AI智能體的未來與其說是"全能自主"，不如說是"人機協同"。AI能夠解放人的雙手，但最終決定權永遠在人的手中。

本文刊載于《商學院》雜志2025年9月刊，作者：石丹。轉載已獲授權。

北京2025年9月26日 /美通社/ -- 智能體(ti)（AI Agent）已經成為繼(ji)大語言模型(xing)（LLMs）后，AI領(ling)域最熱的話題。

IBM大中華區技術銷售總經理、首席技術官翟峰告訴《商學院(yuan)》記者(zhe)這樣一(yi)組數據：IBM商業(ye)價值研究院(yuan)（IBV）最(zui)新發布的(de)《IBM全球CEO調(diao)研報(bao)告》顯示，受訪的(de)企業(ye)高管(guan)預計，未來兩年(nian)AI投資的(de)增長率將(jiang)超(chao)過(guo)兩倍，并且有61%的(de)CEO確認他們目(mu)前正在積極采用智能體，并準備(bei)將(jiang)其(qi)規模化應用。

繼(ji)2025年5月(yue)在(zai)Think 2025大會期間首批對外(wai)發(fa)布了(le)3個(ge)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)體(ti)（人力資源智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)體(ti)、銷(xiao)售智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)體(ti)和(he)采購智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)體(ti)）后，2025年7月(yue)底，IBM發(fa)布了(le)通用型(xing)(xing)企(qi)業(ye)級智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)體(ti)（IBM Computer Using Generalist Agent，以(yi)下簡稱"IBM CUGA"）的(de)重要突破。IBM CUGA是一(yi)(yi)種能(neng)(neng)夠跨多(duo)個(ge)業(ye)務場(chang)景(jing)、整合多(duo)種工(gong)具、執行復雜任務的(de)通用型(xing)(xing)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)體(ti)，可以(yi)像資深員工(gong)一(yi)(yi)樣理解(jie)用戶意圖、規劃任務、調用工(gong)具、協(xie)調多(duo)個(ge)系(xi)統(tong)，并不斷學(xue)習(xi)和(he)適應新的(de)挑(tiao)戰。如今，IBM CUGA不僅在(zai)模擬(ni)企(qi)業(ye)場(chang)景(jing)中經受住了(le)嚴苛測試，更在(zai)2025年7月(yue)的(de)AppWorld Benchmark（一(yi)(yi)個(ge)由多(duo)個(ge)研究(jiu)機構和(he)學(xue)者共同創建、用于(yu)評(ping)估交互式編程智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)體(ti)的(de)基準測試環境）中榮登第一(yi)(yi)。

翟(zhai)峰表(biao)示，隨著生成式AI的(de)加速普(pu)及(ji)、智能(neng)(neng)體的(de)迅猛發展，以及(ji)智能(neng)(neng)流程自動(dong)化的(de)不(bu)斷突破，企業正(zheng)迎來(lai)第(di)三波人工(gong)智能(neng)(neng)助手浪潮。

智能體規模應用正迎來"拐點時刻"

智能體迎來"拐點時刻"的本質，是技術成熟度與企業需求的"雙向奔赴"。"但真正的技術價值不在于概念炒作，而在于能否解決實際問題、創造可量化的業務收益。"

