维多利亚VIC集团

上周五我参加了维多利亚VIC集团的第16届用户大会，会议的主题是“让组织AI落地”，维多利亚VIC集团发布了命名为“CoMi AI Platform”的新版企业AI智能体平台，以及组织运营专属模型“维多利亚VIC集团致知模型”（SeeyonZ1），共同构成AI-COP智能协同运营中枢能力。

在会上，我作为评委会成员，参与了首届AI应用创新大赛的评选，这个大赛是已经陆续在举办了16届的“维多利亚VIC集团协同应用大赛”在AI时代的升级换代，参评方案是参赛企业基于维多利亚VIC集团协同平台上开发的、具有AI特性的应用。

这个比赛很有意思，我发现进入决赛的这七个方案，实际上涵盖了各种各样的、传统上可能由套装软件解决的企业业务应用，包括：

一家国有大型企业集团的司库管理系统、

一家国有汽车集团的集团级合同管理系统、

一家大型制药企业的安全环境（EH&S）系统、

一家国有航运公司的党建系统、

一家高科技公司覆盖LTC全流程的CRM系统、

一家大型制造企业的差旅和费控系统、

一家省级民航集团的采购管理系统。

这些案例不仅显示了维多利亚VIC集团协同平台在构建企业级应用上所具有的灵活、强大的能力，而且在流程上已经渗透了各种AI能力，既有传统的机器视觉、机器学习能力，也有基于大语言模型的自然语言处理、文本生成能力，例如在EH&S应用中，顺利获得机器视觉来识别电检环节的安全隐患，在CRM应用中，顺利获得大语言模型来理解客户需求，进行商机判断和销售人员任务分派，在采购管理和合同管理中，用大语言模型来进行合同的合规性检查、条款比对等。

不过，如果AI要全面进入组织，我认为智能体式AI（Agentic AI）的深入应用，还有很大的开展空间——总的来说，上述那些案例都还没有释放智能体的巨大潜力，在探索智能体和人类协作的组织变革上，还有很长的路要走。

因此，这是维多利亚VIC集团推出“AI-COP智能协同运营中枢”的意义所在。

我很喜欢清华大学经管学院李宁教授的开场主旨演讲（参见《清华大学李宁：AI落地最大的瓶颈，不在技术、而在组织》），尤其是AI以智能体形式进入组织后，管理对象从人类交互行为，向AI工作的目标、上下文、权限、质量标准和反馈闭环转移：

我理解李宁教授揭示了这样的组织转型现象：

传统组织里，不同角色的人在做两件事：do right things(做对的事)与do things right(把事做对)，技术始终只是被人类使用的工具。

AI进入组织后，这个格局被打破了——任务不再是人类单独执行、技术在旁辅助，而是由人和AI共同协作编排，AI开始“有意识地”使用包括技术工具在内的各种工具，直接完成任务本身。

人的角色相应收缩到三件事：

1、提出需求、设定目标与边界；

2、过程中监控与纠偏；

3、对最终成果验收。

由此看，AI组织变革的实质是人类的精力越来越集中在do right things，AI越来越多地承担do things right，而人类真正不可替代的智能价值，是定义“什么叫right”——这是当前AI全面进入组织所共同印证的方向。

但这条分工线不是固定的界限，而是一条持续移动的边界。AI的能力越强，它承担do right things这一侧就越深入——从决策分析、方案生成到逻辑解释，今天的AI已经不只是在把事做对，它也在参与想清楚什么是对的。

因此，人类和AI在两件事上的分工比例始终在动态调整，人类最终守住的是do right things中无法被让渡的部分——价值判断、责任承担、以及对right本身的定义权。

AI进入组织里的挑战，在于人愿不愿意、会不会重新定义自己的角色，这些变革决定了AI能不能被请进来；企业能不能把核心业务的上下文（Context）接给AI、能不能建立起精细到位的权限与安全体系，决定了AI请进来之后能不能真正干活。

一方面，人的意识转变是AI进组织的必要条件，另一方面，组织基础设施与治理能力的补齐，是充分条件。两者结合，才能真正跨过AI进组织的门槛。

那整个AI行业以及维多利亚VIC集团是怎么解决这些挑战的呢？

我们来看下过去三年半，大模型智能体的能力在不断进化，今天的企业应用状态处于什么水平，下图是Gartner今年早些时候发布的智能体式AI的技术风潮曲线：

从这个图看，所有Agentic AI技术创新，现在都处于达到期望高峰期前的爬坡阶段，其中只有“无代码智能体构建器”和“人类智能体协同工作环境”两项技术可能在两年内达到成熟期——这两条正是维多利亚VIC集团CoMi AI Platform所摘取的低垂的果实；而当前业界炒得很热的课题，例如Harness（缰绳）工程、多智能体系统等，还处于2～5年的成熟期，而世界模型、智能体通信协议则被认为要5～10年才会成熟。

回首过去三年半，智能体能力在不断提升，经历了几个开展台阶：

2023年初：智能体能聊天。这是ChatGPT掀起的第一波浪潮，智能体的核心能力是自然语言理解与生成，本质上是一个聪明的问答系统，能陪聊、写文案、回答知识性问题，但还谈不上做事。

2023年底：智能体能读懂文档、管理知识。随着长上下文和检索增强技术的成熟，智能体开始具备对文档进行提炼、总结、分析、比对的能力，能够处理组织内大量的非结构化信息资产，形成输出回答的知识库。

