企业用AI，眼下仍处在一种“叫好不叫座”的状态。
行业论坛几乎必谈AI，“不用AI就会落伍”也早已成为共识。但真正深入到企业内部做调研，大多数企业用AI的程度并不高，有些企业仍然停留在用大模型对话的状态。
为什么外面的AI已经如此火热，到了企业内部却迟迟用不起来？
在第十期网易智企《MCtalk·无限对话》中，网易智企首席解决方案架构师周梁伟与SenseAI创始人、企业AI营销增长顾问张佩晶（Vicky）围绕这个问题聊了一个多小时。
过去半年，周梁伟一直参与网易智企企业级AIAgent平台帝王蟹（ClawHive）的产品研发与落地，近三个月基本都在跑客户、跑业务场景；Vicky则长期为企业提供AI落地培训、陪跑与场景咨询。一个从产品侧出发，一个长期站在客户现场，两人的观察却高度一致：企业AI用不起来，卡点往往并不在模型能力。
一、八九成的人在拿AI做问答，但工作场景里“光问是不够的”
AI进入企业后的第一落点，高度趋同。
“我现在也很担心，用户装上去以后，他干的第一件事到底是什么。我们有时候开玩笑说，很多用户可能看到了一个AI，他只会问天气。”周梁伟观察到的下一个阶段，是很多用户开始用AI替代搜索引擎，市场上随之火起来一个概念叫GEO，针对AI去做流量的优化。
“这未来一定是趋势，但它也说明了一件事。从我的主观判断，可能百分之八九十的用户在用AI的过程中，都还是在做问答，找信息。但真正进入了工作场景，光问是不够的，它得能帮你干活。”
Vicky提到行业论坛上的一个说法，AI好像是降低了营销的难度，但是它并没有降低生意的门槛。
“对于老板来说，他不单单是希望个人提效，他希望的是整个工作流程提效，他甚至希望AI能帮我赚钱。”
落差就出在这里。员工自发用AI，出发点是个人的、单点的：临时接到老板一个任务，做一轮信息收集和分析，产出一个HTML报告，任务结束，到此为止。而管理者要解决的是业务流程的改造。
周梁伟举了一个正在服务的电商客户的例子。这家企业年营收几十亿，客服主要分布在淘系、抖音、快手等平台上，而不同平台的客服体系是割裂的。
“虽然跨了平台，但企业卖的是同样的产品，知识库应该是共用的，SOP也应该是一致的。”
一旦统一知识库建起来，用途会迅速外溢。“可能是从客服开始切入，但未来这个知识库会被应用到内容生产，比如做直播、写脚本、介绍产品，都需要调用同一套产品知识。”
“像这样的体系流程改造，很难用个人视角、用单点工具去解决，它本质上是一项自上而下的工作。”
二、28个PPTSkill都不能用，个人AI和企业AI是两个世界
Vicky讲了一件她自己干过的事。为了把PPT做好，她把全网能找到的PPTSkill下载了一遍，一共28个，逐个试过。
“没有一个是我可以直接使用的，最后不得不自己去改造它。”
在她看来，问题并不只是工具能力的问题，而在于每个人对于表达逻辑、内容结构和呈现方式都有自己的理解。“市面上的PPTSkill能帮你把文字变成HTML格式、变成PPTX，但它不能把你的文字变成一个有逻辑的呈现。所以每个人都要定义自己的Agent。个人层面尚且如此，那就更别说企业了。”
周梁伟顺着这个话题给出了本期最核心的一个判断。
“我自己有一个观点，个人用AI跟企业用AI，差异非常大，它甚至是两个领域内的问题。”
他用电脑做类比。公司环境里每个员工都有一台电脑，都在用操作系统，但除了操作系统之外，公司都有自己的一套业务系统。
“操作系统更多解决的是个人使用问题，但真正承载企业价值的，是那些深入业务流程的系统。”
Vicky把这个差异说得更直接：“个人出发点，我是想省事、简单。但是其实从企业的角度来说，我其实还需要有管控，我需要可见，我需要合规。所以这是有冲突的，所以这就是两个世界。”
差异还体现在企业既有的系统上。
“每家企业一旦涉及到业务，多多少少都有自己建设的系统，或者三方外采的系统。过去企业在这些系统上做了非常多的建设，转到AI这个赛道上的时候，这些系统该怎么办？”
周梁伟认为这是最直接的一个问题，而且不能靠一句话绕过去。“当客户的老板问你这个问题，你不能直接告诉他说，要不这个系统不要用了，直接用AI来替代。这可能是一条路，但非常难走。”
