近期，百融智能（6608.HK）创始人、CEO张韶峰在海外走访了多家AI原生企业。他注意到一个显著变化：新任务出现后，团队会先交给AI完成，人工负责设定目标、检查结果，并在AI遇到困难时接手处理。这意味着，AI已经能够在组织中扮演近似“同事”的角色。

AI为何能够接管完整任务？

传统软件主要提供功能，使用主体仍然是人工，但是智能体因具备理解意图、拆解任务、调用工具和检查结果的能力，从而可以连续推进一项任务。张韶峰认为，这使得AI具备了作为劳动力参与企业经营的先决条件。

不过，他强调，大模型并不等同于智能体。张韶峰把大模型比作智能体的“大脑”。仅仅部署大模型，AI通常只能生成内容或给出建议。完成一项涉及多个环节的企业任务，还需要规划、记忆、工具调用和执行能力，也要接入企业知识库、业务系统与权限体系。他将这些模型之外的工作称为企业应用AI必须走完的“99公里”。

不少企业已经接入大模型、上线智能助手，经营回报却不明显。模型可用不等于业务可用，更不等于能够规模化复制。企业级AI面对复杂任务时，需要具备高稳定性、及安全与合规性，任何一个环节出现问题都可能影响交付。

在场景选择上，张韶峰主张优先寻找高频、结果可衡量、责任边界清楚的任务。比如，文字和语音交互、非结构化数据处理，以及规则较明确的长程工作。重复执行和信息整理可以交给AI，人工来核验查收结果。

一名员工如何管理上百个AI？

百融智能把拥有明确岗位、能够独立完成任务的智能体称为“硅基员工”。公司目前已部署20万名以上硅基员工，服务场景包括客户服务、营销、运营、财务、法务和招聘，内部统计的“硅碳比”超过150∶1。百融为此搭建了“硅基员工之家”，将岗位、身份、培训、考核、调度、审计和退出纳入统一管理。

他强调，不能把硅碳比这一数字简单理解为人员替代规模，其背后反映的是组织的管理半径。他分享了一个内部真实案例，公司有一个部门专门服务年贡献收入不到50万元的小客户，通过电话、视频等方式远程服务2000多家企业，原本需要50名员工。采取AI提效之后，减到了5名员工加18个硅基员工。但另外的45名员工并没有被裁，而是让他们学会了怎么搭建智能体，服务更多的企业。他们从后台职能部门变成了前台业务部门，收入反而提升了。“这个案例说明，AI替代的不是人，而是‘重复性劳动’本身，人会转移到更有创造性的岗位上去。”

AI企业为何开始按结果收费？

在AI具备完整任务的交付能力后，企业级AI应用模式随之发生改变。百融智能提出RaaS（Results as a Service，结果即服务）战略，在客服、运营等场景中，可按达到质量标准且成功完成的工单、有效通话或实际工作量计费；在促成交易的场景中，也可按业务结果分润。客户的投入与AI实际完成的工作由此建立直接联系。

至于企业级AI落地最快的场景，张韶峰认为编程和客服将走在前面，因为这两个场景的价值衡量标准较为统一：程序跑不跑得通，客户问题有没有解决？其中，在客服领域，百融智能打造的AICC（AI智能联络中心）正是企业级智能体实现跨行业规模化落地的突破口。

例如，在某头部物流企业的呼入场景中，AI每天承接约1.5万通话务，其中八成能够独立闭环，客户满意度保持在95%以上。现场拆解的一通23分钟通话中，智能体面对老年用户的方言口音、信息零散、表达反复和操作困难，能够主动放慢语速，持续记忆上下文、提炼关键信息，并在权限边界内调用业务系统，给出可执行的解决路径。

展望后续，张韶峰认为，衡量一项企业级AI应用，终究要看三件事：任务能否完成，成本有没有改善，客户愿不愿意继续扩大使用。这些决定了AI能否成为企业长期使用的生产力。