“为什么我们公司买的 AI 并不便宜，员工却吐槽它越用越笨？” 这是本届世界人工智能大会上捕捉到的真实行业提问。AI 落地效果持续不及预期，企业应当如何用好智能体、释放 AI 生产力？带着这一问题，记者与浙江实在智能创始人兼 CEO 孙林君展开深度对话。这家扎根杭州的企业连续两年入选《中国未来独角兽 TOP100》，自研企业级智能体 “数字员工” 已经在全球 5000 多家企业落地运行，持续探索依靠智能体重塑企业工作流。

　　在孙林君看来，这一疑问戳破了当下企业智能化转型普遍存在的幻象：AI 技术迭代日新月异，但大量企业一边承担高昂的大模型采购成本，一边沿用十几年不变的 IT 管理体系与科层组织架构。试图依靠陈旧的管理模式驯化先进 AI，最终又归咎于 AI 能力不足，矛盾由此产生。

　　在大会 “AI 青年创变者创新论坛” 圆桌对话中，孙林君提出 “老登思维” 这一概念，指代依靠旧经验、旧框架驾驭新技术，“用旧地图寻找新大陆” 的固化思路。典型案例十分普遍：企业上线 AI 报销工具，但审批流程、权责划分完全维持原状，岗位没有优化、流程没有精简。单点操作效率小幅提升，人力成本没有下降，企业反而新增一笔算力采购开支。老板采购 AI，目标是重塑组织运转内核，打通财务、人力、客服等全部门高效协同；现实中，多数企业仅仅给老旧流程配备了一个成本更高的 “执行者”。

　　落地障碍集中在三座大山：各部门数据孤岛严重，数据难以流通共享；业务团队与技术团队话语体系割裂，协同效率低下；业务员工担忧岗位被替代，表面配合、内心抵触。孙林君判断，如果不能打通这些阻碍，再强大的 AI 也难以创造价值。真正的破局路径，是将智能体视作正式员工，重新设计人机协作的生产关系。反之，AI 能力越强，企业内部管理摩擦与协调成本反而会持续走高。

　　想要顺利落地智能体，首先要完成人与智能体之间的 “颗粒度对齐”。孙林君分享了一组前后反差鲜明的内部案例。此前，团队为财务部门搭建数据核对智能体，业务人员、产品、开发多方沟通打磨一个多月，最终产品依旧难以贴合真实工作痛点。迭代新产品之后，财务人员无需依赖技术团队，直接用自然语言输入业务需求，自主搭建智能体，最终使用效果远超此前定制开发版本。

　　背后核心在于，业务人员和技术人员天然存在认知鸿沟，需求传递过程持续失真。而随着大模型理解能力突破，人机直接对话成为可行路径。未来人机交互效率甚至有可能超越人人协同；当人与人难以达成共识时，可以借助大模型统一认知，再推进业务落地。这也预示着人机协同模式正在发生根本性转变。

　　实在智能务实的发展路线，源自创业早期踩过的弯路。2018 年孙林君离开阿里创立公司，初期布局法律 AI 产品，但市场验证后发现赛道低频、客单价低，商业模式难以跑通。2019 年，在大模型尚未普及的行业背景下，团队果断调整战略，转型打造 “数字员工”。彼时，打造能够像人类一样思考、作业的数字员工还是极具前瞻性的构想。公司确定清晰商业化路径：按照数字员工实现的业务价值完成商业变现，打造具备 “手、眼、脑” 一体化能力的完整智能体。

　　在行业狂热追逐超大参数模型的浪潮中，实在智能保持战略克制。孙林君表示，初创企业难以在通用大模型投入上与头部大厂比拼，因此选择深耕垂直场景，整合各类 AI 技术解决真实业务痛点。

　　技术路线、组织思维、人机协同模式共同指向一个核心结论：AI 不会自动创造生产力。孙林君提出，企业规模化落地智能体，必须守住三大核心标准：可控、稳定、高效。可控代表长流程任务中，智能体不能无限制自由发挥；稳定要求多次执行任务都能够输出确定性结果；高效则是在算力、数据成本高昂的现状下，持续降低资源消耗。这三大要求，同时涉及技术架构与组织管理变革。

　　围绕长期发展目标，孙林君提出 “AIOS” 构想：以自研 ISSUT 智能屏幕语义理解技术作为底层底座，打通企业各类信息化系统，完成全域数据治理；依托智能体平台，支持业务人员像搭积木一样快速搭建各类业务智能体。

　　展会现场，大量创业者奔波交流，成为当下 AI 产业的生动缩影。行业在高速迭代中不断试错，持续寻找可持续落地路径。当下 AI 驱动的组织变革窗口已经开启，长期竞争胜负已定：最终胜出的企业，不在于采购价格最昂贵的大模型，而在于率先动手重塑组织内部人机生产关系。