在翟峰看來(lai)，智(zhi)(zhi)能(neng)體是一種能(neng)夠自(zi)主理(li)解(jie)、規(gui)劃(hua)并執行(xing)復雜(za)任務(wu)的(de)軟(ruan)件程(cheng)序，它由大(da)語言模(mo)型(xing)驅動，可根(gen)據需要(yao)(yao)調用(yong)各類工具、其他(ta)模(mo)型(xing)及系統(tong)(tong)與之交(jiao)互(hu)，以實現用(yong)戶的(de)目標。智(zhi)(zhi)能(neng)體將大(da)大(da)降(jiang)低使(shi)用(yong)AI能(neng)力的(de)門檻(jian)。用(yong)戶只需通(tong)過(guo)(guo)簡單的(de)對話界面陳述其目標，智(zhi)(zhi)能(neng)體網絡(luo)則通(tong)過(guo)(guo)后端系統(tong)(tong)采取必要(yao)(yao)的(de)行(xing)動。智(zhi)(zhi)能(neng)體與傳統(tong)(tong)的(de)AI助(zhu)手(shou)（AI Assistant）不(bu)同，后者(zhe)每(mei)次(ci)生(sheng)成回(hui)復都(dou)需要(yao)(yao)用(yong)戶提示，而智(zhi)(zhi)能(neng)體在理(li)論上只需用(yong)戶下達一項(xiang)高層級任務(wu)，便會(hui)自(zi)主規(gui)劃(hua)完成路徑，因此它能(neng)承擔更為復雜(za)的(de)工作。

智能體迎來"拐點時刻"的本質，是技術成熟度與企業需求的"雙向奔赴"。"但真正的技術價值不在于概念炒作，而在于能否解決實際問題、創造可量化的業務收益。"翟峰表示。

從技術維度看，大模型技術的突破使智能體具備更強的"理解—推理—執行"能力，能夠處理更復雜的任務拆解與跨域協作，而智能體的核心也在于自主性和規劃能力，它們需要具備邏輯推理、工具調用能力和執行任務的能力，這些關鍵突破意味著智能體在2025年的爆發已經具備了技術基礎。具體來看，翟峰表示，其一，如今大模型能力顯著提升，以IBM開源的Granite模型為代表，參數規模與語義理解能力跨越臨界點，多模態交互與復雜任務拆解能力大幅增強；其二，開源生態降低使用門檻，企業可通過公有云或私有化部署快速接入技術，避免"被硬件綁定"的陷阱；其三，算力與存力成本下降，大模型調用(yong)費用(yong)被"擊穿"，結合混(hun)合云(yun)技(ji)術(shu)成(cheng)熟，企業得以用(yong)更低成(cheng)本嘗試(shi)技(ji)術(shu)落地。

從企(qi)業(ye)(ye)維度看(kan)，經過前(qian)期數字化鋪(pu)墊，各行業(ye)(ye)已積累大量(liang)結構化數據，并形成明確的(de)智(zhi)能化需求(qiu)，例如(ru)，制(zhi)(zhi)造業(ye)(ye)的(de)質量(liang)控制(zhi)(zhi)、零售業(ye)(ye)的(de)精(jing)準(zhun)營銷等，這為智(zhi)能體的(de)落地(di)提(ti)供了土壤(rang)。翟峰和團(tuan)隊發(fa)(fa)現，很多(duo)企(qi)業(ye)(ye)在經歷大模型熱潮之后(hou)越(yue)來(lai)越(yue)務實地(di)發(fa)(fa)現，當前(qian)他們急需的(de)是通(tong)過垂類應用解決具體痛點，而(er)非投入資源(yuan)訓(xun)練基礎模型。當企(qi)業(ye)(ye)剝離技(ji)術光環，直面具體場景時(shi)，會迅速回歸理性，他們更關注"技(ji)術能否解決實際問題""投入產出比(bi)如(ru)何"，而(er)非概念炒作(zuo)。

當前，企業應用已從早期的"知識庫問答"等淺層嘗試，向研發、售后、銷售等核心環節延伸。這種務實態度倒逼技術供應方必須提供"低門檻嘗鮮+規模化部署"的全周期服務。翟峰提醒，企業也應清醒認識到，智能體的"智能"依賴數據基礎——若企業未完成數字化"補課"，缺乏數據積累，技術落地將淪為空談。只有這樣，智能體才能真正(zheng)從"拐(guai)點"走向"常態"，成為驅動產(chan)業升級的核心力量。

