以“数字员工”拓宽人工智能应用入口

更新时间：2026-08-31 10:25:11 编辑：紫金01查看：0

随着人工智能技术不断成熟，智能体（Agent）突破内容生成边界，开始具备任务规划、工具调用和流程执行能力，应用重心逐渐转向完成实际工作任务，并延伸至组织运行的各个环节。这意味着，人工智能正在由服务个人向服务组织拓展，其角色也由“数字助手”演进为“数字员工”。

数字员工重塑组织运行方式

过去，数字助手主要解决的是信息在线、业务在线问题，而数字员工的参与，意味着人工智能开始进入组织运行中。这种变化不仅影响个人工作的开展方式，也将改变组织运行机制，进一步推动产业智能化发展路径的转变。

首先，数字员工重新定义了人与工作的关系。在传统办公环境下，人是各类软件系统的连接者。一项工作往往需要在多个平台之间反复切换，由员工完成信息查询、内容整理、流程提交和结果反馈等不同环节。数字员工出现后，工作的组织方式发生变化——员工围绕工作目标提出需求，数字员工负责信息获取、工具调用和流程衔接。人从繁杂的事务处理中逐步解放出来，把更多精力放在分析判断、沟通协调、创新创造等更具价值的工作上。人工智能提高的，不只是工作效率，还有人的工作质量。

其次，数字员工改变了组织运行方式。长期以来，组织效率很大程度上依赖于人的经验和部门间的协同。许多知识分散在制度文件、业务档案和个人实践之中，流程运行依赖人工传递，经验积累依赖员工个人。数字员工进入组织后，承担起连接业务流程的重要职责。它能够依据既定规则参与日常工作，也能够持续积累和调用组织知识，使分散的业务经验不断沉淀，并在新的工作中得到复用。这种变化不仅提高了工作效率，更重要的是推动组织知识由个人掌握逐步转向组织共享，使组织运行越来越建立在持续积累、持续优化的知识体系之上。

再次，数字员工的影响还体现在产业智能化的发展模式上。在数字化转型时期，企业更多地关注建设信息系统、完善数字基础设施，希望通过系统上线实现业务数字化。随着人工智能技术的发展，产业智能化进入新阶段。未来竞争的重点不仅在于谁建设了更多的平台、拥有更先进的大模型，更取决于谁能够把人工智能真正融入业务流程，让模型能力与行业知识、业务规则和组织管理形成有效协同。数字员工正是实现这一目标的重要载体，它既连接人工智能能力，也连接产业场景，通过持续参与具体业务，不断优化流程、积累经验、提升效率，使人工智能真正转化为现实生产力。

广东数字员工发展的基本图景

数字员工并不是大模型能力的简单延伸，而是人工智能进入组织运行的重要形态。与数字助手主要帮助个人完成信息查询、内容生成等工作不同，数字员工需要理解岗位职责，遵循业务规则，参与工作流程，并在人的监督下持续完成相对稳定的工作任务。换句话说，数字员工不仅要“会做事”，更要“会思考”。这决定了数字员工的发展不仅取决于模型能力的提升，还取决于产品形态、行业知识和应用场景的良性互动。

深圳的探索重点是把智能体能力转化为人人可用的产品。近年来，越来越多的企业部署围绕具体任务开展协同工作的智能应用。一企业推出的WorkBuddy是具有代表性的产品。它不再局限于回答问题和单项操作，而是能够围绕工作目标，自主完成资料检索、信息整理、文档处理等一系列任务，并与企业办公系统保持协同。这意味着，人工智能从提供单一能力转向参与完整工作流程，数字员工拥有了进入组织运行的产品基础。

广州更加注重数字员工与政企场景的深度融合。对于特定领域而言，数字员工能否真正发挥作用，很大程度上取决于行业知识的积累和业务场景的沉淀。一企业研发的weiMates数字员工平台很好地体现了这一思路。它面向企业组织中的具体岗位、具体流程和具体业务，将行业知识、业务规则和管理流程融入人工智能应用，使数字员工能够依据既定规范参与工作。对于企业来说，这种探索的价值并不在于增加一个新的办公工具，而是在组织内部培育一种能够长期参与业务运行的新型生产力量。

从广东的发展实践来看，以WorkBuddy为代表的深圳的探索侧重于数字员工的产品化和通用化，主要面向个人办公场景，通过降低使用门槛、增强任务执行能力，提升个体工作效率；以weiMates为代表的广州的探索则更加注重企业级应用，将行业知识、业务规则和岗位流程融入数字员工，推动人工智能参与组织运行、赋能企业发展。两条路径相互衔接，共同勾勒出广东数字员工发展的基本图景。

推动构建安全可信的治理体系

与数字助手主要提供信息支持不同，数字员工往往直接参与业务流程，其运行结果可能影响企业管理、公共服务甚至生产安全。正因如此，数字员工应用越深入，治理的重要性也就越突出。只有同步建立可信、可控、可追溯的治理机制，数字员工才能真正成为组织能力的重要组成部分。

首先，要坚持“人在回路”。数字员工能够承担大量事务性工作，但不能替代人的判断和责任。特别是在涉及重大经营决策、公共管理、资金审批、安全生产等关键事项时，数字员工可以提供分析依据、形成处理建议、完成前期准备，但最终决策权仍应掌握在人手中。

其次，要建立清晰的权限和责任体系。数字员工之所以能够完成工作，是因为它可调用数据、连接系统并参与业务流程。为规避因权限问题而出现的各类风险，需要明确数字员工能够访问哪些数据、能够调用哪些工具、能够执行哪些任务，并建立全过程记录和可追溯机制。

再次，要坚持场景导向。人工智能的发展应始终围绕解决实际问题展开，而不是为了应用而应用。对于规则明确、重复程度较高、业务边界相对清晰的工作，可以优先开展数字员工应用，在实践中不断完善运行机制；对于专业判断要求较高、社会影响较大的领域，则需要审慎推进。

面向未来，数字员工的发展既需要持续推进技术创新，也需要不断拓展产业应用，还需要建立安全可信的治理体系。广东拥有完善的产业体系、丰富的应用场景和活跃的创新生态，完全有条件在数字员工发展中大胆创新、先行先试，为人工智能赋能实体经济提供更多好经验、好做法。（成生辉、张颖铧）

来源：南方日报

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