更现实的方向，是让AI能够进入已有业务体系，与企业已有流程、系统和知识资产结合，逐步释放新的价值。
三、义乌那家展会主办方，被追问了四个问题
Vicky最近接到一个咨询案例。
一家义乌的展览主办方，希望通过一个“义乌大脑”为国际展商自动生成个性化营销方案：展商进入系统后，AI可以根据企业信息生成专属报告，并进一步产出配套的图片、视频等营销素材。
设想很美好，但实际运行后，效果却并不理想。
工作人员发现，AI生成的方案需要不断修改，越改越偏，最后还不如自己重新写。
“我用了AI，但是并没有减少我的工作量和投入时间，反而增加了。”
对方现场反复追问：AI到底是不是真的能提效？
Vicky没有直接回答，而是反过来问了四个问题。
第一，AI是否真正理解这家企业？“有没有把企业历年的知识库、品牌资料交给合作方？有没有做足够长时间的业务调研？我说1234，但对方理解的可能是45678。”
第二，AI是否知道什么才是好的结果？“有没有把过去成功的个性化营销方案交给AI总结，让它知道什么叫正确的、高质量的方案？”
第三，企业是否建立了持续优化机制？“如果方案不好，有没有把失败经验沉淀下来，形成规则库，或者踩坑库？”
第四，员工是否具备正确使用AI的能力？
四个问题问下来，对方发现，这些准备工作此前都没有考虑过。
在Vicky看来，企业AI落地并不是简单接入一个工具，而是一套系统工程。
“要先搭建企业知识库，设计完整流程，让员工知道怎么使用AI，也要和AI定义什么叫好、什么叫个性化。”
周梁伟认为，这种现象其实并不陌生。他常把AIAgent比作操作系统，以Office为例，它本身是一套通用工具，但在电脑刚开始普及的时候，市场最先出现的是大量Excel、PPT培训课程。
“这不是工具的问题，而是用户需要学习如何把工具转化成自己的能力。”
在他看来，AI也是如此。“AI不能够替代人，本质上它提供了一个更好、更高效的工具。但如果你不会使用它，反而会觉得这个工具给自己增加了更多负担。”
这种变化也正在发生在AI工程领域。从PromptEngineering，到Harness，再到LoopEngineering，如今又出现GraphEngineering等新的探索方向。
“我觉得未来两三个月，可能又会出现新的概念。”
但回到普通用户和企业现场，周梁伟认为，最基础的问题仍然没有解决：“我们发现大家PromptEngineering还没有做好。”
四、第一个场景怎么选，以及这笔钱该怎么算
指望通过几场培训课程解决企业AI落地问题，并不现实。
周梁伟认为，AI真正产生价值，不能停留在工具教学，而要深入业务场景。
“你去帮他开几堂课，找几个讲师过来讲一讲，并不能解决根本问题。还是得深入到业务场景里面，找到几个高频、高价值的场景先切入进去，做流程改造。首先要让管理者、让老板能够感受到AI的价值。”
在为客户设计AI落地方案时，周梁伟通常有两个筛选标准。
第一是高频，只有反复发生的业务环节，才值得通过AI进行优化；第二是流程足够清晰、能够被拆解。
“这个场景里面可能有10个环节，哪些过去占用了最多时间，哪些环节AI可以介入，哪些环节仍然需要人来判断和把控，这些都需要拆解清楚。”
而当场景确定后，企业最关心的问题往往就是ROI。
Vicky认为，企业需要同时看待AI转型的短期价值和长期价值。
短期来看，AI应用仍处于探索阶段，需要通过一个个具体场景验证效果，帮助企业建立信心。
“今年算是Agent真正的元年。以前虽然大家一直在谈Agent，但Agent到底长什么样，其实并不清晰。今年开始，Agent终于有了比较明确的形态。”
因此，企业可以先从小场景切入，通过一个成功案例证明AI的价值。
但从长期来看，更关键的是企业如何看待AI这项投入。
“如果他觉得AI的投入是一个战略，那AI沉淀下来的Skill、Agent，或者我们做的知识库梳理，都是企业自己的资产。它其实会成为未来的智能资产。”
周梁伟进一步总结：
“现在阶段你去做AI，你积累下来的其实是资产，而不只是花掉了token。”