"零號用戶"的智能體實踐

IBM積極踐行"零號客戶"（client zero）的理念，即客戶的轉型流程和解決方案已經在IBM內部先行應用和實踐，IBM也能夠從為客戶提供的技術解決方案中獲益。

在智能體成為繼大模型之(zhi)后(hou)最(zui)熱的(de)(de)(de)概念之(zhi)一后(hou)，各種(zhong)號(hao)稱"Agent"的(de)(de)(de)產品、應用、解(jie)決方案層出(chu)不(bu)窮。企業應該(gai)如何(he)辨識或者正確地開始(shi)建設適合(he)自身需求的(de)(de)(de)智能體呢？

IBM科技事業部數據與人工智能資深技術專家吳敏達直(zhi)言，現(xian)在(zai)市面上有很(hen)多(duo)熱門的(de)智(zhi)能(neng)體方案，它(ta)(ta)們(men)簡單(dan)易用(yong)(yong)，能(neng)夠處理各(ge)種任務，確實很(hen)方便，但(dan)(dan)它(ta)(ta)們(men)大多(duo)是(shi)通(tong)用(yong)(yong)型的(de)智(zhi)能(neng)體，并不是(shi)為企(qi)(qi)業(ye)量身定制的(de)。這就(jiu)像(xiang)是(shi)一個萬能(neng)工具(ju)，看起來什么都能(neng)做，但(dan)(dan)在(zai)企(qi)(qi)業(ye)環境中使用(yong)(yong)時，往往會(hui)遇到水(shui)土(tu)不服的(de)問題(ti)。另外(wai)，很(hen)多(duo)通(tong)用(yong)(yong)型智(zhi)能(neng)體在(zai)企(qi)(qi)業(ye)級治(zhi)理、準確性(xing)和可靠性(xing)方面存在(zai)挑戰。

因此，當客(ke)戶(hu)還沒有(you)完全(quan)明(ming)確他們的(de)需求時(shi)，IBM會(hui)推薦其已經(jing)(jing)成(cheng)熟的(de)智(zhi)能(neng)體(ti)(ti)應(ying)用場景。IBM在HR、銷(xiao)售(shou)、采購和客(ke)服這四個(ge)領域(yu)(yu)有(you)著(zhu)豐富的(de)經(jing)(jing)驗，這些(xie)場景在IBM內部(bu)已經(jing)(jing)得到(dao)了(le)充分驗證，更適合部(bu)署(shu)企(qi)業級智(zhi)能(neng)體(ti)(ti)。如果(guo)客(ke)戶(hu)不確定從(cong)哪里開始，這四個(ge)領域(yu)(yu)是最(zui)有(you)可能(neng)帶(dai)來顯著(zhu)業務價(jia)值的(de)。例如，人力資源智(zhi)能(neng)體(ti)(ti)的(de)應(ying)用幫(bang)助相關部(bu)門減少了(le)61%的(de)工(gong)(gong)單，銷(xiao)售(shou)智(zhi)能(neng)體(ti)(ti)可以從(cong)企(qi)業的(de)數(shu)據庫中獲取(qu)銷(xiao)售(shou)數(shu)據，進行(xing)銷(xiao)售(shou)預(yu)測，每周可幫(bang)助銷(xiao)售(shou)人員節省9小時(shi)的(de)工(gong)(gong)作量(liang)等。

