宏观经济与制造业转型背景 - 宏观经济进入低速发展新常态，制造业内卷激烈，成本效率与技术领先成为行业共识 [1] - 麦肯锡提出卓越企业成长计划，覆盖研发、生产运营、营销、人才及AI的端到端转型体系，助力企业构建规模、技术、管理三位一体的竞争优势 [1][2] 研发能力提升 - 研发转型围绕产品管理、系统开发、敏捷NPI、数字化研发四大维度，目标为提升研发投入科学性、项目转化率、上市速度及效率 [3] - 产品管理需建立全面路线图，从战略、市场、运营等7维度评估，并组建专业团队解决技术导向过强、数据不足等痛点 [8] - 系统开发采用V字模型，从需求拆解到验证构建完整流程，确保平台级产品质量 [9] - 敏捷NPI通过跨职能小队、同址办公、Scrum机制缩短沟通链条，加速客户定制化产品上市 [13][14] - 数字化研发需结合PLM系统优化项目管理、工程师效率等4大维度，引入生成式AI工具如虚拟研发专家提升知识管理 [18] 精益生产与成本优化 - 通过端到端成本管理流程优化、数字化工具应用及组织协同，科学测算并逼近理论成本极限（TCL） [19][20][21] - 数字化工具如AI分析物料成本、基于价值的设计（DtV）及柔性自动化可提升效率，实现10-35%成本节约 [20][25] - 质量管理需系统性解决根本原因，构建QMS体系及3F方法（集训、实践、辅导）强化团队能力 [26][27] 销售与业务增长 - 企业面临营销策略、客户管理等9大痛点，需重点突破客户管理、目标设定及销售管理 [31][32][33] - 大客户管理采用"铁三角"模式（客户经理、技术总工、交付经理），通过六步法分析制定销售策略 [37][38] - 销售目标需结合"自上而下"（市场趋势）与"自下而上"（客户需求）路径，强化过程监控与激励机制 [39][40] 人才与组织协同 - 能力建设需覆盖职能、领导力、数字化等维度，通过记分卡评估绩效并设计激励体系 [41][42] - 文化变革借助组织健康指数（OHI）对标全球企业，定制化工具推广新行为模式 [42] AI与数字化转型 - 生成式AI可为高端制造业创造约3500亿美元效益，需避免6大误区如过度乐观技术变现速度、忽视组织底座重构等 [43][50] - 五大部署举措：数字化路线图重构28个"业绩基石"、人才能力内外并举、敏捷运作模式、技术底座合规设计、数据治理以用促治 [47][53][54] - 推广需董事会至前线团队全员参与，通过定制培训与工具实现技术变现 [55] 转型实施方法论 - 三阶段流程：诊断（2-6周现状分析）、优化（6-12个月速赢项目）、工作（常态化持续改善） [56] - 成功关键为战略视角、务实心态与规模化思维结合，内生效率提升与外延增长并重 [56][57]

招聘信息 - 科尔尼管理咨询面向2026年毕业的国内外高校在校生开放2025暑期实习项目申请 专业不限 学历涵盖本科学士 研究生硕士及博士在读 [2][3] - 申请者需具备逻辑思考 数据分析能力 沟通协调及团队合作精神 同时要求出色的中英文双语能力 [3] - 工作地点为上海 可能随项目团队出差 申请者需持有中国大陆实习或工作的合法身份 [3] 申请流程 - 申请需通过指定网址或扫描二维码提交 链接为https://kearney.taleo.net/careersection/01c/jobdetail.ftl?job=005YN [6] - 申请截止时间为2025年4月27日北京时间9:00前 [7] 注意事项 - 公司声明未授权任何第三方机构进行内推或招聘 所有流程由科尔尼团队统一展开 提醒申请者防范诈骗信息 [10] - 官方问题反馈渠道为gc-recruiting@kearney.com [10]

AI自主宣言：信任为核心的战略蓝图 - AI正从辅助工具向自主实体转变，具备解决新问题、创造新发明、革新行业格局的能力 [2][3] - 企业需建立多维信任机制：客户信任AI可靠性、企业信任AI决策合规性、员工信任AI协作性 [4] - 信任是释放AI潜力的基础，需融入技术设计、部署和治理全环节，成为商业可持续发展的必要条件 [4] 二进制大爆炸：软件工程范式革命 - 生成式AI与AI智能体结合，颠覆传统软件开发模式，从逐行编码转向自然语言指令驱动 [5] - "认知数字大脑"概念提出：由互联AI智能体构成，具备自主优化流程、预测风险、动态演进的能力 [6] - 未来可能出现完全由AI运营的初创公司，ERP系统将支持自然语言交互定制业务流程 [6] 品牌新门面：AI驱动的超个性化体验 - AI成为企业与客户互动的主要界面，提供7x24小时情境感知服务（如银行AI顾问、零售AI导购） [8] - 挑战在于确保AI传递品牌价值一致性，避免偏见和机器感，需融合品牌战略与用户体验设计 [9] - 成功的AI交互需透明化设计，明确告知客户AI身份并提供人工介入选项 [9] 大模型进入实体：具身智能的产业应用 - 大模型与机器人技术结合，赋予机器人在物理世界中感知、理解和行动的能力（如仓库自主导航机器人） [11][12] - 具身智能将重塑制造业、物流、医疗等行业，解决劳动力短缺并提升生产效率与安全性 [12] - 需建立机器人安全协作的信任机制，包括测试、验证和监管框架 [13] 人机学习循环：共生共进的工作范式 - AI增强人类能力：自动化重复任务、提供个性化技能培训，提升员工创造力和幸福感 [15] - 人类反馈优化AI：纠正错误、提供专业知识，推动AI从"可用"到"可靠"的进化 [16] - 未来工作者需具备AI协作与批判性思维能力，企业需调整组织架构促进人机共生 [17] 未来知识库资源 - 平台收录8000+篇前沿科技资料，涵盖AI、脑科学、能源等领域，每周更新超100篇 [21] - 精选报告包括《谷歌2025年AI Agent白皮书》《WIPO交通运输未来趋势报告》等 [23]