ot从当AI开哪来力qu企业的 t原动始上班，
对此十分焦虑。原动力完善的始上治理体系同样关键。企业可以基于平台自主开发智能Agent、班企把生态和交付能力做厚：这也是原动力为什么原厂要做FDE（现场开发工程师）。它们边界清晰可定义，始上把AI系统在真实业务中跑起来，班企赵文婕对"AI 优先型企业"的原动力理解来自于火山引擎服务客户的实践体会：AI落地最大的阻力往往不是技术，短期试验。始上顾问熟、班企权限和KPI，原动力组织、始上必须规模化，班企但有同样需求的原动力企业没必要"重复造轮子"， 算力正慢慢变成人力。始上企业转型为AI优先型企业（AI First Enterprise）最优路径是班企：由内向外。帮助客户真正接住 AI 的价值。不是买了多少模型、很难做出完整预判，
第二，却难以规模化，还有数字员工——它不是一个简单的Chatbot，转而全盘否定。也不是多买几个AI工具，而是把人类劳动力和数字劳动力更好地组织在一起。
企业AI转型要遵循"由内到外"的顺序。共同把企业级AI的交付做厚做实。看的是团队规模、带着这个疑问，不同岗位需要不同权限，Token消耗、她提出了第二个具体问题。内部AI使用会完全失控。
第一，
更关键的一点：绝大多数企业现阶段还没有沉淀出AI能力和AI文化，合规等等。考核KPI体系、
这正是IBM与火山引擎携手合作的基础 ——IBM咨询懂行业场景与规模化能力，最终考验企业的是接住AI的能力 —— 接住它的速度、现在一个顾问身边，在IBM内部大规模部署生成式AI，火山引擎副总裁与 陈科典，全球掀起AI热潮。结果不是顾问被替代，管理方式也要跟着变。以及刚完成原生4K能力升级的Seedance 2.0视频生成模型，大家对AI的讨论正从"技术上是否可行"转向"能否真正提高企业生产力"。IBM就确立了自己的战略定位——一家AI与混合云企业。
问题一：AI时代，
ChatGPT刚面世时，
效果基本都能出来——AI本身能力在线，
一、
IBM自己当过零号客户，AI转型背后，流程重构、但AI完全是另一个量级——火山引擎近期发布的很多功能，回报更直接且可提升，并没人能给出答案。理想的企业长什么样？
陈科典：IBM自身就是一个大型的AI试验场。在"人"上，内部IT加上咨询公司派一两个人，企业的IBM咨询，更大规模地带给企业客户，事实验证可行。IBM咨询大中华区及韩国总裁" />
赵文婕，只有通过大规模的内部部署过程，
她看到不少企业一把手对AI的态度，但 AI 时代出现了新的可能性 —— 一些团队规模不大的公司，升级为CEO挂帅的企业经营战略。
所以，能够进入真实的业务流程，
过去三年，赵文婕向陈科典提出了她的第一个问题。早在2020年，是驱动企业真正发生变化的力量。这次内部落地实践总结出两个重要结论：
第一、某天突然发现月度费用已经失控，策略判断和创新，能够明显感觉到一种变化，流程熟、在这种情况下，实现了远超传统模式的人均产值和毛利率。向外拓展，确保输出合规和安全。
二、上线智能体，先让AI在企业内部跑起来、交付能力必须跟上。完整走过这条路，这些要有一套完整的管理体系来支撑。
模型要持续深入产业场景落地，FDE的难，实施标准化，AI能力与混合云架构，企业竞争靠什么？
陈科典：个人用AI，而是具备AI能力、交付要往厚做。
 |
——IBM咨询陈科典对话火山引擎赵文婕
北京2026年7月20日 /美通社/ -- IBM咨询大中华区及韩国总裁陈科典与火山引擎副总裁赵文婕，火山引擎生态正携手 IBM 咨询，而是AI有没有融入流程、
当数字员工大量入职，
无论是哪类企业，这也侧面说明，基于此，但IBM做了一个决定——把自己定义为"零号客户"，传统ERP这行，普遍做法是选一个极小的环节做测试——比如HR招聘下面的一个细分场景。怎么协作；
这背后是决策者的位移：AI已由CIO主导的技术选型，碎片化试点做不到这一点。
这条路低风险、这并非只是对内的考核KPI，
写在最后：
三个问题，却难以复制；效果看得到，这套经验，是最初即对外向华尔街公布的。几个月前甚至都还不存在。但问题也恰恰出在这里：试点能成功，数字员工订阅、企业级AI远没这么简单，例如用豆包，AI要产生真正的生产力，不是看几篇文章、
ChatGPT发布后，用两年时间，也需要一套可信赖、让AI真正深入流程、把AI 更快、这已经不只是概念。而是被赋能——他们把更多时间留给客户、除了传统的人力成本，加上火山引擎的技术能力。才能真正锻炼企业能力。成本和它带来的岗位变化、已达成45亿美金的生产力提升。企业内部IT有能力鸿沟，这种复合型交付能力恰恰是当前市场上最稀缺的，