这也意味着，AI的落地需要同时具备战术执行和战略投入。
具体场景的探索，可以由员工推动；但如果从企业长期能力建设的角度看，AI必须成为管理层关注的战略方向。
“战术这件事可以交给员工，员工可以分析某个环节是否能够用Agent处理。但从战略角度，如果它不是一个一把手工程，不是老板自己有这个想法，这件事情是很难的。”
五、老板自己不用AI，AIFirst就是假的
Vicky转述了企业主经常问的一个问题：老板要不要亲自去学AI、用AI。
周梁伟的回答很直接：“要啊。如果老板自己不用AI，你哪怕立了一个战略叫AIFirst，也是假的。”
在他看来，AI首先是一种感受。
他分享了自己的经历。作为公司内部较早使用AI的人，刚开始接触AI时，他也经历过一个快速建立认知的过程。
“有了AI，我感觉我现在无所不能。”
后来，当他不断向不同团队分享AI使用经验时，他发现一个规律：“但凡有这种感受的同事，他就希望在更多场景里使用。”
在周梁伟看来，老板也是一样。
如果老板没有亲自体验过AI带来的变化，首先想到的往往是成本、风险和可靠性问题：“这个东西token是不是很花钱？幻觉是不是很严重？如果他没有这种感受，你希望他把AI战略真正落到业务深度场景里，非常难。”
因此，企业推动AI的第一步，不是让员工学会更多工具，而是让决策者先建立对AI的真实认知。
至于如何让一个并不技术背景的老板开始使用AI，周梁伟认为，关键不是从技术讲起，而是找到老板自己的关注场景。
“比如你的老板喜欢炒股，那就可以教他怎么用AI做市场分析。当然最后决策和交易还是由他自己完成，但AI可以帮助他提升信息处理能力。”
Vicky也分享了一个案例。
她遇到过一位企业老板，每天都会和AI交流，把自己的经验、判断和思考不断输入AI，最终沉淀出了超过20万字的语料。
在她看来，这可能是企业家使用AI最有价值的方向之一。
“现在很多企业都面临企一代和企二代交接的问题，但父辈积累多年的管理经验、判断方式，并不一定能够完整传递给下一代。如果用AI把这些经验蒸馏出来，是不是等于把一个企业的决策大脑蒸馏出来了？那是不是就可以陪伴我继续成长？”
从这个角度看，AI对企业家的价值，不只是提高个人效率，更是帮助企业完成经验沉淀和组织传承。
“所以在这个公司上上下下里面，最应该用AI的人，其实就是老板自己。”
六、从SkillHub到帝王蟹：通用的Skill，落到企业里只能用一半
网易智企的AIAgent平台帝王蟹，起点是SkillHub，也就是技能库。
“当时我们去看市场上已经有非常多的SkillHub，几十万的Skill全部是开源的。但你会发现，这些Skill很多时候只能给到你一个提示，或者给到你一个idea。真要用它落到企业内部的时候，可能只有50%可以借鉴，剩下50%的工作往往是更难的工作。”
由此形成的判断是：“针对每个企业，即使再通用的场景，它都需要有自己的这些Skill，来承载原来我们写在文档上的那些SOP。”
“Skill之上是Agent”。如果说Skill是企业经验被重新组织后的能力单元，那么Agent承载的就是完整业务流程。
这套产品形态的定义，回应的是一个很现实的约束。
Vicky提到一家企业，老板本身是AI的深度使用者，号召每个部门都提AI需求，收集完发现有五六十个场景要做。“这样一个一个做，做到猴年马月去。最后提出来的方案是要有一个平台让大家去使用，让每个提出需求的人自己去做自己的Skill。这才是最好的解决之道。”
周梁伟认同这一方向，也坦言，这并不是一条容易走的路。
“我们现在的产品跟市场上其他产品之间有什么差别？我们可能选了一个很难的赛道，但这确实是企业需要的。”
在他看来，企业AI真正落地，靠的并不只是一个工具或平台。AI要产生持续价值，最终还是要进入具体业务流程，并让真正熟悉业务的人参与进来。
“很多时候，你光有一个工具、一个平台是不够的。你得让企业的员工深入到自己的业务流程里。第一步可能是我们帮他把Skill、Agent做出来，但未来，他们应该能够自己完成这些事情。”