IBM積極踐行"零號客戶"（client zero）的(de)(de)理(li)念，即客戶(hu)的(de)(de)轉型流程和(he)解決(jue)方案已經(jing)在(zai)(zai)IBM內(nei)部(bu)先行(xing)應用和(he)實踐，IBM也能夠從為客戶(hu)提(ti)供的(de)(de)技術解決(jue)方案中獲(huo)益。"我(wo)們廣泛采(cai)用了 AI驅動的(de)(de)自動化技術來(lai)提(ti)高(gao)生產力(li)：在(zai)(zai)IBM，94%的(de)(de)人(ren)力(li)資(zi)(zi)源相關的(de)(de)普通問詢已經(jing)由AI助手來(lai)回(hui)答；我(wo)們的(de)(de)合同起(qi)草速度(du)提(ti)高(gao)了80%。總體而言，自2023年(nian)(nian)年(nian)(nian)初(chu)(chu)以來(lai)，我(wo)們已經(jing)節(jie)省了約35億美元(yuan)的(de)(de)經(jing)營成本。"2025年(nian)(nian)年(nian)(nian)初(chu)(chu)IBM發布2024年(nian)(nian)度(du)報告時，董事長兼首席執(zhi)行(xing)官Arvind Krishna在(zai)(zai)致投資(zi)(zi)人(ren)的(de)(de)公開(kai)信(xin)中如是說。

翟峰以(yi)HR智能(neng)(neng)體(ti)的發展(zhan)、形成為(wei)例(li)，分享IBM"零(ling)號客(ke)戶"的智能(neng)(neng)體(ti)實踐。作為(wei)一(yi)家擁(yong)有超過20萬員(yuan)工、業務覆(fu)蓋全球的跨國企業，IBM在智能(neng)(neng)體(ti)的落地實踐中，選擇了(le)人(ren)力資源管理作為(wei)核心(xin)切入點之(zhi)一(yi)，并(bing)非(fei)偶(ou)然，而(er)是基于場(chang)景普適性(xing)、價值可(ke)衡量性(xing)及技術實現難易度的綜合考(kao)量。

據了解，IBM的(de)(de)HR場景應(ying)用始(shi)于2019年，核心目標(biao)是通(tong)(tong)過(guo)AI解決(jue)跨國(guo)企業管理(li)(li)中的(de)(de)一些痛點(dian)，例(li)如政策查詢效(xiao)率低、內部流(liu)程繁瑣、管理(li)(li)決(jue)策依賴(lai)經驗等等。IBM將全球各國(guo)相(xiang)關的(de)(de)勞動法規、公司內部政策（如出差報銷(xiao)、休假(jia)制度）整(zheng)合至AI知識庫。員(yuan)工(gong)可通(tong)(tong)過(guo)自然語(yu)言(yan)對話(hua)，例(li)如，"我在德國(guo)出差的(de)(de)住宿標(biao)準(zhun)是多少"快(kuai)速獲取準(zhun)確信息，替代傳(chuan)統(tong)"找人—詢問—等待"的(de)(de)低效(xiao)模式，且(qie)這一場景的(de)(de)普適性極(ji)高。

在(zai)針對(dui)(dui)內部流程自(zi)動(dong)化方面，以員工調(diao)動(dong)為(wei)例，傳統(tong)(tong)流程需(xu)(xu)經理(li)登(deng)錄多(duo)個系(xi)統(tong)(tong)填寫(xie)多(duo)張表(biao)格(ge)，但智能(neng)體能(neng)夠通過對(dui)(dui)話式(shi)交互簡化操(cao)作：經理(li)只需(xu)(xu)告知"將員工A從(cong)部門(men)B調(diao)至部門(men)C，生效日期(qi)為(wei)×月(yue)×日"，系(xi)統(tong)(tong)即可(ke)自(zi)動(dong)生成(cheng)表(biao)單并提交審批，這(zhe)種"對(dui)(dui)話即服(fu)務"的(de)模式(shi)，在(zai)提高效率的(de)同時降低了人為(wei)操(cao)作錯誤率。

在(zai)管(guan)(guan)理(li)決(jue)策(ce)支持方面，以績效考(kao)(kao)核(he)場景為例，AI通過分析員工代碼提交(jiao)量、項(xiang)目參與度等客觀數(shu)據(ju)，為管(guan)(guan)理(li)者(zhe)提供(gong)KPI考(kao)(kao)評建議，但(dan)同(tong)時，AI僅提供(gong)數(shu)據(ju)參考(kao)(kao)，最終決(jue)策(ce)仍由管(guan)(guan)理(li)者(zhe)結合(he)主觀判斷(duan)完(wan)成。這種"AI建議+人類決(jue)策(ce)"的(de)(de)協同(tong)模式(shi)，既避免了"唯(wei)數(shu)據(ju)論"的(de)(de)偏頗(po)，又提升了決(jue)策(ce)的(de)(de)科學性。

