生成式人工智能正在重塑專業服務機構的成本結構和工作流程。據MIT Sloan Management Review報道，房地產投資公司Alturas Capital Partners的內部律師過去在租賃業務上嚴重依賴外部律所，如今借助生成式AI，該公司已能將大部分租賃工作內部完成，節省了數十萬美元的開支，並將原本停滯的租賃工作流程大幅壓縮。這一案例表明，AI對法律等專業服務領域的成本結構和運營模式正在產生實質性衝擊。

數字項目失敗的真實原因引發關注

在企業加速數字化轉型的同時，數字項目的失敗率問題依然突出。MIT Sloan Management Review另一篇報道指出，一個常見場景是：組織引入旨在改進特定流程的數字工具，卻未能獲得預期效果。本應使用這些工具的員工抱怨工具沒有解決問題，反而增加了低效環節。而調查工具問題的管理者則將失敗歸咎於其他原因。該報道認為，數字項目失敗背後存在更深層的真實原因，值得企業管理者深入審視。

數字孿生技術用於危機演練

在危機應對領域，數字孿生技術正被探索用於提升組織的危機準備能力。MIT Sloan Management Review報道以2024年7月的CrowdStrike事件為例：這家網絡安全軟件公司發佈了一個有缺陷的內容配置更新，在隨後的78分鐘內，在補丁部署之前，全球IT系統崩潰。微軟估計有850萬台Windows設備受到影響。隨著藍屏死機在全球範圍內蔓延，航空公司停飛機隊。該報道探討了如何利用數字孿生進行危機演練，以增強組織的應變能力。

能效與領導力議題並行

此外，MIT Sloan Management Review還關注了企業如何將能源效率轉化為戰略優勢。研究人員採訪了代表10個國家和多個行業的39位高管，並與36位負責企業數據的高管舉辦了在線研討會，以瞭解企業如何利用數字技術和數據應對可持續發展挑戰。此外，他們還對瑞士製造企業的360名受訪者進行了兩次調查。在領導力方面，該刊還探討了高績效領導者為何需要“配速員”（Pacer），以挪威中長跑運動員Jakob Ingebrigtsen為例，指出其在比賽中常由他人陪伴跑完部分賽程。

後續關注點

綜合上述線索，AI在專業服務與企業運營中的落地實踐呈現出多面性：一方面，生成式AI正在幫助企業內部化專業工作、壓縮成本；另一方面，數字項目的失敗原因、危機演練的技術手段以及能效戰略的數字化路徑，仍是企業需要持續探索的課題。後續值得關注的是，AI對律所等專業服務機構成本結構的長期影響，以及企業如何從數字項目失敗中汲取教訓、借助數字孿生等技術提升危機應對能力。