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AI如何在企业落地？

发布日期：2025-08-25 15:05:17 浏览次数： 1519

作者：被摧残的IT人生

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AI · 企业落地困境

越来越多的企业都在探索AI在企业的落地，实际上，企业内部的应用场景和方式，并不像外部宣传的那样完美。

当前企业中AI应用的真实现状，我们不难发现：大部分的企业，仍然是以单点的应用场景为主，比如客服、知识问答、生成图文等。

实际上，单点的AI应用，在企业内部使用没有什么问题，但如果要做整个企业的AI战略规划时，我们发现，除了单点应用外，我们怎么将AI融入到业务中，而不是AI工具的孤岛，这是IT从业人员最最关注的。

本文的观点是，AI需要与业务系统、办公工具（含研发工具）无缝集成，避免建设太多的AI“应用孤岛”，才能实现AI在企业的全面推行。

PS：新书发布的进程正在推进，预计在一周左右就可以和大家见面了。欢迎大家在文末评论！！

内容提要

1 企业AI应用的现状

2 未来AI应用的演进方向

3 AI落地建议：回归场景、系统为本、数据分析、流程优化

4 未来企业AI的应用展望

企业AI应用的现状

1 基于RAG方案如dify、Langchain、n8n）的定制AI助理或Workflow搭建

一些创新型企业，更倾向于使用开源工具、框架和RAG（检索增强生成）方案，来打造适用于自有业务的AI助理。通过自建（或使用公网）大语言模型、小语言模型，再结合RAG技术，来实现内部“问答机器人”。

员工可以通过浏览器与AI机器人对话，快速获取常见问题答案或流程。例如，公司选择在内网上部署dify、langchain、n8n框架，将公司知识库、内部研发文档、项目资料等进行检索增强，通过定制化Agent实现流程自动化和智能问答。这一方式的好处是灵活性极高，可以自主扩展定制workflow，满足特定场景需求，更降低了流程自动化与跨系统集成的门槛。

这种优势在于部署灵活，知识面广泛，特别适合标准问答、信息查询、流程引导等需求。但它的痛点也很明显 —— 对知识库的更新、融合企业多个系统的数据等方面不够便利，而当知识边界外延、场景需求越来越多时，对于IT或者AI的运维及运营成本会越来越大。

# 这种成本主要体现在如下两个方面：

1）知识库需同步自企业各种文档系统、在线文档（如飞书、钉钉上的在线文档管理），而这类“抽取-同步-更新”过程往往复杂、易出错；并且权限的管理和在线文档的权限又分离了，很容易带来权限风险。

2）用户需要特意打开一个独立系统或（在集成情况下）站在某个系统的页面上，才能调用AI能力，这让AI的触达有“门槛感”，没有形成随时随地、贴合业务流程的流畅体验。

2 企业业务系统原生集成AI能力

还有一些企业，选择直接在OA、ERP、CRM、BI等业务核心系统中嵌入AI能力。比如：

有的OA平台嵌入了AI助手，实现文档智能检索、流程审批自动化、AI合同助理等；
有的ERP系统植入了智能分析，自动生成运营报告、库存分析等；
有的CRM系统新增AI线索收集，辅助销售预判客户需求、自动生成外呼电话；
有的BI大屏内集成了“智能问数”、自动解读等智能分析工具；
……

这样，用户无需跳出原有业务系统，在原有系统上“多了一个AI助理”，操作系统更加高效便捷。

相比于上面两种方式，应用系统集成AI能力的体验更加“丝滑”，也更易被大多数员工接受和习惯化。但这类集成往往受限于系统供应商的能力和节奏，企业自定义和二次开发的空间较有限，且多系统并行时，AI能力的耦合和统一还需进一步打通。

应用模式	技术实现	企业典型应用案例	核心痛点
RAG知识库应用	LangChain /Dify框架/大模型/小模型部署	智能客服	知识更新滞后、交互割裂、数据孤岛
业务系统嵌入	业务系统+AI	AI合同助理、搜索简历	IT系统分散，AI定制不方便

