AI 会写文案、做总结、辅助编程，也能在演示中完成越来越复杂的任务。但进入企业后，一个反差正在变得明显：员工手里的 AI 工具越来越多，企业整体的工作方式却没有随之改变。

一个人已经能把 AI 用得很顺，为什么一家公司还是用不好？

在第十期网易智企《MCtalk·无限对话》中，Sense AI 创始人、企业 AI 营销增长顾问张佩晶（Vicky）与网易智企首席解决方案架构师周梁伟围绕这个问题展开讨论。Vicky 长期观察企业引入 AI 时遇到的现实难题，周梁伟则从产品和解决方案建设出发，解释 AI 进入企业知识、系统和流程后，需要补齐哪些能力。

两人的讨论指向同一个判断：企业 AI 的难点，正在从「模型能不能做到」，转向「企业能不能把它用起来」。

企业 AI 的起点，不是选工具，而是找到真实场景

「很多企业在接触 AI 时，第一反应是想知道 AI 能做什么，但真正开始落地后，问题往往会变成：AI 到底应该解决什么问题？」

Vicky 在对谈中提到，大模型能力快速发展后，企业开始尝试将 AI 用于客服、营销、研发、办公等不同环节。但简单接入一个 AI 工具，并不会自动带来业务效率的提升。

个人使用 AI 时，通常只需要完成一次任务：生成一份文档、整理一份资料、辅助一次沟通。只要这次任务完成得更快、更好，AI 就产生了价值。

企业面对的则是一套长期运行的业务。一个任务从哪里开始，需要调用哪些信息，经过哪些环节，由谁确认结果，出现问题后如何追溯，都需要被明确下来。

因此，企业 AI 落地首先要找到一个真实、具体的业务问题。这个问题最好足够高频，能够产生明确价值，也能判断 AI 输出的结果是否可用。

先把一个场景跑通，再考虑向更多岗位复制。相比一开始就建设覆盖全公司的「万能 AI」，这条路径更容易让企业看清 AI 究竟创造了什么价值。

个人 AI 和企业 AI，解决的是两类问题

「个人 AI 和企业 AI，本质上面对的是两个不同的问题。」

周梁伟指出，个人 AI 更多解决个人效率问题，企业 AI 需要解决的则是组织能力问题。

个人使用 AI 时，AI 只需要理解当前这条指令以及使用者提供的信息。进入企业后，它面对的上下文要复杂得多：不同部门积累的业务知识、分散在系统中的数据、长期形成的工作流程，以及与岗位相对应的权限和责任边界。

这意味着，企业需要的 AI 不能只会回答问题。它还要知道企业为什么这样工作：完成一项任务需要使用哪些知识，能够连接哪些系统，哪些操作可以自动执行，哪些结果必须交由员工确认。

周梁伟认为，只有进入企业的知识、数据和流程体系，AI 才有可能从一次性的辅助工具，变成组织可以持续使用的工作能力。

这也解释了为什么同一个 AI 工具，个人用起来可能效果很好，放到企业中却未必能够直接复制。企业不是把个人任务简单乘以员工人数，而是要把 AI 嵌入一套真实运行、彼此关联的业务体系。

从 Copilot 到 Agent，企业还要回答「怎么管」

随着 AI 应用深入，企业对 AI 的期待也在发生变化。

Vicky 观察到，早期企业更关注 AI 能不能帮助员工更快地完成某个环节。接下来，企业开始关心 AI 能否围绕业务目标，参与一段相对完整的工作流程。

以销售场景为例，企业期待的不会只是一个回答产品问题的助手。更有价值的 AI，还需要基于企业已有知识和业务规则，协助完成客户研究、历史信息整理、沟通准备和过程跟进。

这也是 AI Agent 受到关注的重要原因。相比主要提供建议的 Copilot，Agent 可以围绕目标理解任务、调用工具，并推进多个工作步骤。

但 Agent 越来越多之后，企业也会遇到新的问题：不同 Agent 连接了哪些知识和系统？能够调用什么能力？谁有权使用？执行过哪些操作？已经验证有效的方法，如何复制给更多团队？

如果这些问题没有解决，各部门即使搭建了大量 Agent，知识、Skill 和使用经验仍可能分散在个人手中，企业得到的只是更多孤立的 AI 工具。

围绕这类企业需求，网易智企推出企业级 AI Agent 平台帝王蟹（ClawHive），帮助企业将 AI Agent 接入知识、数据、流程和安全治理体系，在真实岗位与业务流程中稳定运行、持续优化。

通过帝王蟹，企业可以围绕不同岗位和任务构建 Agent，管理其使用边界和运行过程，并将经过验证的提示词、工作流、Skill 和 Agent 沉淀下来，供更多岗位调用和复用。

它所承接的并非单纯的 Agent 创建需求，而是企业从「有人在使用 AI」走向「组织能够管理和复用 AI 能力」过程中出现的新问题。

把一次成功，变成组织可以复用的能力

过去，很多企业经验沉淀在少数员工身上。

优秀销售如何判断客户需求，客服专家如何处理复杂问题，研发团队如何完成工程协作，这些方法可能存在于个人记忆、零散文档和长期形成的工作习惯中。一旦岗位或人员发生变化，经验也可能随之流失。

在周梁伟看来，未来企业需要管理的资产，可能不仅包括数据、文档和代码，还包括经过业务验证、能够持续运行和优化的 AI Agent。

Agent 完成了什么任务、使用了哪些知识、效果如何、哪些环节需要人工确认、下一次怎样做得更好，这些信息都可以在持续使用中积累。与 Agent 配套的 Skill、工作流和评价标准，也可能逐渐成为企业智能资产的一部分。

从 Vicky 观察到的企业落地现场，到周梁伟对于组织能力和 Agent 平台的思考，两种视角共同勾勒出企业 AI 的落地路径：从一个真实、可衡量的业务问题开始，让 AI 进入知识和流程；场景跑通之后，再把有效的方法沉淀下来，复制到更多岗位。

模型能力决定了 AI 可以做什么，企业的业务流程、知识基础和组织能力，则决定了这些可能性能否变成生产力。

这也是企业 AI「最后一公里」比模型突破更难的原因。它需要改变的，不只是一个工具，而是企业使用知识、执行流程和沉淀经验的方式。

未来，企业竞争的不只是有没有 AI，而是能不能让 AI 真正「上岗」，并把每一次成功留在组织里。

来源：互联网