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IBM的AI智能體實踐:從全員參與到深度賦能

IBM China
2025-09-26 11:00 2692

AI智能體的未來與其說是"全能自主",不如說是"人機協(xié)同"AI能夠解放人的雙手,但最終決定權永遠在人的手中。

本文刊載于《商學院》雜志2025年9月刊,作者:石丹。轉載已獲授權。

北京2025年9月26日 /美通社/ -- 智能體(AI Agent)已經成為繼大語言模型(LLMs)后,AI領域最熱的話題。

IBM Signage
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IBM大中華區(qū)技術銷售總經理、首席技術官翟峰告訴《商學院》記者這樣一組數據:IBM商業(yè)價值研究院(IBV)最新發(fā)布的《IBM全球CEO調研報告》顯示,受訪的企業(yè)高管預計,未來兩年AI投資的增長率將超過兩倍,并且有61%的CEO確認他們目前正在積極采用智能體,并準備將其規(guī)模化應用。

IBM大中華區(qū)技術銷售總經理、首席技術官 翟峰
IBM大中華區(qū)技術銷售總經理、首席技術官 翟峰

繼2025年5月在Think 2025大會期間首批對外發(fā)布了3個智能體(人力資源智能體、銷售智能體和采購智能體)后,2025年7月底,IBM發(fā)布了通用型企業(yè)級智能體(IBM Computer Using Generalist Agent,以下簡稱"IBM CUGA")的重要突破。IBM CUGA是一種能夠跨多個業(yè)務場景、整合多種工具、執(zhí)行復雜任務的通用型智能體,可以像資深員工一樣理解用戶意圖、規(guī)劃任務、調用工具、協(xié)調多個系統(tǒng),并不斷學習和適應新的挑戰(zhàn)。如今,IBM CUGA不僅在模擬企業(yè)場景中經受住了嚴苛測試,更在2025年7月的AppWorld Benchmark(一個由多個研究機構和學者共同創(chuàng)建、用于評估交互式編程智能體的基準測試環(huán)境)中榮登第一。

翟峰表示,隨著生成式AI的加速普及、智能體的迅猛發(fā)展,以及智能流程自動化的不斷突破,企業(yè)正迎來第三波人工智能助手浪潮。

智能體規(guī)模應用正迎來"拐點時刻"

智能體迎來"拐點時刻"的本質,是技術成熟度與企業(yè)需求的"雙向奔赴"。"但真正的技術價值不在于概念炒作,而在于能否解決實際問題、創(chuàng)造可量化的業(yè)務收益。"

在翟峰看來,智能體是一種能夠自主理解、規(guī)劃并執(zhí)行復雜任務的軟件程序,它由大語言模型驅動,可根據需要調用各類工具、其他模型及系統(tǒng)與之交互,以實現用戶的目標。智能體將大大降低使用AI能力的門檻。用戶只需通過簡單的對話界面陳述其目標,智能體網絡則通過后端系統(tǒng)采取必要的行動。智能體與傳統(tǒng)的AI助手(AI Assistant)不同,后者每次生成回復都需要用戶提示,而智能體在理論上只需用戶下達一項高層級任務,便會自主規(guī)劃完成路徑,因此它能承擔更為復雜的工作。

智能體迎來"拐點時刻"的本質,是技術成熟度與企業(yè)需求的"雙向奔赴"。"但真正的技術價值不在于概念炒作,而在于能否解決實際問題、創(chuàng)造可量化的業(yè)務收益。"翟峰表示。

智能體潛能釋放的組織關鍵要素
智能體潛能釋放的組織關鍵要素

從技術維度看,大模型技術的突破使智能體具備更強的"理解—推理—執(zhí)行"能力,能夠處理更復雜的任務拆解與跨域協(xié)作,而智能體的核心也在于自主性和規(guī)劃能力,它們需要具備邏輯推理、工具調用能力和執(zhí)行任務的能力,這些關鍵突破意味著智能體在2025年的爆發(fā)已經具備了技術基礎。具體來看,翟峰表示,其一,如今大模型能力顯著提升,以IBM開源的Granite模型為代表,參數規(guī)模與語義理解能力跨越臨界點,多模態(tài)交互與復雜任務拆解能力大幅增強;其二,開源生態(tài)降低使用門檻,企業(yè)可通過公有云或私有化部署快速接入技術,避免"被硬件綁定"的陷阱;其三,算力與存力成本下降,大模型調用費用被"擊穿",結合混合云技術成熟,企業(yè)得以用更低成本嘗試技術落地。

