企业AI落地一线见闻：我用一年时间，换来5点关于企业如何进行智能化转型的核心认知

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企业AI落地实战经验：一年调研数十家企业，提炼出智能化转型的5大关键认知。

核心内容：
1. 企业级AI产品必须低代码化，降低技术门槛
2. AI服务需要构建协同化生态系统，打破部门壁垒
3. 智能化转型的核心挑战在于系统集成而非技术构建

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

文丨李博

关键词：#企业AI落地｜#数智化转型｜#AI Agent｜#协同化

过去一年，我深入数十家企业的数智化转型一线，亲历了企业AI落地的好奇、探索、畏难、坚定。今天，我想分享这一年来沉淀的5点核心认知，它们或许能为你的企业智能化转型提供一些启发。

企业级AI产品是低零代码原生的

当我向一位零售企业的高管介绍AI解决方案时，他的第一反应是："这太复杂了，我们没有那么多技术人员。"这种反应在我接触的企业中相当普遍。

真正成功的企业级AI产品，从一开始就应当是低零代码原生的。AI产品与低零代码平台在核心理念上高度一致：为员工提供灵活的工具，或让员工能高效构建工具，降低技术门槛，提升业务效能。

两者都面向「公民开发者」，致力于让业务人员成为开发者，让开发者成为超级个体。过去十年我们已经观察到，有大量企业内容的长尾需求是通过低零代码平台构建出的。AI技术无疑只会加速这一趋势。

设计”。但在AI时代，这个公式需要被改写。我更倾向于一个新的模型：

「核心启示：企业在选择或构建AI产品时，应将"低门槛、易用性"作为首要考量因素之一，而非仅关注技术先进性。只有让业务人员能够轻松使用和定制的AI产品，才能真正在企业中落地生根。」

过去协同是一个组织概念，未来AI也将成为组织的一部分。企业内AI服务的协同化，是指在企业内部构建一个由多个AI系统、智能体和人工协作者组成的有机生态系统，这些组件通过标准化接口、统一平台和智能编排机制实现深度集成和协同工作。与传统的单一AI应用不同，协同化的AI服务强调系统间的互联互通、数据共享、能力互补和智能协作。

协同的模式本质上呈现为网状结构。为了充分释放AI潜能，AI服务不仅有能力，而且必须引领一场组织协同的深刻变革。这意味着我们将必须优化传统“部门对部门”的点状、线性的协作方式，转而拥抱一种更为高效的网状协同模式。在这种新模式下，企业级AI服务与不同部门的团队成员能够基于共同的目标，直接、动态地进行跨部门协作，从而最大化地激发组织活力与创造力。

协同的核心是组织的五大闭环 ：包括战略落地全闭环、任务督办PDCA、会议全生命周期管理、知识全生命周期管理、企业文化建设。未来只有AI深入的融入到这5个闭环中，共享上下文（Context），才能真的称得上懂企业、懂组织、懂业务，也就是所谓的「AI落地」。 

在信息化和数字化时代，我们谈企业IT建设，常提到【烟囱】和【孤岛】问题。这些问题存在本身反映了一个事实，即企业内的信息系统/服务通常是可以实现自闭环的。即一个系统，极端情况在不进行任何集成工作，仅通过必要的静态和动态数据初始化，就可以实现功能可用的最小闭环。虽然这是一种缺少架构设计的极端情况，会产生非常多的技术债务。

但在未来，即使这种极端情况，也不会再存在，因为没有与环境互动的能力就称不上Agent。对于企业的AI转型，这部分工作主要在两点，记忆解决方案，尤其是对于公司-业务域-场景相关的长期记忆和元记忆，以及工具实现（关于工具使用和学习的研究在过去几年中迅速增加）。

而无论是记忆解决方案还是工具实现，笔者认为关键价值点并不在「构建」，而是在「集成」。没错就是这个早于信息化时代就存在的概念（仿佛来自史前文明），我们见过很多从业者，更骄傲于构建一个漂亮交互的完整应用，而鄙夷集成工作为“调API”。然而笔者认为，集成服务的设计一样非常精妙，充满了逻辑与秩序的美感，何尝不是另一种产品形态。未来，集成意味着人工智能与企业数据架构（与数据库互动）和应用架构（访问应用程序/甚至运行自定义代码）的融合。

