数字劳动力正式登场：AI员工管理平台开源发布
面壁智能携手清华大学、东北大学及OpenBMB，正式推出开源数字员工全周期管理平台StaffDeck，推动AI Agent从“对话玩具”蜕变为能担责任、能执行任务、能积累经验的企业级数字劳动力。核心亮点： StaffDeck首创三大手法解决AI Agent的“工作难题”：其一，基于状态机的工作流技能，确保Agent严守标准作业程序同时保持弹性；其二，OKF结构化知识体系，保障每次输出均有据可循；其三，端到端追踪加反馈优化闭环，促使Agent从错误中学习成长。企业管理者可为每位Agent分配工号、设定岗位、
别只用 AI，要让它替你跑
如今人人都在聊 AI、用 AI，却忽略了一道巨大的认知鸿沟——你究竟是在"使用"AI，还是在"掌控"AI？所谓使用，不过是提效工具，用时召唤，闲时搁置；而掌控则是让 AI 接管你的工作，独立完成任务。打个比方：使用 AI 是人手握方向盘，掌控 AI 则是车辆自动驾驶。企业里 80% 的制度化、流程化、标准化任务，正等着那个敢于"让 AI 开车">的人。一个开车比喻，彻底讲清本质试想你拥有一辆车。若只是使用它，你需手扶方向盘，脚踩油门，决定何时转向、何时刹车。需
AI时代，管理者如何真正用好AI？
在今天，AI早已不止是技术热词。从大模型、智能体，到AI办公、AI营销、AI研发辅助，人工智能正深度融入企业运营、管理服务与产业协同的实际场景。对企业而言，关键问题已不再是“是否该了解AI”，而是：如何理解AI？ 如何匹配适合自身的应用场景？ 如何判断一个AI项目是否真有价值？7月29日，南沙留学人员创业园将举办“以智赋能·向新而行”——企业AI认知与应用训练营，邀请AI创业者、AI服务方代表及投资人，从技术认知、企业AI战略、资本评估三方面，与企业管理者、创始人及湾区青年创业者共同探讨：AI究竟如何为企
北大AI商业领航课：费用与准入全解析
✅本课程精准面向企业决策层：董事长、总经理及高层管理者，尤其适合处于数字化转型或战略升级关键阶段的企业掌舵人。以下人群尤为契合：希望掌握AI技术逻辑并转化为企业战略优势的传统行业创业者；正面临组织变革、接班传承或资本运作关键期的企业创始人；渴望系统提升管理能力并拓展优质校友资源的商业精英。亮点一：AI前沿与管理经典深度交融。课程并非简单在传统课程上“贴AI标签”，而是以AI思维重构管理命题，在同类高管项目中独具辨识度。亮点二：构建“一体三用五维”教学体系。以企业管理核心课程为“体”，以高度、实战、整合为“
人工智能时代的产业变革
【现代工商业运行的关键支撑】 首先需要说明，我对人工智能领域完全是门外汉。然而，人工智能为工业生产和商业服务带来的，极有可能成为人类历史上最后一次根本性变革。那些无法跟上人工智能发展节奏、难以驾驭人工智能技术的企业与服务机构，消亡只是时间问题。 即使从企业运营的视角审视，人工智能驱动的不仅是产品与服务层面的革新，更关键的是它能够与具备深厚人文素养的管理层协同推进企业管理升级。因此，称人工智能将引发管理领域的变革也毫不为过。正因如此，有学者指出人工智能或许是人类最后一个技术革命时代，它所推动的管理变革也可能
AI 并非企业短板，管理才是关键
过去一年来，几乎每家中国企业都在热议AI。DeepSeek、ChatGPT、智能代理、数字员工……众多企业都在反复追问同一个问题：我们何时开始应用AI？然而我愈发感到，大多数企业错失了最核心的问题。真正应当思考的是：我们的企业是否已准备好让AI创造实际价值？当前，绝大多数企业已不再缺乏AI工具，真正稀缺的，是让AI释放价值的管理能力。不少企业将AI视为普通软件，购买后部署完毕，便期待其提升效率。但现实往往并非如此：AI不会因安装完成便自动产生价值；企业流程混乱，AI无法协助梳理；数据质量低劣，AI难以提供
深度解读金蝶AI套件：企业智能化升级新利器
1什么是金蝶AI套件?金蝶AI套件是金蝶为大中型企业打造的企业管理AI解决方案。充分整合金蝶管理软件的核心经验，形成覆盖全业务领域的智能SaaS体系，基于统一平台搭建而成，是企业迈向AI时代的核心支撑，助力企业突破传统ERP的技术瓶颈；此外，AI套件还包括面向未来企业的AI原生操作系统-灵基，全面赋能企业在AI时代赢得竞争优势。2金蝶AI套件核心价值No.1SaaS应用更全更强贯穿企业全生命周期，发展道路无断层金蝶AI套件在"研产供销、业财税票资档一体化"的基础上，深化集团财务应用、扩展HR管理功能，提升
AI智启管理新篇 | 企业智能体培训班圆满落幕
AI创新企业管理智能体为把握人工智能发展新契机，加速AI技术在企业场景中的深度应用，引导管理团队依托现有数字化大模型资源，以智能手段破解管理与运营难题，激发企业增长新动力，2026年7月2日至4日，由江苏省工业经济联合会（以下简称省工经联）主办的“AI创新企业管理智能体培训班”在1934文化产业园成功举办。来自南钢产业发展有限公司、南钢鑫洋供应链有限公司、大厂商会及园区企业的约40名管理人员参训，开班仪式由省工经联副秘书长秦本杰主持。01聚焦前沿趋势解码AI赋能企业发展新路径DIGITAL EMPOWER
