<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>ANC on AioGeoLab | AI 实验室</title><link>https://aiogeolab.com/tags/anc/</link><description>Recent content in ANC on AioGeoLab | AI 实验室</description><generator>Hugo -- 0.151.0</generator><language>zh</language><copyright>2026 TardiAI</copyright><lastBuildDate>Sat, 01 Aug 2026 07:15:09 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://aiogeolab.com/tags/anc/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>为什么AI越用越多，公司却没有真正改变？丨ANC重新理解AI转型</title><link>https://aiogeolab.com/posts/tgje-197-why-ai-adoption-does-not-change-the-company/</link><pubDate>Sat, 01 Aug 2026 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://aiogeolab.com/posts/tgje-197-why-ai-adoption-does-not-change-the-company/</guid><description>麦肯锡2025年全球调查显示，88%的企业已在至少一个业务职能常态使用AI，但只有39%报告公司级利润受到任何影响，其中大部分不到5%。局部收益是真实的，却很少穿透成为企业级结果。本文提出一个解释：企业不是主动选错了方向，而是现有的预算归属、岗位职责、指标体系和审批机制，会把新能力翻译成对既有任务的增强。文章交付一个可以在预算会上直接使用的分法——把AI投入区分为优化既有价值创造与探索新价值创造方式，并检查投入组合里是否长期只有第一类。AioGeoLab · AI Native Company系列。</description></item></channel></rss>