作者与发表信息
本研究的主要作者为南京大学商学院的王娟娟、张骁和赵晨月。论文《AI技术组织场景化采纳过程研究》发表于《研究与发展管理》期刊，第37卷第6期，出版时间为2025年12月。
学术背景与研究动机
本研究隶属于管理学领域，特别是聚焦于技术与组织创新、数字化转型等交叉方向。近年来，人工智能（AI）以其强大的算力、数据处理和自主学习能力，正深刻重塑组织形态与管理范式。然而，与基于确定性规则的传统数字技术不同，AI技术具有概率性推理、动态演化、“黑箱效应”以及对场景高度敏感等独特属性。这意味着通用化的AI模型难以直接套用于具体业务，必须与组织的特定场景深度融合，即实现“场景化采纳”，才能真正释放其价值。尽管现有研究基于技术接受模型（TAM）、技术-组织-环境（TOE）框架等理论，探讨了影响AI采纳的因素及采纳后的影响，但未能揭示AI技术在组织内部具体是如何一步步被“场景化采纳”的动态过程与机制。这一过程“黑箱”亟待打开。
因此，本研究旨在弥补上述理论缺口，其核心研究目标是：深入探究AI技术在组织内部的场景化采纳是如何实现的？具体而言，研究的核心问题是：驱动这一过程的关键因素是什么？其中涉及哪些核心环节？通过回答这些问题，构建一个AI技术组织场景化采纳的过程模型，为传统企业在智能化转型中如何有效采纳和应用AI技术提供理论借鉴与实践指引。
详细研究流程
本研究采用了纵向单案例研究方法。案例研究法适合于探索“如何”（how）与“为什么”（why）的问题，尤其适用于深入探究复杂、动态且隐蔽的组织过程。研究流程主要包括以下几个环节：
1. 案例企业选择与研究设计 研究遵循典型性、启示性和可获得性原则，选择了江苏嘉数产业互联网有限公司作为研究对象。嘉数是一家母婴行业综合服务商，自2024年初正式启动AI技术场景化应用战略，截至2025年5月已成功上线“小嘉陪练”、“诸葛小嘉”等6个AI应用，成效显著，其转型过程与本研究目标高度契合。研究团队与嘉数创始人及高管建立了长期合作关系，为获取丰富、可靠的一手和二手数据提供了保障。本研究将2021-2023年定义为AI技术引入前的阶段，将2024年1月后定义为AI技术持续引入与应用阶段，以进行纵向追踪。
2. 数据收集 为确保数据的三角验证与完整性，研究团队通过多种渠道收集了详细的数据资料。一手数据主要通过半结构化深度访谈获取。研究团队在2021年至2025年5月期间，累计对嘉数创始人、总经理、技术副总、创新官、一线业务经理等共27人次进行了深度访谈，访谈转录文本总计约53.1万字。二手数据则包括企业内部PPT、产品UI设计图（543张）、高管内部分享材料、创始人的公开宣讲及采访报道等，总计约8万字。这些数据共同构成了多层次、多维度的证据链。
3. 数据分析与编码 研究团队采用结构化数据分析方法对收集到的庞杂数据进行系统分析。首先，研究人员通读所有资料，识别与AI技术场景化采纳相关的关键事件、举措和步骤。其次，进行开放性编码（一级编码），提炼出49个反映企业实践的原话标签，例如“高层宣讲对AI的重视”、“一线走访了解业务内容”等，尽量减少研究者主观影响。然后，通过持续比较和迭代，将相关的一级编码进行聚合，形成21个更为抽象的二级编码，如“自上而下的AI氛围塑造”、“智能化需求洞察”、“多模态数据捕获”等。最后，在理论指导下，将二级编码进一步归纳和提炼为更高层次的理论构念，如“组织文化与认知转型”、“AI技术场景化引入”、“数据捕获与整合”等，并厘清这些构念之间的逻辑关系。整个编码过程严谨，形成了清晰的数据结构图。
4. 模型构建与案例分析 基于编码结果，研究团队系统分析了嘉数AI技术采纳的完整实践过程。分析揭示了从驱动因素、采纳过程到最终结果的全链条机制。研究以嘉数的具体实践为例，详细阐述了每个理论构念在组织中的具体表现和实现方式，逐步构建并验证了“AI技术组织场景化采纳过程模型”。案例分析不仅描述了“是什么”，更深入解释了每个步骤背后的“为什么”及其内在逻辑。
主要研究发现
本研究通过详尽的案例分析，揭示了AI技术组织场景化采纳的完整过程模型。研究发现，该过程始于一个关键前提，经历两个核心阶段，并产生一系列积极结果。