AI时代企业管理的转型路径
当下，全球正处于人工智能（AI）迅猛发展的前沿浪潮中。从生成式AI（Generative AI）的惊人登场，到代理式AI（Agentic AI）的自动进化，AI正以空前的速度重塑各行业的商业格局。在此宏观环境下，企业管理面临着全新的机会与挑战：外部机会：AI技术显著提升了企业的生产效率、降低了创新门槛，并为企业创造了新的业务增长途径。内部痛点：传统的企业管理模式常存在流程碎片化、效率低下、跨部门合作困难以及数据孤岛严重等问题。融合趋势：当AI与传统企业管理结合，数字化、智能化转型已不再是企业的“可选项目”
企业AI战略：北大3天研修班，助非技术管理者直击核心
💡企业需不需要掌握AI？这不是学不学的问题，而是如果不学，竞争对手就会超越你。当同行利用AI降低成本、提高效率、优化决策并重构产品时，你还在等待技术成熟吗？等待的结果不是成熟，而是差距。AI能否真正为业务创造价值，不在于模型有多强大，而在于企业最薄弱的环节是否被打通；不在于拥有多少智能体，而在于数据、流程和业务知识是否已为智能体做好准备。企业学习AI不是追逐潮流，而是关注这三件事：一、你的行业是否正在被AI重写规则？二、你的团队是否有能力实施AI？三、你的管理者是否了解AI能做什么和不能做什么？如果都回答
数字化浪潮中，如何甄选优质的软件外包服务商？
伴随数字化转型的加速，众多企业正借助软件系统来提升管理效能、优化业务流程并压缩运营成本。然而，对于多数企业而言，自行组建技术团队不仅资金投入大、周期漫长，还面临招人难、管理难等挑战。因此，寻求专业的软件外包公司，已成为推进数字化建设的主流选择。但在实际协作中，不少企业都曾遭遇过：那么，企业在筛选软件外包商时，究竟该关注哪些核心要素？大量软件项目的失败，往往源于需求理解上的偏差。一流的软件团队通常会在深入洞察业务流程、管理模式及实际运营场景后，再制定相应的技术方案，而非机械地执行需求文档。成熟的软件项目通常
AI重塑软件业：自研崛起与SaaS的新生
第一篇：“51%的团队已完成由AI辅助开发的软件交付。请注意，这并非演示或原型，而是已投入生产环境的系统，真正用于公司内部业务。”【小师妹解读】往昔我们常以为，自研软件是大厂才享有的特权。然而今年Retool的调查揭露了真相：51%的团队已将AI生成的代码应用于实际业务。这绝非演习，真实的生产系统已上线。缘何如此？门槛已被打破。昔日购买SaaS，实则是外包开发能力。如今，从拆解需求到编写代码，AI这位“新同事”全权负责。试错成本极低，出错便令其重写。软件开发的权力，正下放至每位业务人员手中。你读懂这一信号
AI赋能管理 谱写新篇 | 金蝶AI城市峰会(上海站)顺利收官
关于上海智策方舟数字科技有限公司上海智策方舟数字科技有限公司，作为一艘满载智慧与前瞻视野的数字化服务巨轮，已在黄浦江畔扬帆起航。在金蝶集团总部的支持下，金蝶上海生态圈4家核心伙伴成功整合，凭借23年深耕沪上的深厚积淀，服务过逾万家企业，铸就了独一无二的数字化领航力量。智策方舟平台作为金蝶中国排名前五的服务商，集结了150多位行业翘楚，其中技术骨干逾120人。他们不仅是金蝶技术与产品的忠实执行者，更是企业数字化转型的资深专家。平台全面覆盖金蝶全线产品，为各类企业提供完善的数字化方案，有力助推集团“ALL i
于东来重申：员工能力暂难匹配高薪，但政策不变
来源：财经大瓜田 6 月 12 日晚间，胖东来创办人于东来再度通过社交平台发声，阐述了对“胖东来薪资热议”的见解。他再次强调，胖东来将始终如一地执行超越常规的薪酬策略。 于东来指出：“基于现实状况，过去三十载间，胖东来无论是一线员工还是管理层，其专业技能均未达到当前薪资所对应的水平……为了塑造胖东来人健全的人格、独立生存的本领、创造幸福生活的能力以及为社会贡献价值的素养，三十年来我们始终坚持超额薪酬政策，以此成就员工，推动其健康成长，向着既定目标与理想奋进！因此，未来这项政策将持续下去，直到胖东来人从优秀
人工智能究竟赋予了我们什么
人工智能究竟赋予了我们什么 首要难题在于，当下的 AI 主要服务于个体，在团队协作层面，其潜力尚未被充分挖掘; 其次，AI 的运行依赖训练与上下文语境，这对企业端而言，数据获取依旧是一大瓶颈; 再者，就个人层面来看，核心的竞争格局并未发生本质变化。 **************** 最近，我聆听到一个与我观点高度契合的见解！这足以证明，身为企业管理者，他确实对这一议题进行了深度的审视。 广东 , 2 小时前 ,首要难题在于，当下的 AI 主要服务于个体，在团队协作层面，其潜力尚未被充分挖掘; 其次，AI