作。代理需要明确的身份、可靠的接口和机器可读的业务规则。它必须知道当前价格、哪个供应商已获批准、哪个合同有效以及谁拥有决策权。流程对非正式知识的依赖程度越高，其自动化难度就越大。因此，引入代理就成为对组织清晰度的一次考验。.
企业不应试图抽象地追求整个组织的数据质量完美。这样做既耗时又费钱。流程导向的方法更为有效。针对每个优先用例，明确必要的数据源、质量要求、职责和控制措施。这能将数据工作与经济效益直接联系起来。优质数据并非通过一次性的数据清理项目就能获得，而是通过在运营流程中持续、结构化的维护来实现的。.
安全必须融入到整个行动流程中。
从被动响应系统到主动行动系统的转变从根本上改变了风险状况。错误的文本可以在离开公司之前得到纠正。相比之下，能够访问电子邮件、数据库、支付流程或生产系统的代理人可以立即触发相应的操作。因此，诸如幻觉、篡改输入、数据泄露或权限错误等风险都具有了实际操作层面的意义。.
间接攻击尤其棘手。例如，代理程序可能会处理包含隐藏指令的外部文档、网站或电子邮件。如果系统将这些指令解读为合法命令，则可能导致数据泄露或执行未经授权的操作。此外，内存故障、知识库被篡改以及多个代理程序之间的连锁反应也会造成安全漏洞。流程开始时的微小错误可能会在后续步骤中被放大，最终导致人为疏忽。.
答案并非完全摒弃代理。经济合理的架构应具备最小权限、清晰划分读写权限、日志记录、运行时监控以及分层权限等特点。代理应仅被允许访问执行任务所需的系统和数据。关键操作需要额外确认。异常行为必须自动停止或升级处理。此外，应始终能够还原导致特定决策的数据、规则和模型版本。.
治理不应沦为事后补救或简单的文档记录，而必须成为产品设计不可或缺的一部分。经济合理的治理能够缩短审批流程，因为风险从一开始就以标准化的方式得到应对。它还能创建可复用的角色模型、测试流程和控制模式。那些在试点项目完成后才添加安全措施的公司会积累技术债务，并延缓规模扩展。而那些从一开始就整合安全措施的公司则能更快发展，因为信任和责任机制得到了清晰的界定。.
监管既是成本因素，也是竞争过滤器。
欧洲法律框架提高了对透明度、风险管理、人工监督、文档记录和人工智能专业知识的要求。自2026年8月起，关键的透明度和治理要求已生效，而针对高风险系统的某些义务将分阶段实施。对于企业而言，这意味着需要投入更多精力，尤其是在人事决策、信用评估、关键基础设施或受监管产品中使用人工智能时。.
纯粹的防御性监管视角是不够的。清晰的规则如果能够促进供应商、企业和客户之间的信任，就能降低交易成本。尤其是在工业B2B领域，可追溯性、安全性和责任是至关重要的采购标准。能够证明数据流已记录、代理权限已受控且结果可验证的供应商，相比那些技术强大但缺乏透明度的解决方案，拥有竞争优势。.
当不确定性导致决策延误时，监管就会出现问题。如果企业不知道如何对系统进行分类、需要哪些证据，或者一旦出现故障谁应承担责任，它们就会推迟投资。因此，实用指南、监管测试平台和标准化程序至关重要。特别是对于小型企业而言，它们需要的是易于理解的模板，而不是额外的抽象义务。政策制定者不仅应该设定限制，还应该降低实施成本。.
这对管理层来说意义重大：法律、数据保护、信息安全和员工代表必须从项目伊始就参与其中。迟来的审核往往会阻碍技术上成功的试点项目投入实际应用。早期参与并不意味着否决每一个想法，而是有助于进行风险分类，从而使非关键性应用能够快速获得批准，而敏感应用则得到专门的安全保障。.
数字主权决定谈判实力
德国和欧洲经济严重依赖非欧洲供应商提供的云基础设施、软件平台和领先的人工智能模型。企业越来越意识到这种依赖性。在信息技术领域，超过60%的企业表示在至少一个关键技术领域存在高度依赖性；在制造业，这一比例接近50%。在生成式人工智能方面，超过三分之一的信息技术公司和大约四分之一的工业公司都感到严重依赖非欧洲供应商。.
这种依赖本身并非有害。全球平台提供强大的模型、高度可扩展性和快速创新能力。一概拒绝会增加成本，并可能扩大技术差距。当企业缺乏切实可行的切换方案、无法迁移数据或将核心流程与专有功能绑定时，情况就会变得十分严峻。在这种情况下，议价能力会转移到服务提供商手中，价格变动、地缘政治冲突或监管决策都可能直接影响其自身的价值创造。.
因此，务实的国家主权战略依赖于技术和合同选择。数据应以可控格式提供，接口应尽可能开放，代理逻辑应与各个模型分离。对于特别敏感的应用，欧洲或自主运营的解决方案可能更为合适，而不太重要的任务则可以在全球平台上运行。至关重要的是，基于风险和战略重要性进行审慎的划分至关重要。.