HR場景(jing)(jing)中諸如政策查詢、流程自動化(hua)等具有(you)(you)普適性，存在于所(suo)有(you)(you)企業，具有(you)(you)可復(fu)制性；效率提(ti)升、成本(ben)降低等價值指標(biao)可衡量。相較于研發或供應鏈等復(fu)雜場景(jing)(jing)，HR的(de)AI應用(yong)更(geng)依賴知識(shi)庫構(gou)(gou)建(jian)(jian)與自然語(yu)言(yan)處理，技術門檻相對(dui)較低，適合作為初期試點。當企業通過"知識(shi)庫構(gou)(gou)建(jian)(jian)—流程自動化(hua)—決策支(zhi)持"的(de)閉(bi)環逐漸構(gou)(gou)建(jian)(jian)起一(yi)個個智能體，以及未來隨著大(da)模型能力(li)的(de)提(ti)升，AI有(you)(you)望在更(geng)多復(fu)雜場景(jing)(jing)中釋放價值。

智能體潛能釋放的組織關鍵要素

智能體的潛能釋放，除了技術基礎外，更是企業戰略、組織能力與文化能力的協同進化，方能實現從"技術可用"到"價值落地"的跨越。

智能體要真正在企業中釋放潛能，數字化基礎僅是起點。翟峰指出，除技術準備外，企業還需在戰略定位、組織能力與文化能力的協同進化上(shang)下(xia)功夫，方(fang)能實現從"技(ji)術可用"到"價值落地"的跨越。

企(qi)(qi)業推動智能體釋(shi)放(fang)潛(qian)能的首要前提(ti)是明(ming)確戰略目標(biao)。翟(zhai)峰強調，這一過程需遵循(xun)"自上而下"與"自下而上"的雙向驅動。企(qi)(qi)業的一把手需率先定(ding)義核(he)心訴求，例如降本(ben)增(zeng)效(xiao)、服務創新或(huo)研(yan)發(fa)突破等(deng)，再將戰略拆(chai)解至研(yan)、產、供(gong)、銷、服等(deng)具(ju)體業務領域，最終(zhong)下沉至某個具(ju)體的場(chang)景；而隨(sui)著企(qi)(qi)業內更多AI應用場(chang)景的落地，各業務域將逐(zhu)步實現能力升級，并(bing)通(tong)(tong)(tong)過AI技(ji)術(shu)(shu)打通(tong)(tong)(tong)部(bu)門(men)協同(tong)壁壘，構建智能化跨部(bu)門(men)的協作網絡，逐(zhu)步"向上"推動組織能力的乘(cheng)數效(xiao)應——通(tong)(tong)(tong)過場(chang)景實踐驗證技(ji)術(shu)(shu)價(jia)值，又通(tong)(tong)(tong)過戰略協同(tong)放(fang)大技(ji)術(shu)(shu)賦能效(xiao)果，使(shi)企(qi)(qi)業組織在技(ji)術(shu)(shu)迭代與業務創新中形成(cheng)良(liang)性循(xun)環，全面(mian)釋(shi)放(fang)智能時代的組織協同(tong)價(jia)值。

智能體的價值往(wang)往(wang)體現在跨業(ye)務域的聯動中，這要(yao)求企業(ye)打破"部門(men)墻"，建立(li)以智能體為核心的協同機制。IBM在實(shi)踐中發現，通過(guo)混(hun)合(he)云(yun)架(jia)構統一管理多云(yun)/私有(you)云(yun)環境，可(ke)有(you)效(xiao)降低跨部門(men)數據共享的技(ji)術門(men)檻，為智能體創造更(geng)廣闊(kuo)的協作(zuo)空(kong)間。

