当下，正值企业数智化转型的关键时期。 当 AI 浪潮涌入产业，除了底层的算力和模型竞赛，更庞大的需求在于企业内部“神经系统”的升级。
在 2026 年节点增长大会上，用友集团副总裁、中上协AI专委会主任郭金铜，以企业服务老兵的视角，深刻剖析了当前AI在企业落地的痛点与误区。
郭金铜指出，企业 AI 绝非个人 AI 的简单放大，它必须建立在企业主体之上，追求结果的极致可靠与合规。
他进一步谈到，支撑企业 AI 落地的不仅仅是模型，而是“AI×数据×流程”的三位一体。数据需要从“给人看”转变为“给机器看”；流程需要为了自动化而彻底重构。
更重要的是，智能体不会颠覆传统软件，反而让软件变得前所未有的重要大模型是脑，智能体是手脚，而软件则是控制体，是智能体真正能够触达业务、指挥万物的“手和脚”。
1.企业AI不等于个人AI：企业AI的能力必须归属于企业主体，而非依附于员工个人。它不追求单点的“超级助手”，而是构建结果可靠、合规安全、能实现自动化决策的企业级一体化操作系统。
2.企业AI成功落地有三则：不能坐等大模型“大水漫灌”，必须积极做落地适配；数据要从“给人看”转变为“给机器看”；流程要为自动化而重构。唯有三者形成正向闭环，才能打破“AI泡沫”错觉。
3.企业拥抱AI的进阶路径有三种视角：从“+AI”思维（外挂模式）的稳健增量，到“AI+”思维（重构模式）的拆旧建新，再到“AI原生”思维（创新模式）的颠覆开拓，企业需根据自身阶段选择合适的切入方式。
4.软件是智能体的手和脚：大模型是脑，智能体依靠软件这一“控制体”来指挥业务、调用数据。企业软件在AI时代将作为经营管理的操作系统更加重要。
在2026年节点增长大会的现场，行业内的一个变化已清晰可见：关于AI，共识已定，争论的焦点从“要不要做”全面转向了“怎么执行”。
借此契机，用友希望结合近年来的实践经验，分享对企业AI的深度认知与落地思考。
落地执行前，首要任务是厘清概念。企业AI与个人AI存在本质不同，这种差异主要体现在四个维度。
企业AI必须服务于企业主体，而个人AI服务于个人。这一观点在实践中极易跑偏。部分企业拥抱AI一整年，结果能力全部“生长”在了员工个人身上，一旦员工离职，能力随之流失，企业最终面临“竹篮打水一场空”的窘境。 因此，企业AI的能力必须构建在组织主体之上，成为企业的沉淀资产，而非依附于员工个人。
企业AI的核心不在于打造单点的“超级助手”或独立工具（如文档处理、健康管理），而在于构建一个企业级、一体化协同的操作系统。正如ERP时代的逻辑一样，企业AI 强调的是全局的业务协同与流程贯通。
个人AI多应用于生成式场景，聊天、绘图、写作，具有较高的容错率。但企业AI 往往涉及复杂的商业决策和自动化执行，如自动付款、库存调拨，其结果必须是“可重复验证”的。 在企业经营中，一旦决策结果不可靠，将导致严重的后果与经济损失。
这是许多企业容易忽视的“重灾区”。现实中，部分技术能力较强的员工私自违规开发智能体，而传统IT系统往往缺乏针对性的防御机制，给企业数据安全埋下了巨大隐患。
明确了边界与定义，落地企业AI便不再是选择题，而是必选题。其价值不仅在于降本增效、控险提质，更在于在终端层面提升经营绩效，打造新时期的核心竞争力。 短期内，它或许不会立刻带来业绩暴增，但能显著提升业务敏捷度与管理精益度。特别是在出海领域，AI的多语言能力能够同步覆盖全球业务流程，成为中国企业全球化布局的关键助推器。
数据也佐证了这一点：Gartner预测，到2028年，企业80%的业务将由智能体主导。AI应用得当可提升40%的效率，降低50%的成本。普及智能体，不仅是企业发展的内生需求，更是国家层面的战略使命。
回应大家都很关心的“AI 泡沫”的讨论。为什么市场会有“泡沫论”的声音？是因为许多企业应用后发现效果不及预期。
