AI时代，我们何去何从？｜中企集团AI分享会圆满落幕

如果说在过去两年的AI浪潮中，许多人对它的认知还停留在“新工具”“新风口”的层面，那么今天，越来越多的人开始意识到：AI带来的变化，远不止效率提升那么简单。它正在重构产品逻辑、商业模式，也在重构人与组织之间的关系。

近日，中企内部举办了一场主题为《AI时代，我们何去何从》的内部分享会，聚焦一个最现实的问题：当AI真正开始进入产业、组织和工作流之后，我们到底该如何面对这场变革？

会上，深度整合AI能力的埃米AIMI产品总负责人、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、技术和个人成长等角度，分享了他们对AI时代的观察与思考。

AIMI周常磊：

AI产品的本质，是从“任务”走向“结果放”

分享开场，周常磊把AI放入更长周期的产业视角来理解。在他看来，每一次技术革命，本质上都是行业机会的重新分配。从PC互联网到移动互联网，再到今天的AI时代，变化从来不是渐进的，而是结构性的重构。

“每一次技术革命，都会重新分配行业机会。”

他认为，相比已经高度集中的ToC赛道，当下更多的机会在ToB。因为通用模型解决的是能力问题，而行业AI解决的是结果问题。“客户不缺工具，缺的是能够带来结果的产品。”

模型能力决定了AI Native产品的起点，而产品能力则决定它能否进入任务链路、交付业务结果，并最终形成壁垒。

沿着这一逻辑，他进一步将AI Native产品能力拆解为三层进化路径：

第一层，重构用户任务——让AI真正进入用户原有的任务链路，而不是停留在辅助工具层面；

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

第三层，把Agent从单点功能工具演进为企业级运营系统，让AI真正嵌入业务流与组织流。

因此，他强调：“判断一个AI产品有没有长期价值，不能从它用了什么模型开始，而要从它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不是夺走工作的对手，

而是放大个人能力的帮手

相较于产业与业务层面的讨论，客户增长组产品负责人张睿锋的分享更聚焦于“个人如何完成转型”这一现实问题。

他认为，AI已经不再是“未来趋势”，而是正在深度融入工作与生活的现实。每一次技术革命都会分化出两类人：主动拥抱变化的人，以及被迫跟上变化的人。两者之间最大的差距，从来不只是效率，而是角色机会与成长空间。

张睿锋提到，AI时代一个极其重要的变化，是AI正在快速抹平过去由工作经验带来的信息差。从前，一个人可能需要花费数年时间积累行业知识与经验；但今天，AI的信息检索与内容生成能力，正在把很多人重新拉回同一起跑线。尤其在内容、产品、开发、分析等领域，AI已经能够承担大量基础执行工作。

由此，他表示：“个人转型AI Native的窗口期，可能只剩6个月。”在他看来，未来企业一定会优先留下那些真正会用AI、能够借助AI提升业务结果的人，而始终停留在传统工作方式中的人，则可能面临公司与市场的双重淘汰。

但他同时强调，这一判断的目的不是制造焦虑，而是提醒变化的速度。相反，大家应当对这种变化保持积极心态，并反复强调：“AI不是夺走工作的对手，而是放大个人能力的帮手。”他用“两头牛”的对比图片来展示这种差异：一头牛被“AI”压在身下，只能成为“牛马”；另一头牛则踩在“AI”之上，将其变成向上的台阶。在AI时代，真正重要的是主动拥抱变化。

基于这样的判断，他进一步分享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的发展，很多执行型工作的成本将越来越低，而真正决定一个人价值的，是能否发现真正的问题、能否清晰描述需求，以及能否准确评估AI输出结果的质量——这三项核心能力。

而关于如何建立个人AI成长系统，让能力持续提升，他给出了三点：持续更新认知、在真实场景中实践，以及不断复盘、沉淀经验。

此外，他还分享了自己的实践方式：通过AI自动抓取海外前沿AI资讯、利用GitHub沉淀个人知识库、使用Claude辅助生成网页，以及持续跟进不同模型与Agent能力的变化。这些实践背后，都指向同一个核心逻辑：不要等“学会了”再开始，而应该在实践中学习。因为AI行业变化的速度实在太快，当一些人还停留在“我要不要开始”的阶段时，另一部分人已经在实际业务中不断迭代与成长。

技术总监许奎：

AI产品真正难的，从来不是模型

在技术总监许奎的分享中提到，AI行业最大的特点，就是“变化极快”。

模型迭代越来越快，产品方向变化越来越快，行业热点更新也越来越快。几乎每隔几天，行业里就会出现新的模型、新的Agent以及新的产品。

但真正值得关注的是，对于绝大多数企业来说，最重要的能力并不是“做模型”，而是“如何把模型真正用好”。

因为真正能够研发基础大模型的公司，其实并不多。对于企业而言，更现实的问题是：如何根据业务场景选择合适的模型，如何围绕模型设计产品链路，以及如何让AI能力真正转化成业务价值。

许总提到，很多时候，一个合适的模型选择，甚至比设计复杂流程更加重要。因为不同模型本身就存在明显的能力差异，有的更擅长编程，有的更擅长推理，有的更适合内容生成，也有的在指令理解方面表现更强。

而AI产品与传统产品最大的区别就在于，它并不是一个“上线即完成”的事情。传统产品的功能往往是确定性的，但AI产品不同，它本质上是一个持续优化的过程。同样是生成PPT、生成内容或者生成表格，最终输出质量、结构逻辑以及业务适配程度，都需要不断迭代和优化。

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。模型能力可以被快速复制，但真正理解客户需求、理解行业逻辑、理解业务场景，才是最难建立的能力。

写在最后

在分享最后，周常磊提到：“先动起来，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，并不是“不会”，而是明知道变化已经来了，却依然停留在原来的惯性里。真正重要的，从来不是“知道AI”，而是在时代开始变化的时候，是否愿意真正迈出第一步。