文章核心观点 - 企业级AI应用正从辅助工具进化为深度嵌入业务内核的“数字员工”，这要求企业进行从认知到组织的全面进化，并解决底层架构、业务知识、身份权限等一系列问题 [2] - 企业体系化落地AI需遵循“六步法则”：认知、价值、平台、知识、应用、进化，以实现AI从“Ready”到“Inside”的深度转型 [6] - 通过“AI+数据+技术+场景”深度融合构建的“数字员工”体系，已在多个业务场景验证了其巨大的降本增效潜力，为传统行业智能化转型提供了可参考的实践样本 [2][11] 企业AI转型路径与阶段 - 企业数字化转型可分为三个阶段：第一阶段是线下工作线上化以积累数据；第二阶段是组织与业务流程变革；第三阶段是开启AI转型 [4] - AI转型遵循“三步三化”理论：第一步AI Ready（具备基本能力）；第二步AI by side（作为辅助工具）；第三步AI inside（深度植入业务内核驱动创新） [6] - 企业AI Agent的落地应用具体路径总结为六步：认知、价值、平台、知识、应用、进化 [6] 企业落地AI的“六步法则”详解 - 认知：需在决策层、管理层、执行层达成共识，决策层需权衡投入产出与战略，管理层需变革业务流程以匹配先进生产力，执行层需通过培训消除“AI威胁论” [8] - 价值：必须精准选择有高质量数据且对企业经营有真实价值的场景，例如用AI自动审计停车场异常抬杆，使人工复核工作量下降90%，每年规避数百万元损失 [8] - 平台：企业需自建AI智能体平台以解决“数字员工”入职后的三大核心问题：熟悉业务以实现自主执行、严格的权限管理、可量化可追踪的成果评估 [9] - 知识：需构建企业专属的知识图谱能力，将内部数据、策略和规则作为上下文输入，以训练AI满足精准的决策需求，避免通用AI因缺乏企业知识而输出不准 [9] - 应用：落地核心是让一线员工觉得好用，关键点包括提供以对话为核心的工作台，以及将AI能力无感内嵌至原有业务系统（如与OA待办打通） [10] - 进化：AI是由数据和知识驱动的概率性生产工具，需建立DMRE（数据、模型、奖励、评估）方法论进行持续迭代，使其能力从低分向高分目标进化 [10] AI技术架构与场景化应用成果 - 公司刷新了AI架构总图：底层为数据层（结构化和非结构化数据），中间为模型层（数字孪生、大模型调优等），上层为AI智能体平台及六类核心场景，最上层为业务应用 [11] - 基于PBC理念，已将落地数字化产品整合为数万个API，并支持MCP调用，彻底打通系统对接与数据获取通路 [11] - 远程巡检Agent：引入多模态技术后，图片标注效率提升十几倍，目前集团每月25万工单中约四分之一（即约6.25万单）由Agent自动生成、处理并闭环 [13] - 设备智控Agent：结合EMS能源管理系统，每年管理电费规模达3.2亿元，通过AI提效使总能耗整体降低约27% [14] - 服务品控Agent：利用企业微信每年上亿条对话数据，进行事前预测，例如识别管家回复语气以预判客诉风险，改变了以往依赖客户投诉的被动模式 [14] - 其他落地Agent还包括：资产经营Agent（用于商业/长租公寓的全面诊断）、流程工单Agent（实现智能审核与流程优化）、员工培训Agent（通过模拟对话进行实战演练） [14]