💡 导读
本次腾讯年度生态大会研讨超级组织建设与AI落地，伊利、苏宁等企业分享实践，核心是将员工个人探索转化为组织资产，解决AI推广、价值量化等共性问题，为企业AI落地提供参考
🔑 关键要点
- ▸超级组织核心内涵
- ▸规模化推广经验
- ▸伊利二五三落地法
- ▸AI落地场景选择
- ▸管理者推进行动
📄 正文
当员工可随时调用整个组织的知识与能力，AI才真正重构企业运行方式。当前多数企业为员工配备AI工具后，个人写材料、分析数据、生成代码的效率明显提升，但管理者普遍遇到共性问题：少数人的成功经验难复制，培训场次多但日常使用率低，AI应用铺得广但业务价值难量化。2026年10月30日腾讯年度生态大会“超级组织建设与AI落地经验研讨”，围绕组织推广、安全可信和场景选择展开，伊利、苏宁、携程、东阿阿胶的实践，以及腾讯产品团队和标准院代表的观察给出落地参考，核心主线清晰：企业要把员工的个人探索，逐步转化为可共享的资产、可协同的流程和可持续运营的业务能力，这正是“超级组织”的核心内涵。
一、超级组织的起点：让组织智慧随时到场
伊利提出理想组织状态：员工面对用户或具体工作场景时，“整个组织的智慧都能够通过AI随时到场”；东阿阿胶补充，要让每位员工可调用全组织知识能力，每个决策有依据、可追溯、可追责。二者共同指向超级组织核心：让分散在专家、部门和系统中的能力，成为员工具体工作中可直接获取的支持。
过去员工获取产品、数据、专家经验等资源往往依赖找人、开会、查资料，AI为重构能力供给提供了新入口。据此可将超级组织定义为：以人为责任主体，以AI为能力连接与执行手段，使知识、技能和业务资源在授权范围内共享、协同并持续改进的组织。
二、规模化推广：让业务员工成为应用创造者
东阿阿胶分享了推广逻辑的核心转变：过去数字化部门先收需求、做方案再推给员工，今年先降低工具门槛，让员工在自身业务场景中自主探索价值。
这直击行业共性痛点：多数企业把AI推广压力全部集中到数字化部门，要求其同时懂业务、技术、运营，极易成为需求瓶颈。据东阿阿胶披露，内部AI价值共创营吸引800多人参与，AI竞赛已选出200多个作品，每两周固定开展培训、分享、共创活动，目前员工探索活跃度已充分释放，后续将推动优质作品落地生产创造价值。
该经验核心启示是：最熟悉工作痛点的业务员工应当参与定义、创造AI应用，数字化部门的核心职责是搭建平台、明确规则、提供支持、建立复用机制。
三、伊利的“二、五、三”：把探索成果变成组织资产
伊利将自身实践概括为两个应用方向、五类核心资产、三类关键人才，为企业从广泛探索走向深度落地提供可复用的组织方法：
• 两个方向：个人提效与生产级应用并行。一方面放开个人探索权限，降低使用门槛打开思路；另一方面对业务团队长期依赖的应用建立生产级标准，明确职责机制、人机协同流程、持续运营要求，设置清晰转化路径，明确高价值个人探索的投入、建设、运维主体。
• 五类资产：技能、知识、数据、工具、智能体/工作流。无论来自个人探索还是生产级建设，只要验证价值就全部沉淀复用至更多场景：知识明确企业认知储备，数据反映实时业务状态，工具提供可调用操作能力，技能沉淀任务完成方法，智能体/工作流串联所有要素。企业需管理AI生成成果依赖的方法、依据和执行过程，通过资产持续积累降低后续应用建设成本。
四、选好场景：从最忙的人、最近的客户和正在变化的流程入手
四家企业的场景选择均紧贴自身业务特性：
• 苏宁从关键岗位业务骨干切入，优先锁定工作饱和、承担大量重复任务的员工，梳理其时间消耗结构，协助其把个人经验沉淀为可复用技能供全团队共享，后续根据忙碌来源对应选择AI辅助、复制专家方法或流程优化的解法。
• 伊利从销售前端的导购助手切入，为一线导购提供产品知识、营销文案、短视频生成等AI能力支持，既改善个人工作效率，也直接优化消费者服务体验，一线反馈还能反向补全企业知识缺口。
• 携程从AI编程带来的产研变革切入，AI最初仅用于提升工程师编码效率，后续逐步推动产品、开发、测试的工作边界重构，提示管理者：单个环节执行效率大幅提升后，必须同步梳理全流程衔接逻辑，优化需求清晰度、验收效率、跨角色协作机制，才能实现整体交付效率提升。
五、技术落地：模型、Harness与企业上下文共同决定效果
腾讯产品团队提出，智能体效果由模型、Harness、Context三个层面共同决定：
• 模型：提供基础能力，不同任务对理解、推理、生成能力以及成本、响应速度的要求差异极大，必须在真实业务场景中实测验证适用性。
• Harness：即智能体的运行与管控框架，负责把模型组织成可执行任务的完整系统，连接工具、推进任务执行，同时在运行过程中施加约束、接收反馈。
• Context：即企业上下文，让AI理解当前任务所处的业务环境，包含文档知识、业务数据、规则、历史记录、权限与目标。生成符合企业产品特性、渠道规则、执行条件的定制化方案，对上下文的丰富度、准确性要求远高于通用生成任务，企业需要持续为不同任务提供准确、及时、已授权的信息。
六、安全可信：把“可托付”落实为清楚的边界
标准院代表提出AI落地的核心原则是“可托付”：企业愿意把任务交给AI，除了产品能力，更要充分信任其行为逻辑与责任承诺。
不同行业的业务属性、数据敏感度、容错空间不同，授权范围必须按需定制，具体可落地为四项操作：
• 明确数据分类和使用边界：东阿阿胶实践中，核心数据全部留在内网，非核心数据脱敏后可调用公有模型，同步明确各层级数据的管理责任。
• 把账号安全延伸到实际执行权限：苏宁试点中曾出现员工将账号密码直接交给AI的情况，仅靠输入提醒、关键词拦截无法覆盖全部风险，需结合身份认证、工具权限分级、执行审批、全操作记录形成完整控制体系，WorkBuddy官方权限体系已明确区分不同权限模式，为高风险操作设置强制确认机制。
七、面向管理者：把实践转化为六项行动
基于上述研讨经验，企业可从六项衔接的行动切入推进AI落地：
1. 明确业务目标与责任人：围绕服务、销售、研发、运营中的具体问题设定目标，由业务负责人牵头，数字化团队提供平台技术支持，安全等职能部门全程参与。
2. 把培训转化为任务陪跑：选择真实工作任务，安排业务先锋或AI BP现场支持，协助员工产出第一项可用成果，搭建持续求助和交流的固定渠道。
3. 选择少量重点场景做深：从高频任务、关键岗位、客户接触点中筛选核心场景，明确上线前的工作基线、验收标准、风险边界，避免同时铺开过多项目分散资源。
4. 为应用建立资产沉淀机制：把验证有效的技能、知识、数据、工具和工作流纳入统一管理，明确维护人员、适用范围和版本规则，方便后续团队查找复用。