近日，位于上海的中欧国际工商学院发布消息，决策科学与管理信息系统教授谭寅亮入选2026年“全球前2%顶尖科学家”年度科学影响力榜单。榜单依据Scopus数据库中的论文引用情况及相关指标编制，分为终身科学影响力和年度科学影响力两类，谭寅亮入选的是年度榜单。

谭寅亮长期聚焦人工智能、数字经济与企业数字战略领域研究，关注技术进入企业后带来的经营变化，以及随之而来的组织和管理问题。他的研究与企业的一项现实选择有关：一项AI技术是否值得投入，应当用在哪里，又需要怎样的管理安排才能发挥作用？

区域场景与研究背景

对于上海的制造企业、品牌运营机构及专业服务组织，AI应用涉及多种具体选择，如哪些业务环节适合引入AI，如何安排人与系统的分工，如何评估技术投入，以及如何协调上下游的利益等等。管理者需要同时考虑效率、质量、成本和责任边界，单一的模型性能指标难以覆盖这些要求。

在此背景之下，AI与管理决策科学的交叉研究，可以提供两方面支持：通过真实业务中的实验与案例，了解人员和组织如何使用技术；通过决策模型，分析技术应用在不同成本、信息与合作条件下的结果。谭寅亮的相关成果，分别从这些路径展开研究，为企业理解AI转型提供参考。

研究框架与方法

相关成果采用不同的研究设计，AI在其中既是应用工具，也是被研究的管理对象。

在《Physician Adoption of AI Assistant》一文中，研究团队与医疗平台合作开展现场实验，比较具有机器学习能力的智能助手与自动化助手，并考察是否向医生披露AI助手这一信息对采纳行为的影响。研究关注的指标包括采纳率和采纳时间，论文发表于《Manufacturing & Service Operations Management》。

在《Quality management in supply chain: Strategic implications and the paradox of AI inspection》一文中，研究团队建立两阶段决策模型，分析下游制造商与上游供应商之间的AI检测采用和技术共享问题。该研究发表于《Decision Sciences》，重点在于解释检测能力、技术成本与供应链参与者决策之间的关系。

在生成式AI应用方面，谭寅亮与中欧案例研究员刘耿共同开发了《璞康科技：AI如何驱动商业价值与生产力提升》教学案例。案例于2025年获得The Case Centre“生成式人工智能、商业与社会”热点主题类别的杰出案例开发者奖项。教学案例提供情境化的管理分析材料，其证据性质与现场实验、数学建模有所区别。

核心研究发现

•AI能力与信息披露对使用行为的影响存在差异

医疗平台现场实验发现，具备机器学习能力的AI助手能够提高医生的采纳率，并缩短采纳时间；向医生披露AI助手信息，则在总体上缩短采纳时间。进一步分析表明，披露信息对采纳率的作用取决于助手的智能程度。

这项研究将技术能力与使用者行为联系起来，也提示管理者需分别评估产品功能和沟通方式。

•提高AI检测精度未必同步增加制造商收益

供应链质量管理研究表明，在模型设定的部分条件下，更高的AI检测精度未必有利于制造商：减少退货所带来的收益，可能不足以抵消技术支出。技术共享也会改变上下游的成本和激励，因此AI检测的采用与共享需要结合供应链结构分析。

该研究的学术贡献在于，将AI检测的技术指标纳入企业之间的决策关系，揭示性能改善与经营收益之间的条件性联系。

•上海璞康科技案例呈现任务拆解与组织协同的作用

总部位于上海的璞康科技，将生成式AI应用于品牌运营和营销等业务。公开资料显示，企业通过拆解业务流程，区分适合AI参与的环节与需要人员创意、判断的环节，并建立工时模型，评估工具应用的提效效果。

在该过程中，业务团队与技术团队如何配合、原有流程如何调整、员工如何适应新的工作方式，都是案例讨论的重要内容。同类型企业借鉴璞康经验时，可以从任务拆解和工时评估入手，再根据自身业务、数据条件和员工能力决定采用哪些做法。

管理决策价值

对于企业和公共管理机构，这些研究可以帮助梳理AI应用中的几项具体决策。研究所讨论的条件和结果，也为项目试点与效果评估提供了依据。

企业选择AI应用场景时，可以先从一项具体工作入手，明确需要提供什么资料、交付结果应达到什么标准，以及哪些步骤由人员审核。试用前后，比较处理时间、交付质量和返工次数，比笼统讨论“效率提升”更容易看清实际效果。

项目投入也需要算完整。模型和软件费用之外，系统接入、员工培训、输出检查和流程调整都会占用资源。制造企业采用AI检测，还要考虑供应商是否配合、质量责任如何分担，以及减少退货带来的收益能否覆盖新增成本。

公共服务和专业服务机构还需把责任安排写进工作流程。AI可以参与资料整理、信息检索和方案分析；涉及公众权益或专业判断时，应明确由谁审核、由谁作出决定，并保留处理记录。上述企业和医疗平台研究可供上海相关机构设计试点时参考，具体成效仍需在本地业务中检验。

此次入选年度科学影响力榜单，反映了谭寅亮相关研究在学术引用指标上的表现。具体到AI与管理决策领域，其研究分别从人员采纳、技术投入与组织调整三个维度展开，同时指出，同一技术在不同经营环境下，所产生的成效可能存在差异。

企业和公共管理机构在推进AI应用时，可以借助这些研究重新审视项目选择和评估方式。既看技术能完成什么，也看人员是否愿意使用、成本是否合理、流程是否衔接。随着AI承担更多信息处理和分析工作，管理者仍需对业务目标、专业判断和决策所引发的后果承担责任。

责任编辑：kj015

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