企业落地AI，不怕慢，就怕错！

AI不是万能药，盲目叠加只会放大错误。这句被无数企业挂在嘴边的“降本增效”，在某种程度上，其实掩盖了一个更深的命题——如果做事的流程和方法本身就是错的，AI只会让错误以更快的速度发生。这个略显尖锐的观点，来自国际AI专家Danilo McGarry近期在一次小型闭门会上的发言。

在那场讨论中，技术供给方、方法论沉淀者与产业实践者坐到了一起，试图回答一个本质问题：当大模型进入深水区，企业真正需要变革的，究竟是技术本身，还是方法论，抑或是整个组织？

Danilo：拥抱AI是对的，但“快速做”意味着“快速错”

技术供给端的突飞猛进，正以前所未有的紧迫感倒逼企业向“AI原生”组织形态演进。大模型企业自己率先以身作则，要求内部员工每年实现50到100倍的人效突破。这种来自技术源头的狂热与人机协同的碘伏性潜力，无疑让传统企业倍感焦虑。

然而，技术高速进化，并不意味着产业端可以盲目跟进。在Danilo看来，当下全球企业正身处一场由AI、机器人、量子计算等技术共同推动的“完美风暴”中，但组织的适应速度远远跟不上。

尽管大家都在积极拥抱AI，大多数企业的方法其实是错的。

Danilo强调，企业最大的误区是直接把AI叠加到旧流程上。如果原有流程有问题，AI只会把错误放大500倍。一个更扎心的判断是：面对AI浪潮，大量管理层将率先被解雇——因为他们没有完全理解AI，也没有在战略中给予足够的优先级，无法为公司制定出转型为“AI优先”组织的正确路径。

那么，正确路径应该是什么？答案很清晰：先重构流程。深入每个部门，明确哪些工作交给机器，哪些工作必须由人完成；然后把流程固化进Workflow System（工作流系统）；接着建立匹配的数据结构；最后才是引入AI。

Danilo认为，负责任的企业不会允许Agent脱离工作流独立运行。

森马AI Agent的效率突围：流程再造×组织激活×数据驱动

如果说Danilo提供了顶层方法论，那么森马展示的则是一家传统企业如何真正把AI落地到业务中。森马AI应用专家林建霞认为，如果企业谈AI，不能停留在“降本增效”上，

基于此，森马总结出自己的落地公式：

流程再造，需要先梳理业务场景，再判断哪些工作高频、可标准化，然后借助AI把业务断点连接成闭环。以门店导购练货场景为例，森马将8000多家门店导购培训后的交作业环节AI化，通过练货系统自动评分，并把结果与KPI打通，实现了培训、反馈与考核的业务闭环。

其次，森马用文化、赋能、先进、激励、兴趣等多种手段，让AI成为新的工作方式，在业务一线遍地开花。林建霞强调，

最后是数据驱动。从离线文档到在线阅读，再到每个部门设知识库管理员，反向校验和修订文档，森马逐步实现了从个人提效到管理进化和组织创新。

圆桌探讨：AI落地最后一公里，到底卡在哪

围绕“AI落地最后一公里”，现场讨论最终集中到三个核心问题。

元气森林零售业务总经理陈晓昕的观点很直接：

用友数智平台解决方案总监刘岩则补充了一个关键视角：

构建AI体系必须从下往上，先解决数据标准、权限、流程这些最基础的问题。

陈晓昕坦言，放权的前提是清晰的边界、端到端的可视化，以及对业务的完整思考。多点数智合伙人任中伟则指出，决策碎片化的零售企业就面临这样的放权困境：不授权价值创造少，授权又怕出战略错误。他的解法是，沉淀多家顶尖企业的经验，打造垂类行业小模型。

松雷集团总经理宋忻垚坦言自己是“被迫回来接班”的二代，一边做信息化基础建设、数字治理，一边引入AI Agent。她的判断是：传统企业没必要等标准化全部完成再做AI，而应该边建设、边落地、边迭代。

针对以上问题，Danilo总结了一个观察：中国和国外企业在落地AI时面临的挑战高度相似。员工最大的顾虑都是——“我被要求用AI，但最终AI会取代我。”

那最有效的激励方式是什么？

首先，

其次，在架构上，不要全公司只设一个AI团队，指望这一个团队去解决所有人的问题。每个部门都应有自己的创新团队，快速做POC，并严格遵循开发测试流程才能上线。

同时，企业必须设立全职的首席AI官（CAIO）。Danilo做了一个形象的比喻：用AI重塑公司，就像在赛车激战中拆换引擎，必须有全职CAIO，而不能让CEO或CTO兼任。

至于谁适合做CAIO？答案出乎意料。不是学术派的AI工程师或专家，

最后，Danilo强调，企业必须建立CoE（卓越中心）。面对全公司可能同时推进的200个AI项目，CoE的目标就是排除万难，死死盯住最具战略价值的前5到10个核心头部项目，确保其绝对交付。

结语

回看整场讨论，一个很明显的变化正在发生：AI竞争正在从底层模型竞争，进入组织竞争。模型能力仍在快速提升，但真正决定企业差距的，已经不是接入了哪个模型，而是谁更快完成流程、组织与工作方式的重构。

AI落地的最后一公里，从来不只是技术问题。