这也意味着，企业里的Skill和Agent不应该停留在一次性交付，而要随着业务变化，在组织内部持续迭代、生长。
同样的逻辑也延伸到了服务方式上。周梁伟认为，即使采用FDE这样的深度服务模式，服务方也不可能替客户完成所有场景的建设。更理想的状态，是客户内部逐渐形成一批理解业务、愿意使用AI，也具备一定构建能力的人。他把这类人称为客户自己的“AIBuilder”。
“我们在做这个事情的过程中，更希望是授人以渔。”
七、员工离职了，他的经验如何留下
如果一个员工离职了，他积累多年的经验和能力怎么办？
在周梁伟看来，这恰恰是企业AI需要解决的问题。
“在员工入转离调的时候，他的资产应该跟过去的文档一样，跟代码一样，被企业继承。而且被继承之后，还应该能够持续迭代。”
过去，企业沉淀经验主要依靠人和文档。但周梁伟认为，这两种方式都有局限。
“AI时代，企业的资产、AI资产会是什么？它可能是人，但人永远会流动；它可能是文档，但文档最大的问题是不会被消费，整理成本很高，被使用的频率却很低。”
而AI提供了一种新的可能。“不管是用Skill来承载SOP，还是用Agent来承载复杂业务流程，它都可以被持续迭代、被流转。”
在他看来，未来企业的重要能力之一，就是能否把这些AI资产体系化建设起来。
“企业如果有这样的认知，把它当成一项体系化工作去建设，可能会成为未来更好生存的一种方式。”
这也回应了另一个企业老板经常提出的问题：做完AI改造之后，能不能减少人员？
周梁伟认为，人员优化可能是AI带来的客观结果，但不应该成为企业应用AI的出发点。“我们的理念，是希望用AI释放生产力，让员工做更高价值的事情，而不是简单替代员工。”
对于企业希望通过AI“蒸馏员工”的期待，他认为也需要更加理性。“人的上下文不只是语言和视觉，还有情绪、经历、沟通方式、性格，这些东西并不会完全被AI学习。”因此，即使企业完成AI转型，人依然是不可替代的核心。
“我们应该用AI工具，让人的价值能够被提炼出来。”
Vicky补充道：“有人说要蒸馏你的时候，其实某种程度上也是在认可你。”
而对于企业内部第一批AI使用者的选择，Vicky认为，除了好奇心和自驱力，更重要的是一种追求极致的能力。
“AI很容易帮你做到60分，但想做到90分、100分，可能需要两个月、三个月，甚至是半年的时间。如果一个人没有把事情做到极致的动力，他很难真正把AI用好。”
周梁伟接了一句：“魔鬼在细节里。”
八、AI为马，认知为缰
对话最后，两人聊到了AI的未来。
Vicky分享了一句自己一直认同的话：“我觉得是AI为马，认知为缰。AI是一个非常好的事业伙伴，是一匹马，可以载着我飞得更高、走得更远。但缰绳永远在我手里，我要用自己的判断去驾驭它。”
在周梁伟看来，AI的快速发展既带来了挑战，也带来了巨大的可能。
挑战在于，AI的到来速度远超很多人的预期，而这也对人的综合能力提出了更高要求。
他用计算机普及的过程做类比。过去，人们从纸面工作转向计算机工作，需要经历一次能力迁移；而今天，人们再次面临类似的变化，只是这一次跨度可能更大。
“你需要对业务有理解，对软件、技术有理解，也需要理解AI。这对刚进入社会的年轻人来说，其实提出了很高要求。”
在他看来，AI的学习并不只是课堂里的知识传递，更重要的是持续使用过程中的体验和积累。
“很多时候，这是一种体悟，是一种感受，你得不断去用。”
但从更长期来看，周梁伟对未来仍然保持乐观。
“我觉得有可能AI真的是实现更高程度生产力释放的一条路径。随着AI能力越来越强，成本越来越低，很多基础性的工作和需求可能会被更好地满足。”
而当大量重复劳动被AI承担，人真正需要追求的，可能是更高层面的价值：“人需要找到自己的精神价值。我做这个事情，是因为我能够获得精神上的愉悦和成就感。”
这也是AI时代人与机器关系的新变化。
“现在AI变化非常快，可能三个月、五个月以后又不一样了。现在已经不敢按年来看了。”
但无论技术如何变化，最终决定未来的，仍然是人如何理解AI、使用AI，并与AI一起成长。
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