11月2日消息，近日快手技术沙龙第六期在北京举办，主题为“从研发效能走向企业AI生产力”。快手企业AI生产力副总裁王诩表示，AI面临Token费用上升及安全风险，需通过工程与管理手段落地。Token费用上升、重复建设与安全风险等问题。他将快手AI发展总结为实践、产品推广、岗位调整、组织变革四阶段，今年9月成立iWork组织是组织变革的落地。

快手企业智能体建设负责人沈浪介绍，快手AI目标2026年底将80%线上交付需求提升至L2，当前已超70%。MyFlicker周活跃用户数增约2.5倍。他提出个体提效不等于组织提效，内部已有500多个团队Agent和1000多个数字员工独立工作。

同济大学特聘教授朱少民指出，企业AI落地需警惕生成不等于完成、个人效率不等于组织吞吐、Demo成功不等于生产可靠三个假象。他提出企业生产力等于可交付客户价值除以总投入，认为工程体系决定智能研发落地高度，建议建立“规约工程、驾驭工程、质量门禁”三位一体体系。

快手磁力引擎风控技术负责人王东旭分享，编码压缩至零整体增幅仅约25%，借鉴“臭鼬工厂”将需求节点从12减至6个，试点吞吐率由36%升至84%，交付周期缩至五分之一。

快手磁力引擎风控质量负责人吕冬冬给出测试分级框架，高风险人工主导、低风险AI验证，通过异源模型降低“AI测AI”偏差，未来质量团队转向规则制定。

OPPO产研提效产品负责人郝刚表示，个人效率提升不等于团队交付提高，重点推进知识库和AI工作流，走向AI Native需自上而下与自下而上共同推进。（栎行）