從企業(yè)維度看,經過前期數字化鋪墊,各行業(yè)已積累大量結構化數據,并形成明確的智能化需求,例如,制造業(yè)的質量控制、零售業(yè)的精準營銷等,這為智能體的落地提供了土壤。翟峰和團隊發(fā)現,很多企業(yè)在經歷大模型熱潮之后越來越務實地發(fā)現,當前他們急需的是通過垂類應用解決具體痛點,而非投入資源訓練基礎模型。當企業(yè)剝離技術光環(huán),直面具體場景時,會迅速回歸理性,他們更關注"技術能否解決實際問題""投入產出比如何",而非概念炒作。

當前,企業(yè)應用已從早期的"知識庫問答"等淺層嘗試,向研發(fā)、售后、銷售等核心環(huán)節(jié)延伸。這種務實態(tài)度倒逼技術供應方必須提供"低門檻嘗鮮+規(guī)?;渴?quot;的全周期服務。翟峰提醒,企業(yè)也應清醒認識到,智能體的"智能"依賴數據基礎——若企業(yè)未完成數字化"補課",缺乏數據積累,技術落地將淪為空談。只有這樣,智能體才能真正從"拐點"走向"常態(tài)",成為驅動產業(yè)升級的核心力量。

"零號用戶"的智能體實踐

IBM積極踐行"零號客戶"client zero)的理念,即客戶的轉型流程和解決方案已經在IBM內部先行應用和實踐,IBM也能夠從為客戶提供的技術解決方案中獲益。

在智能體成為繼大模型之后最熱的概念之一后,各種號稱"Agent"的產品、應用、解決方案層出不窮。企業(yè)應該如何辨識或者正確地開始建設適合自身需求的智能體呢?

IBM科技事業(yè)部數據與人工智能資深技術專家吳敏達直言,現在市面上有很多熱門的智能體方案,它們簡單易用,能夠處理各種任務,確實很方便,但它們大多是通用型的智能體,并不是為企業(yè)量身定制的。這就像是一個萬能工具,看起來什么都能做,但在企業(yè)環(huán)境中使用時,往往會遇到水土不服的問題。另外,很多通用型智能體在企業(yè)級治理、準確性和可靠性方面存在挑戰(zhàn)。

因此,當客戶還沒有完全明確他們的需求時,IBM會推薦其已經成熟的智能體應用場景。IBM在HR、銷售、采購和客服這四個領域有著豐富的經驗,這些場景在IBM內部已經得到了充分驗證,更適合部署企業(yè)級智能體。如果客戶不確定從哪里開始,這四個領域是最有可能帶來顯著業(yè)務價值的。例如,人力資源智能體的應用幫助相關部門減少了61%的工單,銷售智能體可以從企業(yè)的數據庫中獲取銷售數據,進行銷售預測,每周可幫助銷售人員節(jié)省9小時的工作量等。

IBM積極踐行"零號客戶"(client zero)的理念,即客戶的轉型流程和解決方案已經在IBM內部先行應用和實踐,IBM也能夠從為客戶提供的技術解決方案中獲益。"我們廣泛采用了 AI驅動的自動化技術來提高生產力:在IBM,94%的人力資源相關的普通問詢已經由AI助手來回答;我們的合同起草速度提高了80%??傮w而言,自2023年年初以來,我們已經節(jié)省了約35億美元的經營成本。"2025年年初IBM發(fā)布2024年度報告時,董事長兼首席執(zhí)行官Arvind Krishna在致投資人的公開信中如是說。

翟峰以HR智能體的發(fā)展、形成為例,分享IBM"零號客戶"的智能體實踐。作為一家擁有超過20萬員工、業(yè)務覆蓋全球的跨國企業(yè),IBM在智能體的落地實踐中,選擇了人力資源管理作為核心切入點之一,并非偶然,而是基于場景普適性、價值可衡量性及技術實現難易度的綜合考量。

Orchestrator agent
Orchestrator agent

據了解,IBM的HR場景應用始于2019年,核心目標是通過AI解決跨國企業(yè)管理中的一些痛點,例如政策查詢效率低、內部流程繁瑣、管理決策依賴經驗等等。IBM將全球各國相關的勞動法規(guī)、公司內部政策(如出差報銷、休假制度)整合至AI知識庫。員工可通過自然語言對話,例如,"我在德國出差的住宿標準是多少"快速獲取準確信息,替代傳統(tǒng)"找人—詢問—等待"的低效模式,且這一場景的普適性極高。

在針對內部流程自動化方面,以員工調動為例,傳統(tǒng)流程需經理登錄多個系統(tǒng)填寫多張表格,但智能體能夠通過對話式交互簡化操作:經理只需告知"將員工A從部門B調至部門C,生效日期為×月×日",系統(tǒng)即可自動生成表單并提交審批,這種"對話即服務"的模式,在提高效率的同時降低了人為操作錯誤率。

