通用汽车高管每月比拼 AI 使用率：从内部效率到汽车制造转型的压力测试

据 IT之家 9 月 24 日消息，通用汽车（General Motors，GM）正在把人工智能应用推进到公司管理层的日常考核视野中。通用汽车首席财务官保罗·雅各布森在伦敦举行的摩根大通美国全明星会议上表示，直接向 CEO 玛丽·博拉汇报的高级管理层，会按业务职能和部门对比每月 AI 使用数据，形成一种“良性、健康的竞争”。通用汽车发言人也确认，公司高管之间确实存在这种围绕 AI 使用的友好竞争。

这意味着，AI 在通用汽车内部不再只是技术团队或数字化部门的试点项目，而是被纳入高层管理者的关注指标。雅各布森透露，他所负责的团队目前在这场“竞赛”中处于中游位置。对于一家传统汽车巨头而言，用月度使用数据推动组织采用 AI，本质上是在用管理机制加速工具落地。

从设计、供应链到财务，AI 正进入汽车企业核心流程

来源显示，通用汽车近年正在多个部门加快 AI 应用。该公司此前曾向 Business Insider 表示，AI 工具已经能够为汽车设计提供建议，并帮助识别供应链可能面临的风险。通用汽车首席产品官斯特林·安德森此前也表示，其团队目标是加快从汽车设计到量产的整个流程。

这类应用方向体现了汽车行业使用 AI 的典型路径：不是只追求单点“炫技”，而是围绕研发、制造、质量、供应链和财务分析等高成本、高复杂度环节提升效率。对汽车企业来说，设计周期、零部件风险识别、产能调度和质量管理都涉及大量数据与跨部门协同，AI 的价值往往体现在更快发现问题、更早生成方案、更低成本完成重复分析。

• 产品设计：AI 可参与方案建议，辅助缩短从概念到工程验证的时间。
• 供应链管理：通过数据分析识别潜在风险，帮助企业提前应对不确定性。
• 财务分析：通用汽车希望让分析师把更多时间用于预测未来，而不是解释过去。
• 制造与质量：雅各布森提到，AI 未来可能用于车辆功能、产品质量和制造等领域。

竞争压力下，底特律车企把 AI 视为效率工具

雅各布森也谈到了外部竞争压力。随着中国汽车企业凭借更低价格、续航更长的电动汽车技术扩大在全球市场的影响力，AI 已成为底特律汽车制造商关注的核心领域之一。他表示，随着汽车制造商将更多产能转移到美国，以避开其他市场日益激烈的中国竞争，美国在一定程度上成为“避风港”。

从产业角度看，传统车企面对的压力并不只来自单一车型或单一市场，而是来自研发速度、供应链效率、电动化成本控制和智能化体验的系统性竞争。中国新能源汽车企业在产品迭代和成本控制上的优势，正在倒逼欧美传统厂商重新审视内部流程。通用汽车在高管层推动 AI 使用率竞赛，正是这种压力向组织管理层传导的一个信号。

不过，雅各布森也承认，通用汽车的 AI 战略仍处于“起步阶段”，公司仍在探索这项技术将如何改变自身业务。这一点很关键：AI 在大型制造企业中的落地，往往不是简单部署一个聊天机器人，而是要与企业数据、流程权限、生产系统和决策机制结合。真正的难点在于，如何把工具使用转化为可衡量的生产力。

财务部门的目标：从复盘过去转向预测未来

在财务部门，雅各布森对 AI 的期待更具代表性。他表示，目前分析师大约 80% 的时间用于解释过去的业绩，20% 的时间用于预测接下来会发生什么；而他希望 AI 能够彻底扭转这一比例，让分析师将 80% 的时间用于预测未来走势。他认为，AI 完成相关工作的速度将远远超过个人。

这反映出企业级 AI 的一个重要方向：让知识员工从数据整理、报表解释和历史归因中释放出来，把时间投入到判断、预测和业务建议上。对 CFO 团队而言，AI 若能更快处理历史数据、生成分析框架、识别异常信号，就可能提升预算、经营预测和风险评估的效率。

但这也意味着，企业不能只统计“使用次数”。更重要的是评估 AI 是否真的改善了决策质量、缩短了流程时间，并降低了错误与重复劳动。通用汽车的月度 AI 使用率比拼，短期看是内部动员，长期看则可能成为传统制造企业数字化转型的一种样本：通过高层带头和部门对比，把 AI 从实验室推向日常业务。

雅各布森警告称，无法提高效率的企业将会“越来越落后”。对于汽车行业而言，这句话的指向已经很明确：AI 不只是软件工具，而是新一轮产业效率竞争中的基础能力之一。