微软：81% 企业考虑增设 AI 岗位，未来员工会成为智能体的老板

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刘郁薇以联想为例解释道，当很多企业还在观望想先算清楚 ROI 时，联想高层强调“快速实践”，选择边做边调优，在实践中找到正确的做法，最终在消费者服务中通过使用 Dynamics 365，平均人力成本下降了约 15%—25%。

“IDC 研究报告显示，尽管采用生成式 AI 的企业平均获得 3.7 倍的投资回报率，但顶尖领导者的平均投资回报率达到了 10.3 倍。他们不是等待，而是通过实验和开放心态，探索出最适合自身的最佳解。最终，评估标准还是要回归企业自身，聚焦最迫切的需求。”刘郁薇表示。

企业会将自下而上（Bottom - Up）和自上而下（Top - Down）的方式结合起来，以最大化推动业务成果。实践中，微软大中华区 Azure 事业部总经理李冕认为，最简单直接的是先把市场上已经做好的东西用起来、用到极致。当现有产品无法满足时候，可以定制化，借助平台服务或模型可以打造属于自己的版本，并与企业级私域数据的整合。

智能体以“数字员工”角色进入企业

与两年前相比，如今企业落地 AI 已经变得更加实用、更加务实，更加看重如何带来真实的业务价值。

首先，交互方式正从单一聊天框快速向多模态融合与语音交互场景升级。

其次，全球模型选择呈现多元化趋势，企业平均采用三个以上大模型完成差异化任务，模型市场从 GPT 系列主导转向多元生态，超九成企业构建混合模型矩阵。因此，微软认为在 AI 大模型时代不会出现所谓的“一家独大” 的局面，不会有一个巨大的通用大模型吃掉所有市场。一定是百花齐放、多元的大模型市场；

最后，中国企业的演进速度相当快，早期聚焦 RAG 技术完成知识库与大模型对接，现已跃迁至通过智能体实现跨系统数据整合与流程再造。

但在探索过程中，企业管理者普遍面临双重战略焦虑：如何确保企业在技术变革中保持竞争力？能否借助 AI 实现行业地位的跃升？这些问题背后的核心挑战主要包括：

• 员工 AI 素养的培育。当前企业 AI 应用的深度与广度直接受制于员工的数字能力。调研发现，超过 60% 的 AI 应用障碍源于“员工认知断层”：并非技术本身存在缺陷，而是使用者缺乏系统训练或主观能动性不足。

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