《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，而是在AI时代下，高管之间关于挑战、选择与信念的坦诚交锋。
不知不觉，高管访谈系列来到了尾声，作为栏目主理人，也是我们高管访谈系列的压轴嘉宾，我们与 AI主持人（中国区数字化业务总经理），从创新趋势与未来引擎两大方面展开，从多维角度和一些具体项目案例，分享了数字化团队（TPS， Technical Products & Services）在 AI上的应用与探索，重新定义AI时代下的数字化客户体验内涵，以及对未来团队的工作模式思考。
AI主持人
Travis Wu
回顾过去一年，数字化团队在 AI 应用上做了不少探索。如果让您用一个词形容这段旅程，您会选择什么？为什么是这个词？ 或者有没有一个具体的瞬间让您觉得“AI 真的开始改变我们的业务了”？
我会选择— 实战为先 。我们走过了一段从“观望”到“很多尝试”，再到“被客户需求推动”的完整路径；AI 概念刚爆发时，我们就开始了广泛的尝试，但我发现， 像 ix Hello™这样的全球方案是一个很好的底座，但国内市场有自己的节奏和逻辑。我们选择在它的基础之上，叠加本土化的场景理解和工程能力，形成真正适合中国客户的解决方案。
真正让我觉得 AI 进入了业务，是一次与客户的交谈。我记得我们有个客户是一家保险公司，他提的第一个需求不是智能体，不是工作流，而是数据标注。客户需要的是先把手里海量的资料做好标注，AI 才能做出准确的判断。这个工作很基础、很辛苦，但它却是打开客户信任的第一扇窗。
为了这个项目，我们专门找了懂保险的专业人士加入团队，看懂理赔规则、理解合规等专业问题。 正是这些“人力+ AI ”结合的基础工作，让我们了解了客户的业务，才赢得了后续 AI 智能体开发的机会。
AI 如何重新定义“数字化客户体验”的内涵？过去我们谈客户体验，关键词往往是“效率”“便捷”“低成本”。但在 AI 时代 ，这些维度似乎已经不够了。在您看来，AI 正在为“数字化客户体验”这个传统概念注入哪些
这些关键词仍然适用，但客户对它们的期望值变了。现在客户谈项目， 会主动问“你们是否使用 AI ？”，潜台词就是“你们有没有用 AI 来降低我的成本？”。 但单提降本增效，对 AI 来说远远不够。现在的 AI 带给我们的是很多以前想都不敢想的突破性能力 我总结了两个新的维度：更加智能、更加拟人化。
1.更加智能：从“等待数月”到“分钟级响应” 我们为一家车企做的售后索赔系统就是一个典型例子。
- Before 车主索赔一个配件，可能需要人工审核几个月。主机厂积压成千上万的案件处理不完；
- Now 用 AI 快速识别照片与描述的匹配度，判断索赔是否合理。原来几个月的事，现在12 分钟一个，客户一两天就能处理好。
2.更加拟人化：100%还原的沉浸式培训 我们为呼叫中心做的AI培训系统，彻底改变了传统模式
- Before 新员工要花 1-2 个月背话术，但一上线就要同时面对 3 个窗口聊天，强度和压力巨大，通过率不高；
- Now 系统与真实工作环境 100% 还原，新员工同时与 3 个 AI 机器人模拟的客户对话；AI 会实时提示、评分、给建议，告诉他们 “语气太僵硬了” “哪个知识点需要加强”。
未来 2-3 年，哪项 AI 技术最可能颠覆客户互动模式？ 您一定在持续追踪 AI 的技术演进，抛开那些科幻想象，聚焦未来 2-3 年， 您认为哪一项 AI 技术的突破最有可能颠覆当前的客户互动模式？我们为此做了哪些前瞻布局？
首先要认清一个现实：目前 AI 在企业中的应用，大多还在营销、客服、售后这些非核心业务上。对于生产制造、科研、医药这些核心业务，大部分还是持观望态度。 因为 AI 有不确定性，会“幻想”，而核心场景的容错空间太小了。
那未来 2-3 年，AI 如何进入核心领域？我看好 Harness Engineering 这个理念。