在管理決策支持方面,以績效考核場景為例,AI通過分析員工代碼提交量、項目參與度等客觀數據,為管理者提供KPI考評建議,但同時,AI僅提供數據參考,最終決策仍由管理者結合主觀判斷完成。這種"AI建議+人類決策"的協(xié)同模式,既避免了"唯數據論"的偏頗,又提升了決策的科學性。

HR場景中諸如政策查詢、流程自動化等具有普適性,存在于所有企業(yè),具有可復制性;效率提升、成本降低等價值指標可衡量。相較于研發(fā)或供應鏈等復雜場景,HR的AI應用更依賴知識庫構建與自然語言處理,技術門檻相對較低,適合作為初期試點。當企業(yè)通過"知識庫構建—流程自動化—決策支持"的閉環(huán)逐漸構建起一個個智能體,以及未來隨著大模型能力的提升,AI有望在更多復雜場景中釋放價值。

智能體潛能釋放的組織關鍵要素

智能體的潛能釋放,除了技術基礎外,更是企業(yè)戰(zhàn)略、組織能力與文化能力的協(xié)同進化,方能實現從"技術可用""價值落地"的跨越。

智能體要真正在企業(yè)中釋放潛能,數字化基礎僅是起點。翟峰指出,除技術準備外,企業(yè)還需在戰(zhàn)略定位、組織能力與文化能力的協(xié)同進化上下功夫,方能實現從"技術可用"到"價值落地"的跨越。

企業(yè)推動智能體釋放潛能的首要前提是明確戰(zhàn)略目標。翟峰強調,這一過程需遵循"自上而下"與"自下而上"的雙向驅動。企業(yè)的一把手需率先定義核心訴求,例如降本增效、服務創(chuàng)新或研發(fā)突破等,再將戰(zhàn)略拆解至研、產、供、銷、服等具體業(yè)務領域,最終下沉至某個具體的場景;而隨著企業(yè)內更多AI應用場景的落地,各業(yè)務域將逐步實現能力升級,并通過AI技術打通部門協(xié)同壁壘,構建智能化跨部門的協(xié)作網絡,逐步"向上"推動組織能力的乘數效應——通過場景實踐驗證技術價值,又通過戰(zhàn)略協(xié)同放大技術賦能效果,使企業(yè)組織在技術迭代與業(yè)務創(chuàng)新中形成良性循環(huán),全面釋放智能時代的組織協(xié)同價值。

Agentic AI
Agentic AI

智能體的價值往往體現在跨業(yè)務域的聯(lián)動中,這要求企業(yè)打破"部門墻",建立以智能體為核心的協(xié)同機制。IBM在實踐中發(fā)現,通過混合云架構統(tǒng)一管理多云/私有云環(huán)境,可有效降低跨部門數據共享的技術門檻,為智能體創(chuàng)造更廣闊的協(xié)作空間。

同時,組織在具備協(xié)同能力的同時,應培育復合型人才。智能體的有效落地依賴既懂業(yè)務又懂技術的復合型人才,他們是連接智能體技術與企業(yè)實際需求的關鍵橋梁。

翟峰指出,企業(yè)需避免盲目追求"大而全"的智能化改造,轉而聚焦能快速驗證ROI的細分場景。當某個部門通過智能體實現效率提升,其他部門便會主動跟進,形成規(guī)?;?。這種以點帶面的落地策略,既能降低試錯成本,又能通過榜樣力量推動組織變革。

員工參與度是智能體落地的"最后一公里",這需要企業(yè)構建"要我用"到"我要用"的文化。翟峰以一家民營制造業(yè)企業(yè)建立設備維修知識庫、開發(fā)相關智能助手為例。知識庫的建立需要將老師傅們諸如"聞聲辨故障"的經驗、隱性知識轉化為可量化的特征參數,構建結構化數據資產,但若缺乏相關文化或激勵,老師傅們是沒有動力分享這些經驗的,他會有"被取代"的危機。這就要求企業(yè)創(chuàng)造相應的文化制度,例如,將知識貢獻納入績效考核,或設立"智能體創(chuàng)新獎",激發(fā)老專家分享經驗的積極性;同時,對他們要有發(fā)展的承諾,明確智能體是"輔助工具"而非"替代方案",讓他們看到生產工藝和設備自動化發(fā)生變化后,數字化手段將加持他們之前的經驗,賦能他們處理更復雜任務,提升效率,而非取代其崗位。而且,這種人機相互賦能、知識迭代是一個動態(tài)的過程。這種文化推動的本質,是將智能體從"管理層推動的工具"轉化為"全員參與的伙伴"。翟峰強調,當一線員工看到智能體能幫自己減少重復勞動,他們才會真正擁抱技術。

