在WAIC期间，一场由约30位来自模型、应用、零售和制造等领域的企业决策者参与的闭门讨论会，揭示了企业AI落地过程中面临的深层次挑战。尽管AI技术在不断进步，企业却面临着如何将技术优势转化为实际经营成果的难题。
迪卡侬中国执行副总裁肖路分享了一个典型案例：在使用AI辅助编程后，代码生成效率大幅提升，但随之而来的审核工作量却让团队不堪重负。这一现象反映出，AI在提升单一环节效率的同时，往往将瓶颈转移至后续流程。长江商学院教授孙天澍将此称为“AI价值倒三角”——底层算力和模型发展火热，但中上层的产品创新和产业重构却进展缓慢。
随着Token成本持续下降，企业获取AI能力的门槛降低，但将技术转化为实际价值的难度却在增加。阶跃星辰首席战略官李璟指出，模型竞争的核心已转向“数据飞轮”效应：能否深度嵌入工作流，持续获取环境数据和任务反馈，并利用这些数据优化后续执行。这要求模型不仅提供调用服务，更要介入完整的工作流程。
AI产品商业化面临的关键考验在于能否交付可验证的业务结果。知微行易CTO黄晓辉认为，传统企业系统强调边界清晰，而AI驱动的应用需要打破系统壁垒，理解企业语义并调动资源完成任务。交个朋友高级副总裁崔东升以广告素材制作为例，指出AI成本需降至客户可接受区间，并在速度、规模或转化率上展现额外价值，才能形成持续付费模式。
像素绽放PixelBloom创始人赵充提出，真正的AI原生产品应成为“硅基员工”，承担完整工作任务并接受结果验收。这要求产品不仅提供内容生成或建议，更要减少人工干预环节。现场讨论形成共识：一款AI产品要实现持续付费，需满足高频任务、可验证结果、可控成本和流程嵌入四大条件。
当AI开始承担完整任务时，企业组织面临更深层变革。中国生物制药CIO曹奋泽表示，团队正在重新审视岗位设置，明确目标定义者、Agent管理者和结果负责人的角色分工。迪卡侬的实践显示，AI落地需经历个人工具化、工作台集成和组织重构三个阶段，真正的分水岭在于AI是否进入核心工作流。
关于AI改造路径，企业决策者存在不同观点。孙天澍建议建立“AI特区”进行原生设计，再将经验推广至主体组织；施耐德电气数智化转型总设计师毛春景则认为，大型企业需通过内部提效、产品增强和AI服务逐步推进，同时建立工作组、技术平台和员工社区降低变革阻力。两种路径的分歧本质在于迁移成本的承担主体。
组织重构的核心挑战在于利益重新分配。会议讨论指出，需明确Token预算归属、Agent管理责任和错误归责机制，避免部门因数据共享面临预算削减风险。孙天澍提出培养“AI架构师”角色，这类人才需兼具产业理解、数据认知和工程能力，成为连接AI技术与业务重构的关键纽带。
这场持续三小时的讨论揭示，企业AI竞争已进入新阶段。当模型能力差距缩小，数据治理、流程再造和组织变革成为决定成败的关键因素。AI能否真正创造价值，不仅取决于技术本身，更取决于企业改造自身流程、岗位和利益分配机制的勇气与决心。
