《智见未来·高管对话室》是我们全新推出的一档对话栏目，与传统意义上的采访不同，我们想记录的不是标准答案，而是将高管之间对于 AI战略思辨与未来洞察的真实思考，通过对话形式分享出来。
本期对话，由栏目主理人 Travis Wu（中国区数字化业务总经理）与特邀嘉宾 Amy Wang（东亚共享服务高级总监）展开，聊聊 AI 正在如何改变我们的创新方式。
Travis Wu
Amy Wang
近期读到一篇文章，美国著名AI专家和投资人 Matt Shumer 写道 “Something Big Is Happening” ，他认为， 过去 AI 更多扮演辅助工具或对话伙伴的角色，但如今AI所能完成的任务已远超先前的认知，并且完成质量令人惊叹。 文章结尾有一句话让我印象深刻：“The Future is Already Here”——这不禁让我思考，原来我们想象中的未来， 已经就在眼前。那在您接触的 AI 应用项目中，哪一个瞬间让您真切感受到，未来已近在眼前。 那在您接触的 AI 应用项目中，哪一个瞬间让您真切感受到，未来已近在眼前？
过去一年让我感受特别明显的是：AI 已经不再只是被讨论的概念，而是开始真正参与业务执行。
早些年，我们更多停留在技术探索或试点阶段，但在最近一年，AI 明显进入了真实的运营场景。 比如在客户运营支持中，AI 能够实时整合信息、给出判断建议，甚至直接完成部分流程。
那一刻我意识到，变化并不只是效率提升，而是工作方式本身正在被重构—— 人和 AI 的分工开始发生变化。
类似这样的瞬间正在频繁出现。没有人能准确预测 AI 的终局形态，但可以确定的是， 未来已经比我们想象中更早地到来了。
我们的团队也在尝试将AI应用于代码编写。观察表明，AI 正在从“工具”演变为“执行者”。
聚焦到我们自身业务,您的团队目前在Al方向上的核心关注点是什么?这些探索将为客户带来怎样 的颠覆性体验?
技术会变，但真正决定 AI 成败的，是行业经验和落地能力。我们的优势很明确：懂行业、能落地、走得远。
比如大家都很熟知的ixHelloTM或者Al客服。我不希望将其其简单定义为一款产品, 而更倾向于视其为一个端到端的、由AI驱动的企业运营重构项目。 在很多场景下,单一产品无法解决客户端到端的复杂问题,需要站在企业整体视角,帮助客户判断如何实现转型。
我们思考的是
- 哪些交互 100% 可以由 AI 完成
- 哪些场景适合 AI +人类协同
- 哪些环节必须由人类承担情感与判断价值
并据此为不同客户设计差异化替代比例
以一家头部旅游行业客户为例，约 80% 的业务可由 AI 接管，剩余 20% 偏复杂、涉及较强情感交互的部分， 则由人类主导。同时， 需要完成与客服系统、客户关系管理系统、工单系统、仓储系统的深度集成，并引入工作流或技能模块，将人工操作自动化。
我们提供的并非单一方案或产品，而是一个能够帮助客户重塑其客户领域的端到端解决方案。
AI 让企业发展的技术门槛越来越低，我们的护城河究竟在哪里？ 如何将行业知识与模型能力有效结合，构筑竞争对手难以复制的优势？
许多人认为 AI 创新的瓶颈在于技术，但事实并非如此。 我们在实际业务中发现，最大的瓶颈在于商业化路径。
三个关键来源
40+年Concentrix 行业经验与真实规模化场景： 深刻的行业理解被直接融入 AI 流程与决策逻辑，显著提升解决率与业务成功率。
高度灵活的本土化能力: 将本地合规、业务规则与客户行为为融入解决方案,确保AI在不同市场真正可用、可复 制、可持续。深刻的行业理解被直接融入 AI 流程与决策逻辑，显著提升解决率与业务成功率。
