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Sense AI 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 AI Agent 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 PPT Skill 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 PPT Skill 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 PPT Skill 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 AI Agent 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 Prompt Engineering，到 Harness，再到 Loop Engineering，如今又出现 Graph Engineering 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 Prompt Engineering 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，AI First 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 AI First，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 AI Agent 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 “AI Builder”。
“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。
关于《MCtalk·无限对话》
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