它就像给野马装上缰绳。AI 智能体像野马，充满活力但难以控制。Harness 就是一种技术，让 AI 智能体在我们规定的规则内做事，不闯祸，同时又能让多个智能体协同工作， 发挥最大能量，企业需要的是“为我所用”且“不出问题”的 AI。
这类前瞻布局投入大、回报慢，如何平衡“面向未来”与“当下交付”？
两者都需要，我们要做好短期、中期、长期的布局。
- 短期 —— 从客户交付项目中积累技术，以实战为先；
- 中期 —— 项目间隙，组织内部学习 AI 的创新活动，如 Vibe Coding，沉淀技术资产；
- 长期 —— 与知名优秀高校合作，做前瞻性科研，我们负责将成果应用于实践。
AI 时代，团队的能力模型如何进化？作为“技术+业务”的复合型团队，在 AI 加速渗透的背景下， 您对团队的能力模型提出了哪些新要求？我们如何帮助现有员工完成技能升级，而不是被技术替代？
我们构建了一个 “AI 能力金字塔”模型 ，它是一个动态、健康的金字塔，人员可以流动。
底座：全员通识
- 要求：每个人，无论文理科、做什么岗位，都必须完成精选的通识课程；
- 内容：不只是会用 AI，而是要懂大模型的底层逻辑；
- 目标：目标：让 AI 成为每个人的工作小助手。AI不会取代人，就像第一次工业革命的纺纱机没有取代人类， 它取代的是重复低效的工作，同时创造了更高级的岗位；你是否能适应这个时代，取决于你自己。
中层：应用骨干
- 要求：大量对 AI 真正感兴趣并应用于工作的同事；
- 能力：掌握 Dify 这样的低代码平台，能够真正把 AI 用到日常工作中；
- 目标：让工作变得更有效率，比如静态网页生成、网页测试、图片上传等。
高层：核心攻坚团队（特种部队）
- 要求：精心挑选出来的 20-30 位同事；
- 能力：有很强的代码能力，或者有很强的业务理解能力。他们要做的是Vibe Coding，用 AI 代码去攻坚， 去创造以前没做过的新能力；
- 目标：不只是解决现有问题，而是真正把创新与构思呈现在现实中。
我们在金字塔之外，还专门组建了一支 FDE 团队（Forward Deployed Engineer）。 FDE 这个概念，不是传统的咨询交付，也不是人力外包，而是一种"重交付"模式；我们的 FDE 团队， 他们不是坐在办公室里写代码， 而是直接嵌入客户的业务场景中。而是要把客户的业务需求和 AI 技术有效结合起来，为企业创造可衡量的价值。
概括来说，FDE团队负责三件事：
- 首先，发现价值， 快速理解客户的行业、场景和业务流程，找到 AI 最能发挥杠杆效应的切入点；
- 其次，验证价值， 把客户痛点消化掉，变成可复用的 AI 产品；
- 最后，规模化价值， 当一个场景跑通之后，我们把经验沉淀为标准化资产，应用到更多业务线，让 AI 能力真正内化为客户的组织能力。
面向 2026，您希望团队留下怎样的一笔资产？如果站在 2026 年底回看，那时 AI 可能已经更加普及，市场竞争也可能更加激励。 您希望届时团队为 AI 留下的最重要的一笔资产是什么？ 是某个技术平台、一套独特的方法论、一支能打硬仗的团队，还是某种深入骨髓的创新文化？
更多的是 一种精神，一种文化，一种不服输的态度。
经过这一年 AI 浪潮的熏陶和学习，我们不仅是不愿意输给这个时代，更是要去驾驭这个时代。这关系到每个人的个人发展，也关系到整个公司的未来。
如果要用几个词来总结这种文化，我想是 “知难而上，勇于创新”。 我们不会只靠一股蛮劲，我们同时要有智慧、有判断力，找到正确的方向。这就是我期望留给团队的最重要的资产。
最后，请给正在一线奋斗的数字化团队同事们， 以及所有关注 AI 与客户体验的同行们，送一句鼓励或建议。 可以是您最近常对团队说的话，也可以是自己的一点感悟。
我想说的，其实可以浓缩为两句话，也是我们共同的答案。
第一：路就在我们脚下。
这意味着，不空想、不等待、不抱怨，未来掌握在我们自己手里，而手里的力量，来自此刻的行动；
第二，是我始终相信的一句话：我们永不独行。
一个人可以走得很快，但一群人才能走得更远、更踏实。我们彼此支撑、互相成就，才能走得更远、更稳。