未来AI应用的演进方向

# 真正高效的AI应用需满足两点：

① 场景即时性（无需切换系统去找AI）——工具AI、业务系统AI并存；

② 数据穿透性（自动调用多个源头数据）——应用作为中台，IM作为前台，AI作为能力连接。

1 系统原生AI化：AI成为各业务系统一部分

未来，AI将进一步从“外挂”变为企业系统的原生能力。

无论是OA、ERP，还是CRM、项目管理、BI等系统，AI都会如助手一样，自带悬浮窗，或隐形助手，随时感知或响应用户指令。比如，当用户登录CRM系统，AI自动弹出“智能助理”侧边栏，根据当前页面自动分析，预判用户意图，提供下单建议、数据统计等一键服务。

这样，AI能力自然融入业务主流程，数据不再割裂，极大缩短AI触达的距离。尤其是面对大规模员工与复杂业务，全员无门槛用AI，显然推广效果会更好。

2 办公工具（含业务工具）原生AI化：AI与IM、邮件、会议、开发工具等工具“无缝结合”

另一趋势是AI深度嵌入企业日常办公工具之中。比如，

· 在企业IM（如钉钉、企业微信、飞书）内集成AI，问题自动回复、日程智能调度、消息摘要生成、日常流程AI化（对话式创建、访问、处理流程等），员工随时可以感受AI的存在；

· 在企业邮箱中，AI可帮助邮件撰写、内容总结、智能归档；

· 在视频会议系统内，AI可实现自动会议纪要、发言人多轮追踪、会议要点智能提醒、数字人分身回复等；

· 在开发工具上直接嵌入AI代码Copilot插件，AI Agent自动编写整个工程代码，AI自动补全代码、修改代码、自动化测试等；

· 主流的研发设计和仿真工具厂商（CAD/CAE/EDA）都已将AI/ML能力作为新一代核心卖点，嵌入AI提升设计和仿真效率· ……

此方式的最大优势是“AI零距离”，员工无需更换习惯，AI随时可见并主动服务，无形中提升沟通和协同效率。

3 AI既是能力，也是连接

IM作为企业的协同办公工具，越来越多的业务系统入口都搬迁到IM上，且AI助理作为IM中的一个重要的功能，使得IM作为协同办公工具，越来越重要。

未来，如果要使得应用系统具备AI的能力，除了应用系统本身，在IM上，使用AI助理来连接应用系统就显得越发重要了——将应用作为中台，IM作为前台，AI作为能力连接。

AI规划建议

# 回归场景、系统为本、数据分析、流程优化：

技术永远服务于场景，技术选型和投入应高度回归具体业务诉求和用户体验。正如红衣大叔周鸿祎说的那样，“大模型是能力，不是产品”。

我们建议企业在AI应用建设时，可参考以下原则：

1 先梳理AI能赋能的核心业务场景

不是为了用AI而用AI，而是真正理解“人在哪里、业务卡在哪里”，找到可用AI降本增效或突破现有生产力瓶颈的关键节点。比如，什么时候用户最需要查资料？哪些流程自动化最能省人工减少错误？

2 优先融合AI至现有的应用系统/工具

如果AI能无缝嵌入OA、ERP、CRM等主业务流或常用办公工具（IM、邮箱、会议），则优先让AI“随流程而生”、随用随取，不加重用户的使用负担。切忌再造“工具孤岛”。

在企业内部，AI作为能力如何连接IM和业务系统？

AI助理做问答+群通知：每个领域创建，关联知识库做AI助理问答，再加入到群，然后连接应用系统，做应用系统的数据推送、告警、问答等。

AI助理做连接平台：对于企业的应用系统本身而言，如果作为中台之后，AI助理则是连接工具，即：创建一个公共的AI助理，专门用来对应用系统的数据变更、任务完成/超期预警、提前多少天提醒用户等多种消息推送，甚至是数据更新与处理等。

3 结合企业自有数据和权限管理能力

AI赋能要保障数据隔离和知识安全。避免AI系统权限粗放，严格梳理数据口径、接入权限和操作审计，让AI应用既安全又合规。

4、持续运营和优化

AI不是一锤子买卖。知识库、模型、场景都需持续优化和调优。企业应设立“AI产品经理”或运营专员，监控AI使用效果，根据员工一线反馈及时微调功能和流程。

未来企业AI应用展望

# AI嵌入主流程、AI融入主工具

未来企业AI的应用，或许最终将逐步归于“AI嵌入主流程、AI融入主工具”这两大主流方式。AI应成为每一位员工的贴身数字助理，形影不离，又不额外打扰，逐渐推动企业的系统和工具的智能化升级。

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