AI落地：从虚假阵痛到赋能，企业如何平衡技术与人的价值？
AI落地：从虚假开始
AI落地最原始状态不是失败，而是虚假。一些企业把AI当“高科技外皮”，认知与行动差距大。子铭曾在审核类行业工作，分享前司对待AI的态度：从“龙虾式”动员到落地犹豫。老板在200多人公司大群发指令，但研发部门没几人会用AI工具，也没人评估数据安全风险和Token费用。高层口头上“拥抱AI”，实际资源支持几乎为零。子铭用“扣子”（Coze）搭建企业知识库自测成功，却卡在企业微信接口对接，原因是没预算。部分同事在飞书部署AI应用，但比例不高。老板对AI态度反复，公司有广阔AI应用前景，老板常参加AI会议活动，却又说人工好，AI代替不了工作。技术崇拜和落地阻力间横跳，是部分企业拥抱AI的写照。同样的割裂感也出现在“强制拥抱”中。DoNews联系某上市公司程序员，公司今年1月推行“全员AI”，要求用「指定AI工具」生成代码，推动全员向全栈工程师转型。但实际效果与初衷落差大。领导层评估AI与传统开发耗时对比，会议增多、加班增加，背离AI提效初衷。公司领导高估AI解决开发问题的能力，基层员工疲惫。员工私下讨论，认为适合自己的AI使用方式才最好，强制使用指定方式不可取。过度会议、被动加班和数据用途疑虑，削弱了AI正向体验。该员工质疑，AI提效是为员工灵活工作还是提高公司产能？AI是帮助打工人还是淘汰打工人？这是一线技术人员的共同焦虑。
AI变革：从口号到组织层面
企业认真对待AI、投入资源搭建系统时，变革进入“组织层面”，但效率提升先带来阵痛。咔咔在国内某大型地产公司任职，2024年初DeepSeek推出后，公司开启AI赋能之路。第一阶段是学习，公司下发会议通知、提供视频资料让员工了解AI；第二阶段，专业团队将AI与内部系统深度结合，自主研发工具提效。“AI能提取信息、分析数据，让岗位更专业。领导教我们‘喂龙虾’，但时间短，吸收有限。”咔咔说，领导是为开启员工AI意识，让员工主动用AI。效率提升后，企业重新分配任务，组织架构变化明显。该公司今年架构调整，基层岗和经理岗合并。员工心态分化，一类人对AI感兴趣，主动学习进步；另一类用老方法工作，意识不到时代变化，需企业牵引。从学习到工作量增加再到岗位合并，工作内容变化快，“高层顾不上太远，员工比较迷茫。”咔咔说。
AI落地：找准着力点
企业精准将AI植入高价值、标准化业务环节，用可量化效率提升建立信心，AI才从“概念”落地为“工具”。保险行业的信美相互人寿提供了成熟范本。相关负责人称，公司AI布局从初期尝试进入大规模应用提效阶段，AI改变核心业务环节。作为金融机构，信美保险算力部署差异化：非敏感业务用云端服务，敏感业务用私域服务器，确保客户隐私和核心数据安全。策略上采用轻资产模式，算力资源来自云端，不建算力设施，成本聚焦技术研发和人才培养。投入产出比衡量围绕运营效率提升、成本管控和风险管控，跟踪核保与理赔时效、人力成本节约等指标。值得注意的是，公司未设传统“AI KPI”，而是将技术落地、效能提升与风险管控等目标和业务深度绑定。“员工对AI态度积极，很多人通过OKR设更有挑战性目标，还主动提加强AI培训建议。”信美相互人寿负责人说。这种务实策略有切实改变，如健康险预核保，AI智能预核保助手自动识别医疗单证信息、分析推理，预核保时效从48小时缩至1小时以内。
AI时代：人的价值重塑
工具强大到能替代标准化劳动时，人的价值体现在驾驭工具、做复杂判断的能力上。招商银行实践为此提供注脚。招行是“科技金融领头羊”，对AI投入大。2025年6月，招行宣布“AI First”战略，这一年AI技术与应用爆发式增长，2025年AI日均Token吞吐较2024年增长10.1倍，全年落地183个金融垂直领域专精模型、856个业务场景应用，AI替代人工工时达1556万小时。招行某城市分行对公信贷经理舒岚表示，招行每年从营收利润拿出十到二十亿投入科技金融。AI渗透到营销、客服和公文写作各环节。传统模式下，客户咨询公司贷款业务受人工客服限制，如今AI打破瓶颈，响应快且专业度高。“以往人工客服面对复杂产品需转接或查资料，现在专属AI系统内化产品细则和合规要求，回答准确、逻辑清晰、用词规范，比人工可靠。”舒岚说。对外营销环节，招行自研AI系统通过大数据抓取客户动态和潜在需求，生成营销线索推送给客户经理。“系统提示企业资金流水异常或有扩张迹象，AI推送商机，还能自动生成拜访日志和沟通纪要。”与监管部门对接工作，以往起草公文报告需一两天，现在给AI大纲和要求，几分钟就能生成初稿，微调即可，节省时间用于客户深度分析和风险把控。招行对“人才”重新定义，以前招人多是金融、财会专业，现在固定比例招信息技术、计算机方向科技人才。这种人才结构转型在银行内部产生“认知差”。科技新锐掌握编程思维、擅长与机器对话，传统金融人依赖经验判断，两者处境不同。AI替代基础文案和标准客服，老员工有职业焦虑，担心经验被算法解构。但舒岚认为，AI暴露的是“能力断层”。技术冲击倒逼银行人审视核心竞争力，只执行标准化流程、传递固定话术的人易被替代；能将AI当杠杆，用于深度思考、复杂谈判和风险洞察的人，AI是得力助手。舒岚强调，银行AI竞赛表面是技术投入之争，深层是“谁更会用AI”的人力素质之争。“银行裁不裁员，核心是经济环境，不是AI。”在她看来，AI是释放人力的工具，非消灭岗位。银行内部有两类分流：重复性、缺乏创造力的基础营销和客服岗位，员工能力不提升会面临调整；有综合素质的员工会转到更需人为判断的核心岗位。“AI只能提取数据，银行与人、企业打交道，经验性、直觉性和带感情的专业判断，AI无法参与。”舒岚说。
写在最后
穿透案例，核心规律浮现：AI与业务融合深度决定其是制造混乱、简单提效还是重塑能力。企业对待AI的方式，暴露其对待“人”的态度：把人当执行单元，还是价值核心？答案不同，AI结果不同。真正的变革始于放下幻想。在AI擅长给确定答案的时代，提出好问题、做复杂判断、驾驭工具的能力像黄金一样珍贵，这或许是AI时代最大的真相。