从长远来看，欧洲的机遇并非仅仅在于争夺最大的基础模式。其优势在于工业数据、受监管的应用、工程技术专长以及值得信赖的集成。如果欧洲供应商能够基于这些资源，为生产、能源、交通、医疗保健和行政管理等领域开发专门的代理系统，那么一个独立的市场便有可能出现。然而，这需要充足的资金、强大的计算能力、公共采购以及快速获取工业数据。主权并非通过政治口号就能实现，而是要依靠具有竞争力的产品。.
从试点项目到可衡量的运营
迈向基于代理的组织之路，既不应被视为一次重大的技术飞跃，也不应被视为一系列互不协调的小规模实验。我们需要的是一个能够将短期学习成果与战略转型相结合的方案组合。企业需要一些优先流程，这些流程的经济价值、数据和风险都应清晰透明。每个用例都应有负责部门、可衡量的起点和明确的终止标准。.
第一步是流程诊断。长时间的等待、频繁的查询、高昂的错误成本或不必要的库存都源于何处？哪些决策遵循重复模式？目前哪些信息需要从多个系统中手动收集？只有回答这些问题，才能确定传统工作流、语言模型还是智能体才是合适的解决方案。并非所有问题都需要人工智能。基于规则的自动化通常更具成本效益、更稳定，也更容易验证。.
接下来，我们将进行有限的生产部署，而不是无休止的演示项目。我们会为代理赋予明确的行动范围、真实世界的数据和受控的权限。我们会将其结果与之前的表现进行比较。衡量指标不仅包括时间和成本，还包括质量、异常情况、用户接受度以及新出现的风险。只有当日常使用中的有效性得到证实后，我们才会扩展流程或将其应用到其他领域。.
机构学习能力至关重要。企业需要一个涵盖平台、安全、数据访问和监管的中央框架，同时在各个部门之间保持分散的责任制。如果所有调整都必须经过完全集中的人工智能部门，那么它就会成为瓶颈。相反，完全分散的实验会产生影子人工智能、重复劳动和不可控的风险。联邦模式是成功的：中央标准和共享基础设施，结合与流程紧密结合的专家开发。.
经济杠杆作用在于经济的广度。
对德国经济而言，人工智能转型正值关键时刻。经济增长乏力，劳动年龄人口老龄化，多年来生产率增长不足以有效抵消成本上升和人口结构挑战。尽管对生成式人工智能的长期贡献评估结果差异很大，但总体而言，都指向积极的生产率提升效应。因此，对德国而言，关键不仅在于个别科技公司能否成功，更在于工业、中小企业、服务提供商和公共管理部门能否有效利用这项技术。.
人工智能的广泛应用可以通过让现有员工处理更多工作、更快地获取知识以及减少行政任务来缓解技能短缺问题。它还可以增强能源和劳动密集型企业的竞争力。然而，如果人工智能仅仅加速现有的办公流程，其影响仍然有限。要发挥更大的作用，需要更好地协调生产计划、开发、维护、物流和公共审批流程。.
与此同时，企业间的差距将会扩大。先行者不仅能获得短期效率提升，还能积累数据存储库、集成专业知识和组织流程。这些能力相辅相成。那些更早实现规模化生产的企业学习速度更快，也能以更低的成本实现更多流程的自动化。落后者日后不仅需要购置技术，还要努力追赶积累的经验优势。因此，如今的使用差距可能会演变为永久性的竞争和利润差距。.
因此，政策制定者应将信息扩散更深刻地理解为一项基础设施任务。这包括高性能网络和数据中心、数字化管理、继续教育、应用型研究、资本获取以及互操作的数据空间。竞争性市场同样至关重要。如果少数平台控制了模型、云计算、接口和分发渠道，那么大部分附加值将流向基础设施运营商。德国和欧洲不必事事亲力亲为，但必须保持足够的国内专业技术和竞争优势，以避免丧失所有经济利益。.
机会之窗正在以比预期更快的速度关闭。
德国经济已成功完成人工智能应用的第一阶段。这项技术已得到认可、接受，并在许多公司进行了实际测试。下一步更具挑战性，因为它并非仅仅通过购买更多许可证就能实现，而是需要对流程、数据和职责进行重新设计。正因如此，当前做出的决策将决定哪些公司能够利用人工智能获得持久的生产力和增长优势。.
实际情况比一些末日论调所描述的要好得多。德国拥有雄厚的工业实力、技术娴熟的劳动力、稳固的客户关系以及宝贵的工艺知识。与此同时，商业模式创新和生产规模化方面的滞后也是不容忽视的。那些满足于高使用率的人将活跃度误认为是进步。一家公司可能拥有成千上万的人工智能用户，却仍然难以获得任何额外利润。.
因此，其基本原理是：智能体人工智能既非短期潮流，也非繁荣的保证。它是一种新型的组织架构。当企业明确目标、简化流程、使数据易于管理并合理分配人力控制权时，其优势便会显现。这主要是一项管理任务，需要技术、法律和人力资源开发的支持。.
决定性的竞争并非在于谁的模型最雄辩，而在于谁能将知识转化为可靠的行动。仅仅将人工智能融入现有流程的公司只能获得零星的改进。而那些围绕人工智能重新设计流程的公司，则能从根本上改变其成本结构、速度和市场地位。因此，德国的问题不再是缺乏关注，而是普遍的热情可能导致创新不足或深度不足的风险。机遇之窗依然敞开，但先行者的学习曲线已经开启。.