IBMAI文化實踐:從全員參與到深度賦能 

AI不是"少數人的游戲",而是"全員的能力升級"。通過全員推廣、場景創(chuàng)新、文化激勵,企業(yè)能快速構建"AI原住民文化"

"IBM的戰(zhàn)略是幫助客戶在任何IT基礎設施上、使用其專有的數據和技術運行智能體。"翟峰告訴記者,"因此,IBM公司內部鼓勵員工學習AI、使用AI,以此提高效率。以IBM的技術團隊為例,很多技術人員每天都要用AI輔助工具,或者去寫代碼、評代碼、寫測試用例等等。其實就是鼓勵任何崗位任何人都去使用AI,并用AI創(chuàng)新來幫助你工作。"

基于此,IBM已經連續(xù)3年舉辦watsonx Challenge活動,旨在通過 watsonx平臺(IBM發(fā)布的企業(yè)級人工智能與數據平臺)解決現實世界的AI挑戰(zhàn)。這場全球員工參與的年度盛事,不僅記錄了IBM自身AI能力的進化軌跡,更折射出企業(yè)推動智能化轉型的深層邏輯。

據了解,該活動以"全員學AI"為核心目標,鼓勵員工在日常工作中使用AI工具?;顒釉诘谝浑A段的重點是普及,讓員工建立對AI的基本認知,消除技術神秘感。在基礎能力形成后,活動轉向"場景深耕",員工被鼓勵以團隊形式提出創(chuàng)新方案。而今年主要強調深度賦能,它以業(yè)務需求為驅動,要求創(chuàng)意點必須緊扣企業(yè)核心戰(zhàn)略,比如優(yōu)化內部流程、提高員工效率、提升客戶體驗等。同時,還引入AI評審工具,對提案的創(chuàng)新性、可行性進行初篩,再由全球專家委員會終審。翟峰強調,這種轉變背后,是IBM對AI落地的深刻認知:淺層功能無法形成競爭力,唯有將AI與核心業(yè)務流程深度融合,才能實現可持續(xù)的價值創(chuàng)造。

該挑戰(zhàn)賽最終大獎獲得者將獲得全球CEO表彰、技術峰會演講機會等榮譽。翟峰介紹,獲獎的方案將被納入企業(yè)知識庫,賦能全球團隊,在經過IBM自身這個"零號客戶"的內部實踐驗證后,再將成熟方案賦能給客戶,形成"內部孵化+外部推廣"的模式,將"內部實踐"轉化為"外部價值",賦能客戶。"這樣給員工帶來巨大的獲得感、成就感。"翟峰表示,"同時,還培養(yǎng)了既懂業(yè)務又懂AI的復合型團隊。這些員工在與客戶合作時,能快速識別業(yè)務痛點并提出AI解決方案。" 

翟峰再次強調,AI不是"少數人的游戲",而是"全員的能力升級"。通過全員推廣、場景創(chuàng)新、文化激勵,企業(yè)能快速構建"AI原住民文化"。這種文化不僅能提升效率,更能激發(fā)自下而上的創(chuàng)新活力,形成差異化競爭力。 

人的價值不可替代
AI"工具屬性"的強化,避免了技術過度擬人化可能引發(fā)的組織抵觸。

 "我們也必須用‘以人為本'的思想對‘技術至上'的傾向進行糾偏:智能體雖然具備自主能力,但絕不意味著人的全方位撤退。在我們討論企業(yè)級AI的應用時,對AI影響就業(yè)市場的擔憂始終存在。企業(yè)管理層應當認識到,智能體將增強而不一定是取代人類員工。如果AI被過度推崇,我們很可能陷入‘人類輔佐AI'的本末倒置的境地,并且錯失‘人機協(xié)同'發(fā)展的黃金時期。"翟峰強調。

在IBM的實踐中,他們并沒有將AI包裝成"數字員工",而是將其定位為"效率助手",而非"同事"。這種定位體現在產品命名與功能設計中,例如,IBM內部使用的"Ask IBM"系列工具(如Ask HR、Ask IT等)以功能為導向,更關注技術如何實質性提升效率,避免引發(fā)"AI同事"的認知混淆。這種"工具屬性"的強化,避免了技術過度擬人化可能引發(fā)的組織抵觸。

翟峰再次強調,未來,智能體將扮演"賦能者"的角色,成為人類主導的集約化工作流中的協(xié)作者。低價值、重復性的任務將被自動化,而人類在戰(zhàn)略規(guī)劃、創(chuàng)意創(chuàng)新等高階領域的潛力將被進一步釋放。智能體的未來與其說是"全能自主",不如說是"人機協(xié)同"。AI能夠解放人的雙手,但最終決定權永遠在人的手中。 

消息來源:IBM China
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