中企集团AI分享会落幕：AI时代如何应对变革

若在过去两年的AI浪潮里，许多人对它的认知仅停留在“新工具”或“新风口”的层面，那么如今越来越多的人开始觉察：AI带来的变革，远超效率提升的范畴。它正在重塑产品逻辑、商业模式，也在重塑人与组织之间的纽带。

近期，中企集团内部举行了一场名为《AI时代，我们何去何从》的内部研讨会，旨在探讨一个最迫切的现实议题：当AI真正深入产业、组织及工作流之后，我们该如何应对这场巨变？

研讨会上，深度整合AI能力的埃米AIMI产品负责人、客户增长组产品负责人以及AI创新研发中心技术总监，分别从产品、业务、技术和个人成长等多个维度，分享了他们对AI时代的见解与思考。

中企集团AI分享会

AIMI周常磊：

AI产品的核心，在于从“任务”迈向“结果”

分享伊始，周常磊将AI置于更长远的产业视野中进行审视。在他看来，每一次技术革命，本质上都是行业机遇的重构。从PC互联网到移动互联网，再到当下的AI时代，其变化并非循序渐进，而是具有结构性特征的颠覆。

“每一次技术革命，都会重新分配行业机会。”

他主张，相较于已高度饱和的ToC领域，当下的机遇更多在于ToB。通用模型解决的是能力层面的痛点，而行业AI解决的则是结果层面的难题。“客户并不缺少工具，缺少的是能带来实效的产品。”

模型能力界定了AI Native产品的起点，而产品能力则决定了其能否切入任务链路、交付业务成果，并最终构筑起竞争壁垒。

基于此逻辑，他进一步将AI Native产品能力解构为三个进阶路径：

第一层，重塑用户任务——让AI真正融入用户原本的工作链条，而不仅仅是充当辅助工具；

第二层，将AI能力转化为可量化、可交付的业务成果，使产品从“功能输出”转向“结果交付”；

第三层，推动Agent从单点功能工具演进为企业的运营系统，使AI深度嵌入业务流与组织流之中。

因此，他强调：“判断一个AI产品是否具备长期价值，不应从其使用了何种模型出发，而应从其接管了哪一层任务链路开始。”

客户增长组产品负责人张睿锋：

AI并非抢夺工作的对手，而是增强个人能力的利器

相较于宏观产业与业务层面的探讨，客户增长组产品负责人张睿锋的分享更侧重于“个人如何实现转型”这一具体问题。

他提出，AI已不再属于“未来趋势”，而是深度融入工作与生活的现实存在。每次技术革命都会催生出两类人：主动拥抱变革者与被动跟随者。两者之间的鸿沟，不在于效率，而在于角色机遇与成长空间。

张睿锋指出，AI时代一个显著的变化是，AI正迅速抹平由过往经验造成的知识鸿沟。过去，个人可能需耗费数年积累行业经验；而今，AI的信息检索与内容生成能力，将许多人拉回了同一起跑线。尤其在内容创作、产品设计、开发及分析领域，AI已能承担大量基础性工作。

基于此，他表示：“个人向AI Native转型的窗口期，或许仅剩半年。”在他看来，未来企业必将优先留下那些善用AI、能借力AI提升业绩的人，而固守传统工作方式者，则可能面临市场与企业的双重淘汰。

但他同时强调，此判断旨在提醒变化之速，而非制造焦虑。相反，应保持积极心态，并反复重申：“AI不是夺走工作的对手，而是放大个人能力的帮手。”他引用“两头牛”的图示来阐释这一差异：一头牛被“AI”压制只能沦为“牛马”，另一头牛则踩在“AI”之上将其化作阶梯。在AI时代，主动拥抱变化至关重要。

基于此，他进一步阐述了个人核心能力的重构方向。他认为，未来个人最重要的能力将从“执行能力”转向“决策能力”。随着AI发展，执行型工作的成本将趋近于零，而真正决定个人价值的，在于能否发现问题、清晰描述需求，以及准确评估AI输出质量——这三大核心能力。

关于如何构建个人AI成长体系以持续提升能力，他给出了三点建议：持续更新认知、在实战场景中锻炼、不断复盘与沉淀经验。

此外，他还分享了自身实践：利用AI抓取海外前沿资讯、借助GitHub沉淀知识库、用Claude辅助生成网页，并持续追踪不同模型与Agent能力的演变。这些实践背后的逻辑是：不要等“学会”了再动手，而应在实战中学习。因为AI行业迭代速度极快，当一部分人还在犹豫“要不要开始”时，另一部分人已在业务实战中不断迭代与成长。

技术总监许奎：

AI产品真正的难点，从来不在模型本身

技术总监许奎在分享中指出，AI行业最显著的特征是“变化极快”。

模型迭代日新月异，产品方向不断更迭，行业热点层出不穷。几乎每隔几天，市场上就会出现新的模型、新的Agent以及全新的产品。

然而，真正值得关注的是，对于绝大多数企业而言，最重要的能力并非“研发模型”，而是“如何用好模型”。

由于能自主研发基础大模型的企业寥寥无几。对企业而言，更现实的挑战是：如何依据业务场景筛选适配模型、如何围绕模型设计产品链路、以及如何将AI能力转化为实实在在的业务价值。

许总提到，很多时候，恰当的模型选择甚至比设计复杂流程更为关键。因为不同模型在编程、推理、内容生成及指令理解等方面能力各异。

AI产品与传统产品的本质区别在于，它并非“上线即完结”的项目。传统产品功能往往具有确定性，而AI产品本质上是一个持续优化的过程。无论是生成PPT、内容还是表格，最终输出的质量、逻辑结构及业务适配度，都需要不断迭代与完善。

因此，AI产品真正的门槛，从来不是“是否接入模型”，而是对业务的理解。模型能力可以快速复制，但真正洞察客户需求、理解行业逻辑、把握业务场景，才是最难构建的能力。

写在最后

在分享尾声，周常磊提到：“先行动，先留在牌桌上。”这句话也成为了整场分享最真实的注脚。

AI时代最危险的状态，并非“不会”，而是明知变革已至，却仍固守旧有的惯性。真正重要的，不是“知晓AI”，而是在时代巨变面前，是否愿意迈出第一步。