大家误把AI当成了即插即用、药到病除的“万能药”，但事实是，AI的落地是一个需要适应、适配和训练的系统工程，这背后必须扎实做好三大基础工作。
通用的基础大模型就像是标准尺码的成衣，直接穿在特定企业身上，往往不合身，甚至会让人很难受。企业不能坐等大模型完美成熟后再去“大水漫灌”，那样就太晚了。 正确的做法是立刻行动，通过增加上下文、利用RAG（检索增强生成）或进行微调（Fine-tuning），让大模型去适应企业的具体场景，把“成衣”改成“定制装”。
如果把AI比作跑车，数据就是燃油，很多企业目前面临“无油可烧”的窘境。我们需要澄清一个误区：现有的企业数据大多是给“人”看的，而机器数据的格式要求完全不同。如果企业直接把给人看的数据喂给 AI，AI 不仅“吃不下”，甚至会“消化不良”。 因此，企业必须进行数据治理，将其转化为机器可读的结构化格式。
数据源于业务流程，要生产出同步给 AI 使用的优质数据，就必须对现有的业务流程进行重构与优化。否则再强的大模型也发挥不了作用。
在用友看来，新时期企业 AI 落地，是“AI × 数据 × 流程”的三位一体。
三者需要形成一个正向闭环：优质的流程生产出高质量数据，高质量数据投喂出更聪明的AI，AI反过来进一步优化流程。用“带兵打仗”比喻的话：员工是士兵，AI是武器，数据是粮草弹药，而流程就是军纪军法。只有四者有机协同，团队才能战无不胜。
企业保持现有核心业务不动，而是将AI作为辅助工具挂载在业务之上，这是目前最稳妥的起步方式。
类似于深度的数智化转型，要求重构原有的IT系统。 这是三条路线中最难的一条，因为拆解并重建大型企业的系统（如ERP）是一项浩大的工程，通常需要专业服务商的赋能。
真正的AI原生，是指完全不受现有业务逻辑的束缚，利用AI技术开拓全新的市场、业务和模式，跳出旧框架，实现全新的商业闭环，线 智能体是“大脑”，软件是“控制体”
如果我们把大模型比作思考决策的“大脑”，那么智能体作为“代理人”，想要真正干活无论是抓取业务数据还是指挥物联网设备都必须通过软件这个“控制体”来实现。所以在AI时代，现有的IT系统非但不会被颠覆，反而会迎来全新的升级与进化。企业软件作为经营管理的“操作系统”，其重要性也将显著增强。这就好比在信息化时代没有ERP等管理软件的坚实支撑，企业经营很难正常运转一样。
为迎接这一时代，用友推出了新一代企业软件用友BIP。经过数年的持续迭代，用友BIP 5实现了“AI ×数据×流程”原生一体。基于用友BIP，用友提供的企业AI服务，主要包括四层，最下面是统一数智底座平台服务，以及基于统一底座，基于AI应用需求重构的流程服务和数据服务，最上面就是当前已经开始规模普及的AI智能体服务，包括通用智能体和众多的专用智能体。
关于大家关心的智能体分级与商业化，本质是“可验证过程的自动化”。为确保结果靠谱，用友依靠2500个优化后的标准流程来支撑智能体，确保其输出既可靠又合规。同时，我们引入了类似自动驾驶的分级标准，将智能体从L1对线高级专家分为五级。在销售时我们会明确告知客户，您购买的是刚入行的“实习生”还是经验丰富的“高级专家”，级别不同，价格自然不同。对于通用场景，我们可以直接提供专家级智能体；而对于复杂场景，则需要结合客户的私有数据，由厂商与客户像“培养孩子”一样共同共创。
最后，用友通过服务众多行业领先企业数智化，深刻体会到，中国许多领先企业的数智化水平实际上已经超越了西方同行，放眼全球都处于领先地位。中国拥有全球领先的国产大模型厂商，也有全球领先的企业软件厂商，加之国家政策的大力支持，我们有理由相信，中国企业的AI普及应用一定能走在世界前列。用友希望与所有企业携手，加速推进AI落地，共创商业新价值。