「未来，在新的AI时代，"集成"这个平面且容易引起歧义的名称已不再适用，更应称之为「数智化融合」。这种从集成到融合的转变，反映了AI技术与企业IT系统结合方式的质变。」

一个真正强大的智能体，不仅要善于“执行计划”，更要具备在不确定性中“适应与演进”的韧性。这种韧性主要来源于动态的用户交互体验，与动态的架构。

“动态的用户交互体验”指AI随员工场景、需求、情绪实时切换交互方式，像同事般灵活，而非固定菜单或流程。我通常将企业为员工提供AI服务的交互方式分为3大类（复合型、Chat主导型、后端型），8个小类，篇幅有限，后续可以单独展开这个话题。目标是实现适应性交互，即AI能根据员工的工作角色、技能水平和当前任务调整交互方式，和个性化服务，即基于员工的使用习惯和偏好，提供定制化的交互体验。

预设的专家是有限的，无法解决好用户的无限的问题。任务是复杂的,中间总会有各种各样的突发状况,很难事前预设枚举。所以动态迭代的规划,Planner根据当前任务执行情况动态调整。赖于预定义的固定模式，在面对开放、多变的真实世界任务时，暴露出了根本性的脆弱。问题的核心并非某个 Actor 的性能不足，而是整套思维范式的局限，即对于超出其预设能力范围的任务缺乏根据当前任务的具体需求动态调整策略的能力。

「核心启示：企业在构建AI Agent时，应摒弃静态设计思维，转而采用动态适配的方法论，增强AI Agent的场景感知能力、多模态交互能力和动态规划能力。」

"我们也建设了AI工具，但为什么员工不愿意使用？"这是我在多家企业听到的困惑。技术再先进，如果没有人使用，也只是一项无效投资。

AI工具的成功落地首先需要员工愿意使用，但接受新事物是天然带有壁垒和消耗的。目前在同一行业的不同企业，同一企业的不同角色，正在显示出明显认知差距。这些差距最终会以个体效率与组织效能的差距体现出来。或许多年后回看今天这篇文章，正是很多企业走向成功与消亡的分叉路口。

企业AI落地需要关注三个关键环节：

系统培训

员工需要掌握AI工具的使用方法、理解其价值和局限性。这需要系统性的培训计划、个性化的学习路径，以及持续的技能更新机制。

变革管理

AI应用会改变工作流程和协作方式，需要通过有效的变革管理来减少员工阻力。在一家保险公司的AI转型项目中，我们发现单纯引入AI工具而不调整工作流程，会导致员工将AI视为额外负担而非助力工具。

文化建设

建立AI友好的组织文化，鼓励员工积极参与AI实施过程，是企业AI落地的重要保障。这种文化不仅包括对技术的接受，还包括对创新、试错和持续学习的鼓励。

结语：从认知到行动的转变

回顾这一年的企业AI落地实践，我深刻体会到：技术只是起点，而非终点。真正的挑战在于如何将技术与业务深度融合，如何在组织中构建支持创新的文化和机制。

这5点核心认知——低零代码原生、协同化服务、集成为王、动态适配、运营先行——构成了一个完整的企业AI落地思考框架。它们相互关联，共同指向一个核心命题：AI落地不仅是技术问题，更是产品/解决方案问题、业务问题、组织问题和人性的问题。

你在企业AI落地过程中，是否也遇到了技术与业务融合的挑战？你认为企业AI落地的关键成功因素是什么？欢迎在评论区分享你的经验和观点，我们一起探讨AI如何更好地服务企业转型与发展。

如果你对企业AI落地的具体实践有更多疑问，也可以私信我，我很乐意进一步交流。

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我是李博，从甲方到乙方，从体制内到一线互联网大厂。一个技术实用主义者，期待成为数智化转型的推动者，帮助更多企业和个人在变与不变之间，构建数智化转型之道。

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