頭圖 | 活動現場

十天前，在北京萬科時代中心二層的一間會議室里，發生了一場充滿焦慮、對抗、自我懷疑的真實對話。

“未來數字化部門可能沒有傳統意義上的產品經理和純開發角色了，傳統IT交付模式的排期太慢，根本跟不上業務的進化。” “當業務自己能用AI搞定一切，那還要IT部門干什么？IT部門拿什么證明存在感？” “AI是一個大大的海嘯，每個人的山頭都會被吞掉的。”

這場虎嗅智庫主辦的——消費零售產業AI Agent落地閉門會，從案例深度復盤開始，到全員拆解各自AI落地場景與業務卡點，共持續了三個多小時。

與會嘉賓包括自然堂集團大數據中心總經理羅予晉、蒙牛集團數據中臺高級總監邢昊、麗人麗妝AI戰略負責人李京京、華潤三九AI研究院執行院長李曉真、德朧酒店集團CTO孟令航、龍湖集團千丁數科CTO劉懷洋、杭州聯華華商CIO沈錚、金山辦公高端制造事業部總經理于葉舟、飛書消費綜合行業戰略客戶總監滕乃宗、上品集團CTO張誠、紅熊AI記憶科學首席產品官揭志敏、AI營銷專家賈夢，以及北大國發院教授周宏騏等。

作為發起人，虎嗅智庫原本設想的議程很標準：嘉賓依次分享Agent落地成果、開源智能體帶來的增長機會、業務提效的實施路徑。冷靜，專業，且充滿希望。卻萬萬沒想到剛開場，嘉賓不約而同的“只報憂、不報喜”。

整場會議結束后，我的筆記本上沒有最佳實踐的漂亮框架，只記滿了數字、問題和沖突。以下是我從現場帶回來的幾點觀察。

735項應用落地，為何老板依然“沒感覺”

會議的第一個高潮，來自一位美妝品牌數字化負責人的復盤。

團隊從2023年開始做AI，兩年做了735項應用，ChatBI、智能客服、AI配方師、短視頻混剪，營銷成本降了三四倍，這在局部看是非常漂亮的成績。“但2025年底復盤時才發現，企業和老板對我們做的這些事，幾乎一點感覺都沒有。”

我注意到臺下幾位CIO下意識點了點頭，卡點恰恰就在這里：當上千個AI的小功能、新特征被零散地分布在不同的崗位上，僅僅作為個人的便利提效工具時，它并沒有觸發企業級層面的真實改變。

他接著拋出一個判斷：“企業對新勢力的感知和改變，只會在三個地方發生：第一，有沒有新組織或者舊組織的調整；第二，有沒有人員的精簡與組織瘦身；第三，工作流、流程和SOP有沒有發生根本性變化。如果這三點都沒有，做再多的單點AI工具，在企業治理層面都是無效落地。”

現場隨即進入了討論，大家對比了兩種模式：過去的模式是業務提需求、BP接單、產品經理畫原型、技術排期開發，溝通成本極高，瓶頸極多。而現在更有效的解法是是“玩家平權”與“雙人結對小組”——讓懂業務的需求方與懂AI對話、能進行結構化輸入的數字化BP結對協作，由BP作為"AI能力翻譯者"，用最少Token、最快速度完成交付，把AI直接推到營銷與電商的最前端。

結對，是為了讓AI真正"聽得懂"業務。當前的AI尚未聰明到能完全替代人類，單靠普通的業務人員去提問，往往會造成巨大的Token浪費、響應低效甚至南轅北轍。

IT部門的退路與進化：從“需求交付者”到“AI基建與治理者”

當技術能力前置、業務部門開始通過無代碼或Agent框架“萬馬奔騰”地自己搞應用時，IT部門是不是要失業了？這是現場蔓延的另一個核心焦慮。

在全程見證了各方爭論之后，周宏騏教授的觀察一錘定音。他指出，從他今年調研的幾十家AI企業和海外硅谷的最新趨勢來看，企業AI正在經歷從人機協作（H2A）到智能體自進化與協同的演進。未來的趨勢是Super Agent（主代理管數十個子代理，串聯上下文圖譜）+超級基座的形式。

或許，IT部門不僅不會消失，反而要承擔起更重、也更高維度的責任——轉變為“AI基礎設施的構建者、BP的賦能者與全面治理體系的設計者”。

IT部門的出路應該是奔向Super BI(Business intelligence), 讓老板用最便宜的方式看到可輔助決策的實時數據, 彰顯貢獻！

智能體走向自迭代與反思層？

技術底座的演進自然是繞不開的話題。來自紅熊AI等底層技術大咖的分享，為全場數字化操盤手打開了未來6個月的技術天窗。

在討論到大模型最容易發生的“上下文污染”和記憶混亂卡點時，紅熊AI的專家指出，單純依賴拉長上下文是無法徹底解決模型精度下降問題的，目前的行業突破口在于Memory（記憶機制）與上下文的隔離，從而保持模型的清晰度。

更令人振奮的是關于“智能體自我迭代與反思層”的探討。當智能體節點達到成千上萬時，系統的清洗、運行效率會急劇變緩。紅熊AI目前正在推行“AI的自我創建與自進化形態”：利用反思層不斷往回推，在運行完后自動進行提純和重構，壓榨并提升精度。

“也許在不久的未來，固定形態的Agent壓根就不存在了。所有的模塊都應該是根據臨時的任務自動組裝，就像我們今天這場閉門會，大家聚到一起，討論完了、任務結束了，這個實體就自動解散。這才是下一代大模型技術對智能體形態的顛覆。”

觀察：從案例崇拜到解法共創

此外，參會的所有嘉賓都分享了近期最新實踐案例、這個實踐的初衷、成效、優化方向。例如蒙牛的Claude嘗試、德朧酒店AI替代前廳及AI運營實踐、龍湖千丁數科的AI人才分類等（部分案例將在近期陸續釋出，誠邀關注）。

我最深的感受是：技術演進的速度幾乎是以天為單位在狂飆，數字化的操盤手們每天都被無數的技術選擇、架構迭代和無休止的投資回報率（ROI）考核頂到前線。在這個局里，大家都迫切的暴露最真實的卡點，共創最務實的解法。

“有沒有案例”不再是核心問題，“落地方式是否可遷移”、“該如何解決”才是關鍵。每家企業的數據基礎、業務規模、組織結構各異，單一的成功敘事參考價值有限。

這場閉門會的價值，不在于給出了標準答案，而在于把“權力讓渡比寫代碼更難”“IT要完還是轉型”“基層是數據生產者”這些真實判斷，從私下抱怨變成了桌上共識。

同時，虎嗅智庫正在從“觀察者”轉向“行業判斷與共識形成平臺”。

未來半年，我們持續聚焦營銷服、運營自動化、制造供應鏈三大主題，每季度舉辦2-3場線下閉門會及線上圓桌，與產業一線一同拆解真實落地的分水嶺。年底，我們將遴選最具落地實力的企業，沉淀為“大鯨榜”的核心依據。

判斷，比跟風更重要；共識，比喧嘩更有力量。 歡迎添加“智庫小虎”，獲取本次閉門會詳細案例紀要，并參與后續研討。

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本文來自虎嗅，原文鏈接：https://www.huxiu.com/article/4865358.html?f=wyxwapp