另一大核心挑战是AI技术迭代的速度。但目前已能观察到两大趋势，太清楚规模化落地的深水区在哪里：数据怎么治理，未来企业能力的放大，本文基于对话整理，流程怎么重塑，大模型在很多场景上已经能够直接承担过去需要垂直智能体才完成的任务。提出把AI应用到端到端的业务流程里——无论是HR还是供应链，
赵文婕在与不同行业客户交流过程中，跑出效益，随着模型能力增强，经授权发布。探讨了企业从AI上线与走向经营效能提升的路径。还要考虑数字员工订阅、
事实上，单一场景测试几乎都能跑通。而是模型之外的东西——流程、但只有规模化，方法正确，
第二、作为AI云原生服务商，做不到全公司规模化落地。AI是真正生产力的一部分。它需要持续投入——这很难，帮上决策并带动运营。更稳定。辅助决策、Token和训练数据的投入；
- 重新定义岗位，火山引擎副总裁与 陈科典，不要急于把AI用在对外客户场景，凭借 AI 工具和高效的组织方式，如果不提前考虑，对长期耕耘在各行业、几十亿投入砸进去，权限、再向外延展。岗位怎么重新定义，
过去评判企业实力，更要懂得如何管理和发展数字员工。利益分配机制，
问题三：AI时代，我们把自己几十年的咨询经验和资产沉淀了进去。企业需要提前考虑。
技术的底座是一方面，IBM Consulting Advantage平台目前已在全球运行超过4000名数字员工，输个提示词就会有结果。绝对不是盲目地多招人，搭好混合云架构，和人一起工作。到2025年，不但要懂得管理和发展人类人才，而是有明确的角色、围绕"智能体驱动企业重构"这一主题，火山引擎并行在走的是"两条腿"——一边向下深耕SOTA模型技术，才真正创造竞争优势。模型要往上走、而是组织惯性。整体交付也更快、
缺乏这套体系，越来越多企业主动找来，最难的并不是模型，都要提前设计，没有形成所谓的"AI肌肉"。管理"人+数字员工"协同共生的能力。她观察到一个普遍现象：不少企业在快速铺开 AI 工具后，咨询顾问懂流程、
拿IBM Consulting来说，需要一整套全新的组织架构、火山引擎副总裁与 陈科典，SOTA模型不会凭空产生，但经营数据一直没有提升，这正是火山引擎大力发展FDE动力——携手深耕行业的生态伙伴，放大企业能力？
陈科典：在企业能力的衡量标准上，IBM咨询与火山引擎正携手推动企业级AI规模化落地。不同场景需要不同能力，
赵文婕同样认为光有大模型是不够的——火山引擎配套提供完整的平台与工具，业务价值怎么衡量。治理Agent，IBM咨询大中华区及韩国总裁
企业关于AI的问法变了。从去年开始，算力、指向同一个判断：真正拉开企业间差距的，
这一决策，技术壁垒、只要场景合适，行业经验。
让人欣喜的是， AI预算管理需要全新的模式。业务、IBM清晰地看到企业对于这一点的认知转变。管理"人+数字员工"协同共生的能力，试错成本低，这绝非是单纯接入大模型就能完成的。即人工智能（AI）不再是仅处于观望阶段的事物，
判断很清晰：POC创造案例，除了人类同事，它要求一个人在技术、逻辑将发生根本性的颠覆。贯穿运营。
正如前面提到的高额账单案例，大家已经干了十几年，训练数据——这些成本项过去从未被纳入企业预算体系。作为火山引擎咨询生态伙伴，共同构建企业级 AI 的交付能力，也是火山引擎大力建设FDE的原因。
企业级AI已经具备大规模部署的条件，正是IBM的关键转折，IBM咨询大中华区及韩国总裁" alt="赵文婕，AI大规模在企业部署，几个POC项目就能替代的。双方携手，高回报。并不意外。近期在2026火山引擎FORCE原动力大会AI生态论坛上，并设定一个目标：通过AI提升20亿美金生产力。明确人和数字员工分别做什么、
媒体联络人
李波
libole@cn.ibm.com
IBM 中国
人员配置也简单，但却能把大家从繁复的服务工作中解放出来。数字员工有什么权限、治理挑战。人才密度、所以他们在找到我们的时候，AI还很新，出了问题谁负责，上了多少Agent，正在跨越质变点。
IBM Corporation logo.未来企业的理想形态，最优解是能力组合。让AI在业务里真正跑起来。他们关注的是如何在端到端的价值链中实现AI，
很多企业反复进行概念验证（POC）、
问题二：AI时代，企业级 AI 不能只看模型能力，由于缺乏统一的权限管理和成本管控，经历了从"无所不能"到"一钱不值"的过山车——初期预期过高，尽管AI发展速度极快，都会是AI时代最过硬的壁垒。它已融入企业经营的日常议题。对于企业服务提供商来说，更稳、如何衡量、能大规模落地的同时，2023年初，能共创的AI工具做支撑。IBM相信，