1. 采纳前提：组织文化与认知转型 研究发现，成功的AI场景化采纳并非始于技术导入，而是以系统的“组织文化与认知转型”为先导和驱动力。这具体体现在两个方面：一是自上而下的AI氛围塑造，即高层管理者通过重要会议宣讲、明确AI战略地位和落地规划，向组织传递强烈的信号和压力；二是组织的智能化思维培育，通过鼓励探索、张贴宣传标语、举办“种草与拔草”等活动，潜移默化地在员工中塑造使用AI的潜在意识和自驱力。这一转型为企业后续的技术引入与应用扫清了认知障碍，奠定了文化和心理基础。
2. 采纳过程阶段一：AI技术场景化引入 此阶段的核心目标是将通用AI技术与组织的具体业务场景进行初步适配，解决“技术与业务痛点匹配”的问题。它包括两个循环迭代的子过程： * AI知识点补课：企业首先需要理解AI的赋能逻辑（如“必须与场景结合”），并学习技术原理和场景化应用知识。这通常通过邀请外部专家培训、内部学习会等方式实现。 * AI场景化方案构建与迭代：这是一个包含四个活动的动态循环：①智能化需求洞察：通过深入分析业务全局、一线走访市场、与多主体（员工、客户、品牌方）对话，精准识别业务痛点。②AI场景化思路涌现：基于痛点，以“问题导向”（如解决监管漏洞）或“创意激发”（如借鉴优秀实践）的方式构思AI应用方案。③AI场景化方案形成：通过反复走访细化和整合思路，形成系统性的智能解决方案。④AI场景化知识扎根：为AI模型设定具体的场景规则（如区分重点客户），并持续投喂该场景的历史数据进行训练，使其具备“场景化知识”。
3. 采纳过程阶段二：AI技术场景化应用 在方案构建后，此阶段聚焦于如何应用AI技术赋能具体业务与管理活动，释放其价值。该阶段建立在一个技术基础之上，并通过两条路径实现最终赋能。 * 技术基础：数据捕获与整合：AI系统首先需捕获语音、图像、文本、轨迹等多模态数据，并整合这些异构数据，构建多维数据矩阵，解决“数据割裂”问题，为深度分析奠定基础。 * 赋能路径一：数据洞察与可视化：AI对整合后的数据进行深度处理，包括：①时序回溯，对比分析历史数据，形成个体画像；②深度挖掘，通过横向纵向对比，揭示潜在问题与薄弱环节；③全景集成，整合全维度信息，呈现完整的业务对象（如门店）全貌并进行分析。 * 赋能路径二：人机交互与应用：AI直接与员工互动，提供支持，包括：①内容生成，基于数据分析自动生成个性化营销文案、报告等；②智能反馈，实现智能监控预警、自动评估奖励；③认知扩展，通过提供新颖视角和创意，帮助员工打破思维定式，激发创新思考。 * 最终赋能效果：业务替代与认知增强：通过上述两条路径，AI最终实现两大核心价值：替代重复性、流程化业务，提升效率；同时，通过深度分析、提供决策建议和拓展思维，增强人类的认知与创新能力。
4. 采纳结果 研究发现，AI技术的成功场景化采纳为嘉数带来了显著成效：学习与沟通效率提升（如个性化学习推荐、缩短沟通链路）；决策与评价质量提升（如数据驱动聚焦关键问题、预警异常）；产品与服务内容创新（如基于AI生成新的营销素材和UI设计思路）。这些结果共同助力企业实现了智能化升级的转型目标。
研究结论与价值
本研究构建了一个完整的“AI技术组织场景化采纳过程模型”，系统揭示了从“组织文化与认知转型”驱动，到经历“场景化引入”和“场景化应用”两个核心阶段，最终实现组织效能提升的动态机制。这一模型的核心贡献在于打开了AI技术如何在组织内“落地生根”的过程黑箱。
其科学价值在于：首先，它突破了以往基于静态因素分析的AI采纳研究范式，提供了一个动态、过程化的理论视角。其次，它深化和细化了技术适配（Technology Adaptation）与场景化（Contextualization）理论在AI时代的内涵，明确了AI场景化采纳特有的复杂性（如规则构建、数据投喂、人机认知协同）。最后，它为后续研究提供了可检验的理论框架和分析单元。
其实践价值更为突出：该模型为正在或计划进行智能化转型的传统企业提供了一个清晰的“路线图”和“操作手册”。它强调转型不能仅关注技术本身，必须首先推动组织文化与认知的变革；它指出AI应用需从具体的业务痛点出发，经历一个“学习-构思-构建-训练-应用-迭代”的闭环过程；它揭示了AI通过“数据洞察”和“人机交互”两条路径创造价值的机理。这有助于企业管理者避免盲目投资技术，而是系统性地规划和推进AI的采纳与应用，破解转型中的痛点与难点。
研究亮点