开放的生态型伙伴模式: 支持模型与平台灵活组合与切换,避免技术路径锁死,保护客户长期投资价值。
正是行业经验、灵活落地能力与开放生态的叠加,使AI从概念走向稳定、可衡量的业务成果。
在创新过程中，您遇到的最大障碍是什么？我们有哪些机制来保障创新落地？
技术会变，但真正决定 AI 成败的，是行业经验和落地能力。我们的优势很明确：懂行业、能落地、走得远。
归纳起来，主要有三个问题：
- 投资回报不清晰： 对 AI 带来的成本节约难以准确预估，验证过程充满不确定性。
- 系统对接复杂： 国内生态高度碎片化，集成难度远高于海外
- 组织与文化阻力： 业务优先级冲突，对被替代的担忧，KPI 与创新目标不一致
针对这些问题，我们设计了一套系统化的落地路径：
1. 机会识别 ——通过数据分析和业务访谈，锁定可 AI 化的流程
2. 快速验证 ——以小规模试点证明技术可行性与业务价值
3. 客户共创 ——与客户共同设计流程，实现端到端重构
4. 商业化部署 ——将 AI 能力嵌入真实业务运营，确保规模化与持续收益
每个阶段均设置三层评估标准：技术可行性、商业价值、客户接受度。只有三项条件同时满足，才进入下一阶段。
在 AI 时代，组织如何持续保持创新活力？如何让每一位员工都参与其中？
我们始终认为， 真正有价值的 AI 场景来自一线员工，而非技术团队本身。 基于这一理念，我们在前年启动了“人人 AI ”行动，鼓励每位员工思考：AI 如何真正帮助我把工作做得更好。
这一机制聚焦三个目标： 日常工作 AI 化思考，低成本试错，去中心化创新。
尽管早期工具能力有限，但在认知层面，目标已经实现——如今， 员工能够自然地讨论 AI，也清楚公司正在持续推进这项工作。今年的 2.0 版本， 我们将进一步升级工具与能力，通过系统化教育和持续试错，让想法真正转化为业务影响力，推动组织保持长期创新活力。
这点很重要。让广大一线员工切身感受 AI，知道如何用 AI 武装自己。 我们提供平台和工具，让大家自主寻找应用场景，营造一个人人接触 AI、人人参与创新的氛围。
推进项目落地过程中，您遇到了哪些“非技术阻力”？又是如何化解的？
典型的内部声音包括：“这不是我的关键绩效指标”“我们现有的流程就是这样”“AI 会不会取代我？”
应对策略分为两步：
第一步，小规模试点。 寻找那些敢于“第一个吃螃蟹”的先行者，尽管这样的人可能只占 5%。 我们用试点证明价值，例如近期落地的实时辅助项目。一旦价值得到验证，其他团队便会迅速跟进。
第二步，让业务参与进来。 创新不是少数人的事情，而是让业务团队深度参与设计与优化。 当他们看到自己的经验被真正采纳，创新就会从“被推动”转为“自驱动”。
对我来说，最重要的 让业务团队在成果中看到自己的价值。 当他们走在前面，我们的角色也就完成了。
——“帮助你成功，是我的荣幸。”
2026 年有望成为 AI 的爆发之年。请您为我们正在相关领域努力的伙伴们送上一句鼓励或建议。
让我们保持好奇心，勇于尝试，把 AI 当做你的新同事。
未来企业的竞争力，取决于全体成员持续学习、适应变化以及与 AI 协作的能力。AI 正在塑造一种不可逆转的新型运营模式。所以，请保持好奇心，欢迎你的 AI 新同事。
不久的未来，每个人身边都可能会有一个专属的 Agent，我们要做的，就是教会自己的 Agent 与他人的 Agent 如何对接，让两个 Agent 直接沟通。
下回对话，就让我们的 Agent去聊吧。
我看可以，不过咖啡还得咱自己喝。