同時(shi)，組織在具備協同能(neng)力的(de)同時(shi)，應培育復合型人才。智(zhi)能(neng)體(ti)的(de)有效落地依賴既懂業務又(you)懂技術的(de)復合型人才，他們是連(lian)接智(zhi)能(neng)體(ti)技術與(yu)企(qi)業實(shi)際需求(qiu)的(de)關鍵橋梁。

翟峰指出，企業需避免盲目追求"大而全"的智能化改造，轉而聚焦能快速驗證ROI的細分場景。當某個部(bu)門通(tong)過智能體實現效率(lv)提升，其(qi)他部(bu)門便會主(zhu)動跟(gen)進(jin)，形(xing)成(cheng)規模化效應。這種以點帶面的落地策略，既(ji)能降低試錯(cuo)成(cheng)本，又能通(tong)過榜樣力量(liang)推動組織變革。

而員工參與度是(shi)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)體落(luo)地(di)的(de)(de)"最后一(yi)公里"，這(zhe)需要(yao)企(qi)業構建"要(yao)我(wo)用"到"我(wo)要(yao)用"的(de)(de)文化(hua)。翟(zhai)峰以一(yi)家(jia)民營制(zhi)造業企(qi)業建立(li)設備(bei)維修知(zhi)(zhi)識(shi)庫、開發(fa)(fa)(fa)相關(guan)(guan)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)助手為(wei)例。知(zhi)(zhi)識(shi)庫的(de)(de)建立(li)需要(yao)將(jiang)老(lao)(lao)師傅們(men)諸如"聞聲辨(bian)故(gu)障(zhang)"的(de)(de)經(jing)(jing)驗、隱性知(zhi)(zhi)識(shi)轉(zhuan)(zhuan)化(hua)為(wei)可量化(hua)的(de)(de)特征參數(shu)(shu)，構建結(jie)構化(hua)數(shu)(shu)據資產(chan)，但若缺(que)乏相關(guan)(guan)文化(hua)或激(ji)勵，老(lao)(lao)師傅們(men)是(shi)沒有(you)(you)動(dong)力分享這(zhe)些(xie)經(jing)(jing)驗的(de)(de)，他(ta)(ta)會(hui)(hui)有(you)(you)"被取(qu)代(dai)"的(de)(de)危機。這(zhe)就(jiu)要(yao)求企(qi)業創(chuang)造相應(ying)的(de)(de)文化(hua)制(zhi)度，例如，將(jiang)知(zhi)(zhi)識(shi)貢(gong)獻納(na)入績效(xiao)考核，或設立(li)"智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)體創(chuang)新獎"，激(ji)發(fa)(fa)(fa)老(lao)(lao)專家(jia)分享經(jing)(jing)驗的(de)(de)積極性；同時(shi)，對他(ta)(ta)們(men)要(yao)有(you)(you)發(fa)(fa)(fa)展的(de)(de)承諾，明確智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)體是(shi)"輔助工(gong)具"而(er)非(fei)"替代(dai)方案(an)"，讓他(ta)(ta)們(men)看(kan)到生(sheng)產(chan)工(gong)藝和設備(bei)自動(dong)化(hua)發(fa)(fa)(fa)生(sheng)變化(hua)后，數(shu)(shu)字化(hua)手段將(jiang)加(jia)持(chi)他(ta)(ta)們(men)之前的(de)(de)經(jing)(jing)驗，賦能(neng)(neng)他(ta)(ta)們(men)處理(li)更復(fu)雜任務，提升效(xiao)率，而(er)非(fei)取(qu)代(dai)其崗位(wei)。而(er)且(qie)，這(zhe)種人機相互賦能(neng)(neng)、知(zhi)(zhi)識(shi)迭(die)代(dai)是(shi)一(yi)個動(dong)態的(de)(de)過(guo)程(cheng)。這(zhe)種文化(hua)推動(dong)的(de)(de)本質，是(shi)將(jiang)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)體從"管(guan)理(li)層推動(dong)的(de)(de)工(gong)具"轉(zhuan)(zhuan)化(hua)為(wei)"全員參與(yu)的(de)(de)伙(huo)伴"。翟(zhai)峰強(qiang)調，當(dang)一(yi)線員工(gong)看(kan)到智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)體能(neng)(neng)幫自己減少重復(fu)勞(lao)動(dong)，他(ta)(ta)們(men)才會(hui)(hui)真正(zheng)擁抱(bao)技術。