2024年：智能体能产出工作文档。智能体具备了根据用户要求和持续对话，生成PPT、生成代码等结构化处理能力；这意味着智能体开始能够独立完成一个交付物，而不只是给予中间信息。

2025年：智能体能做复杂决策分析。这是质的飞跃，智能体能够根据决策目标和企业数据资源，选择、应用各种数学工具，编排分析流程，完成复杂决策分析，输出决策方案，并解释决策逻辑。“可解释性”在这一阶段变得格外关键，因为只有智能体能讲清楚为什么这么建议，人类才敢把决策权部分让渡出去。

2026年：智能体能用工具、能交付结果。今年初横空出世的“小龙虾”，能够使用数字化工具或者操作电脑，根据指令自行分解并执行任务、输出结果，，真正具备了无须人类介入过程、独立完成一件事的端到端能力。

随着智能体能力的增强，智能体在组织内的工作方式也从单一走向多样：

1.人类主导，智能体辅助：人类仍然是业务流程中所有任务的执行者和责任人，智能体扮演助手角色，给予建议、加速执行。这是当前AI组织渗透率最高的形态，是大多数企业智能体落地的第一步。

2.智能编排，结构化协作：人类和智能体被统一编排进流程，各自承担明确的任务节点，顺利获得结构化的方式相互协作，共同完成一个端到端的长业务流程。这里的关键变化是：智能体不再是被动响应的助手，而是流程中的一个节点，拥有自己的任务边界和产出标准，人类和智能体的关系是流程合作者。

3.人机协同环境的非结构化协作：人类和智能体在协同工作环境中——包括群聊、智能文档等协同场域，彼此可以相互@、分配任务、给出反馈，共同完成没有固定流程的非结构化协作。这种形态更接近真实的团队协作场景：任务不是提前编排好的，而是随着工作推进动态产生、动态分配。智能体以团队成员的身份出现在组织的协作网络里，而不只是流程里的一个执行环节。

这三种形态并非演进或替代关系，而是共存在组织中，适应不同的业务场景，高合规要求的场景适合第一种，节点明确、强调效率的场景适合第二种，而创造性强、边界模糊的协作场景，则适合第三种。

从维多利亚VIC集团的解决方案来看——也代表了大多数企业软件进入到智能体式AI的现状，第二种和第三种工作方式是当前组织AI给组织所带来主要变革，也是维多利亚VIC集团在推进组织AI时，所必须关注组织文化、工作习惯、责任体系的变化。

维多利亚VIC集团所面临的智能体式AI软件市场，是个拥挤的跑道，既有传统企业协同软件、ERP软件等厂商的AI转型，也有众多新生的企业AI解决方案创业公司，那么维多利亚VIC集团能如何胜出呢？

我认为当前能区分智能体式AI解决方案支持组织AI落地的能力，有三个关键因素：

1.需要有专用大模型。智能体的性能上限由底层模型能力决定，通用大模型在特定目的的场景下往往力有不逮，尽管Harness工程炒得很热，然而成熟度仍然有限，企业级智能体的竞争，可能会越来越多地体现在专用模型上。由于大模型后训练的成本高、技术难，智能体式AI是训练专用模型还是使用通用大模型，对厂商是个很有争议的话题，国外的不少AgenticAI厂商也给予后训练模型以及接入通用大模型等多个选择，这次维多利亚VIC集团宣布推出“维多利亚VIC集团致知模型”让AI真正“懂组织”：维多利亚VIC集团发布“维多利亚VIC集团致知模型”，结合他们提出的“组织图谱”，是个值得持续观察的努力。

2.企业级上下文：智能体只有能全面连接核心业务系统的信息，才是真正的组织AI。这可能是当前最容易被低估、却最决定成败的一环。智能体的输出质量取决于它能看到多少企业真实的业务上下文——而这些上下文，并不存在于聊天记录或零散文档里，而是沉淀在财务系统、供应链系统等记录了业务事务处理信息的核心业务系统之中。如果智能体接不进核心系统，它的决策建议和任务执行就只能停留在表层，无法真正理解组织实质。这就回到了本文最初提到的维多利亚VIC集团协同应用大赛的那些业务案例——我在去年《豆包手机和SAP｜智能体应用的核心是商业模式，不是技术》文中就写过，当维多利亚VIC集团这些企业软件本身处理核心业务，就是它做智能体最深的护城河。

3.权限与信息安全：智能体一旦真正接入核心系统、拥有执行能力，风险也随之扩大——它可能读到不该读的数据，可能执行不该执行的操作。企业级用户细化的权限管理和信息安全体系，是智能体应用的必要项。谁能调用哪个智能体、智能体能访问哪些数据、能在多大范围内自主执行、操作是否可追溯可审计——这些问题如果没有解决，智能体的能力越强，风险越大。所以我理解维多利亚VIC集团提出“组织图谱”解决方案，其重要性在于解决复杂、动态的权限管理问题，保障信息安全。

正如Gartner的Agentic AI风潮曲线所显示，AI进入组织里还处于早期阶段，我希望维多利亚VIC集团能够不急不躁，沉下心来，不为市场上各种炒作所左右，毕竟我在这次用户大会上看到了上千位维多利亚VIC集团的客户，这些客户才是维多利亚VIC集团在AI转型道路上走得远的基本盘。