IBM的AI文化實踐：從全員參與到深度賦能 

AI不是"少數人的游戲"，而是"全員的能力升級"。通過全員推廣、場景創新、文化激勵，企業能快速構建"AI原住民文化"。

"IBM的(de)戰略是幫助(zhu)客戶在(zai)任何(he)(he)IT基礎設(she)施上、使用(yong)(yong)其專(zhuan)有(you)的(de)數據和技(ji)術運行智能體。"翟峰告訴記者，"因此，IBM公司內(nei)部鼓勵員工(gong)學(xue)習AI、使用(yong)(yong)AI，以此提高效率。以IBM的(de)技(ji)術團(tuan)隊為例(li)，很多(duo)技(ji)術人員每天都(dou)要(yao)用(yong)(yong)AI輔助(zhu)工(gong)具，或者去寫代(dai)碼、評代(dai)碼、寫測(ce)試用(yong)(yong)例(li)等(deng)(deng)等(deng)(deng)。其實就是鼓勵任何(he)(he)崗位(wei)任何(he)(he)人都(dou)去使用(yong)(yong)AI，并用(yong)(yong)AI創新來幫助(zhu)你工(gong)作(zuo)。"

基于此，IBM已經連續3年舉辦watsonx Challenge活動(dong)，旨(zhi)在通過 watsonx平臺(tai)（IBM發(fa)布的(de)企(qi)業(ye)級人工智能與數據(ju)平臺(tai)）解(jie)決(jue)現實世界(jie)的(de)AI挑戰。這場全球員工參(can)與的(de)年(nian)度盛事(shi)，不僅(jin)記(ji)錄(lu)了IBM自(zi)身AI能力(li)的(de)進化軌跡，更(geng)折射(she)出企(qi)業(ye)推動(dong)智能化轉型的(de)深層邏輯。

據了解，該活動以"全員學AI"為核心目標，鼓勵員工在日常工作中使用AI工具。活動在第一階段的重點是普及，讓員工建立對AI的基本認知，消除技術神秘感。在基礎能力形成后，活動轉向"場景深耕"，員工被鼓勵以團隊形式提出創新方案。而今年主要強調深度賦能，它以業務需求為驅動，要求創意點必須緊扣企業核心戰略，比如優化內部流程、提高員工效率、提升客戶體驗等。同時，還引入AI評審工具，對提案的創新性、可行性進行初篩，再由全球專家委員會終審。翟峰強調，這種轉變背后，是IBM對AI落地的深刻認知：淺層功能無法形成競爭力，唯有將AI與核心業務流程深度融合，才能實現可持續的價值創造。

該挑(tiao)戰(zhan)賽最終大獎(jiang)獲(huo)得(de)者將獲(huo)得(de)全(quan)球(qiu)CEO表彰、技術(shu)峰會(hui)演講機(ji)會(hui)等榮譽。翟(zhai)峰介紹，獲(huo)獎(jiang)的(de)(de)方案(an)將被納入(ru)企業(ye)知識庫(ku)，賦(fu)能(neng)全(quan)球(qiu)團隊，在(zai)經(jing)過IBM自身這(zhe)個"零號客戶"的(de)(de)內(nei)部(bu)實(shi)踐(jian)驗證后，再將成熟方案(an)賦(fu)能(neng)給客戶，形成"內(nei)部(bu)孵化+外部(bu)推(tui)廣"的(de)(de)模式，將"內(nei)部(bu)實(shi)踐(jian)"轉化為"外部(bu)價值(zhi)"，賦(fu)能(neng)客戶。"這(zhe)樣給員工帶(dai)來巨大的(de)(de)獲(huo)得(de)感、成就(jiu)感。"翟(zhai)峰表示，"同時，還培養了既懂業(ye)務又懂AI的(de)(de)復合型(xing)團隊。這(zhe)些員工在(zai)與客戶合作時，能(neng)快(kuai)速(su)識別業(ye)務痛(tong)點并(bing)提(ti)出AI解決方案(an)。" 

翟峰(feng)再次強調，AI不是(shi)(shi)"少數(shu)人的(de)游(you)戲"，而是(shi)(shi)"全員的(de)能力(li)(li)升級"。通過全員推廣、場(chang)景創新(xin)(xin)、文(wen)化(hua)激勵，企業能快速構建"AI原(yuan)住民文(wen)化(hua)"。這(zhe)種文(wen)化(hua)不僅能提升效(xiao)率，更能激發自下而上的(de)創新(xin)(xin)活力(li)(li)，形成(cheng)差(cha)異化(hua)競爭(zheng)力(li)(li)。 

人的價值不可替代
AI"工具屬性"的強化，避免了技術過度擬人化可能引發的組織抵觸。

 "我(wo)們也必須(xu)用‘以人(ren)為本'的思想對‘技術至上'的傾向進行糾(jiu)偏：智能(neng)體(ti)雖然具備自主能(neng)力(li)，但絕(jue)不意味著人(ren)的全方位撤退。在我(wo)們討論企業級AI的應(ying)用時(shi)，對AI影響就業市場的擔(dan)憂始終存在。企業管(guan)理(li)層(ceng)應(ying)當認識到，智能(neng)體(ti)將增強而不一定是取代人(ren)類員工。如果AI被過(guo)度推崇，我(wo)們很可能(neng)陷入‘人(ren)類輔(fu)佐AI'的本末倒置的境地，并且錯失‘人(ren)機協同'發(fa)展的黃金(jin)時(shi)期。"翟峰強調(diao)。

在(zai)IBM的(de)實(shi)踐中，他們并(bing)沒有將AI包裝成"數字員(yuan)工"，而是將其定位(wei)為"效率助手"，而非"同事"。這(zhe)種(zhong)定位(wei)體現在(zai)產(chan)品命名與功能(neng)設(she)計中，例如(ru)，IBM內部使(shi)用的(de)"Ask IBM"系(xi)列(lie)工具（如(ru)Ask HR、Ask IT等）以功能(neng)為導向，更關注技(ji)術如(ru)何實(shi)質(zhi)性提升效率，避(bi)免引發"AI同事"的(de)認知(zhi)混淆。這(zhe)種(zhong)"工具屬性"的(de)強(qiang)化，避(bi)免了技(ji)術過度擬人(ren)化可能(neng)引發的(de)組織抵觸。

翟峰再次強調，未來，智能體將扮演"賦能者"的(de)角(jiao)色，成為人(ren)類(lei)主導的(de)集約化(hua)工作流中的(de)協作者。低價值、重復性(xing)的(de)任務將被自動(dong)化(hua)，而人(ren)類(lei)在戰略規劃、創意創新(xin)等高階領域的(de)潛力將被進一(yi)步釋放(fang)。智能體的(de)未(wei)來與(yu)其說是"全(quan)能自主"，不如說是"人(ren)機(ji)協同"。AI能夠解放(fang)人(ren)的(de)雙手，但最終決定權(quan)永遠(yuan)在人(ren)的(de)手中。