本文深入探討了DeepSeek等AI技術(shù)對(duì)企業(yè)軟件和CIO角色的沖擊與變革。從CIO視角出發(fā)，分析了AI對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)、決策以及組織結(jié)構(gòu)的影響，并提出了企業(yè)在AI轉(zhuǎn)型中的應(yīng)對(duì)策略。

DeepSeek 掀起了新一波的生成式 AI 浪潮，推動(dòng)了大模型技術(shù)的普惠，以及在 To B場(chǎng)景中的快速滲透。

DeepSeek（AI）將為企業(yè)數(shù)字化、企業(yè)軟件帶來(lái)哪些沖擊？大模型時(shí)代，CIO 會(huì)不會(huì)“能力空心化”？大模型能否提升企業(yè)軟件的價(jià)值？AI 轉(zhuǎn)型浪潮下，CEO 如何決策與應(yīng)對(duì)？

在崔牛會(huì)策劃的“DeepTalk｜DeepSeek猜想系列”的第四期對(duì)話中，由崔牛會(huì)創(chuàng)始人&CEO 崔強(qiáng)主持，邀請(qǐng)了上海美礪科技總經(jīng)理，創(chuàng)元化妝品數(shù)字化副總裁、CIO謝秀鵬，企業(yè)數(shù)字化專家董勤林，從 CIO 視角出發(fā)，圍繞“CIO眼中的DeepSeek：企業(yè)軟件價(jià)值會(huì)被放大，還是縮小？”的主題，展開了深入探討。

謝秀鵬認(rèn)為，大模型的本質(zhì)是決策，它不再是簡(jiǎn)單提供一個(gè)工具，而是真正實(shí)現(xiàn)了以往暢想的運(yùn)營(yíng)大腦；基于MCP 協(xié)議的AI Agent可以實(shí)現(xiàn)互聯(lián)，將打破固有的企業(yè)、客戶、生態(tài)邊界，這也要求未來(lái)CEO要站在系統(tǒng)論的角度去重新思考企業(yè)邊界和運(yùn)營(yíng)模式。

董勤林認(rèn)為，DeepSeek帶來(lái)的沖擊不僅是在技術(shù)層面上，真正的沖擊是思想上的震蕩。 應(yīng)當(dāng)跳出技術(shù)本身去看大模型，才能更好地理解和用好大模型；簡(jiǎn)單易用仍是大模型在落地過程中面臨的一個(gè)挑戰(zhàn)，如果將DeepSeek比作專業(yè)相機(jī)，仍然需要一按快門就能出結(jié)果“傻瓜相機(jī)”，才能進(jìn)一步普及大模型的應(yīng)用。

閱讀目錄

1. 跳出 AI 看 AI， DeepSeek的時(shí)代沖擊

2. 大模型時(shí)代，CIO會(huì)不會(huì)“能力空心化”？

3. 大模型能否提升企業(yè)軟件價(jià)值？

4. AI 轉(zhuǎn)型浪潮下，CEO 的應(yīng)對(duì)策略

以下是經(jīng)牛透社編輯整理的對(duì)話內(nèi)容：（有刪減）

01 跳出 AI 看 AI， DeepSeek的時(shí)代沖擊

崔強(qiáng)：今天我們討論的方向是客戶方向，DeepSeek 無(wú)疑加速了 AI 的普及，現(xiàn)在整個(gè)社會(huì)都知道了 AI，這種普及程度讓所有的客戶，以及客戶的高層，甚至CEO、董事長(zhǎng)都知道了 DeepSeek 能做什么，AI 成為企業(yè)數(shù)字化的一個(gè)戰(zhàn)略級(jí)的變量。我們觀察到的企業(yè)在 AI 投入上會(huì)采用什么樣的策略？和以往的策略相比會(huì)有什么不同？

董勤林：我覺得不同企業(yè)，在這個(gè)問題上的分析和判斷上應(yīng)該是有差異的。科技對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)是輔助，還是引領(lǐng)，這個(gè)決定了企業(yè)對(duì)待信息化、數(shù)字化以及 AI 和大模型的態(tài)度。此外，企業(yè)數(shù)字化的進(jìn)程也不是步調(diào)統(tǒng)一的。一些企業(yè)說(shuō)已經(jīng)對(duì)接DeepSeek了，但如果只是連接了DeepSeek入口，其實(shí)并不叫對(duì)接。真正的對(duì)接，還是要從企業(yè)自身的問題出發(fā)。

在這個(gè)過程中，要真正把 AI 和大模型變成戰(zhàn)略和企業(yè)的真正競(jìng)爭(zhēng)力，領(lǐng)導(dǎo)人首先要把 AI 和大模型視作一個(gè)牽引企業(yè)快速提升管理能力、業(yè)務(wù)能力、核心競(jìng)爭(zhēng)力的戰(zhàn)略級(jí)目標(biāo)；關(guān)于是All in，還是漸進(jìn)式改革，同樣不能一概而論。

事實(shí)上大家都在 All in，為什么仍然沒有更好地見到效果，我覺得還在于思想上有一些“out”的地方形成了制約。漸進(jìn)式我覺得是偏謹(jǐn)慎的一個(gè)做法，也是大多數(shù)企業(yè)的一個(gè)選擇。正因如此，當(dāng)顛覆式的跨界沖擊來(lái)臨時(shí)，是全無(wú)招架之力的。

所以，All in 大模型，我覺得更像是揭開蓋頭，讓我們重新審視原本的漸進(jìn)式策略，有哪些地方是需要調(diào)整的。

All in 還是漸進(jìn)式，不是彼此替代的，應(yīng)該是可以互相結(jié)合的。思想上必須 All in，行動(dòng)上可以漸進(jìn)，在條件具備的時(shí)候也可以來(lái)一次徹底的跨越，并不是非此即彼的。

崔強(qiáng)：謝總，創(chuàng)元采取的是什么樣的 AI 策略？

謝秀鵬：我們公司對(duì)數(shù)字化的認(rèn)知和布局還是比較早和前置的，主要是兩個(gè)維度：一個(gè)是在戰(zhàn)略上 All in。大模型是一個(gè)顛覆式的創(chuàng)新，尤其是DeepSeek可以讓大家能夠低成本地、更容易地將大模型用起來(lái)，因此，在戰(zhàn)略層面應(yīng)該說(shuō)從企業(yè)的整體運(yùn)營(yíng)都要開始用大模型；另外一個(gè)是漸進(jìn)式的實(shí)施。大模型是一套技術(shù)，如何轉(zhuǎn)化成真正的生產(chǎn)力，還有很多工程化的路徑要去打破，所以肯定要漸進(jìn)式地實(shí)施。

All in是以終為始，一開始就要看最終的目標(biāo)是什么，應(yīng)該從業(yè)務(wù)戰(zhàn)略、規(guī)劃層面去看，把這套新的生產(chǎn)力用起來(lái)，但是在實(shí)施還是要分階段。

崔強(qiáng)：我想追問謝總一個(gè)問題，從 OpenAI 到 DeepSeek，你們公司在AI 方面取得了哪些成果？

謝秀鵬：我們公司是做化妝品品牌和制造的，我們第一個(gè)場(chǎng)景是用 GPT 3.5 去分析消費(fèi)者洞見，挖掘客戶需求，然后再延伸到配方端、制造端匹配前端的消費(fèi)者，我們用大模型做了一些實(shí)際的項(xiàng)目，包括客服的智能化、合規(guī)檢測(cè)、法規(guī)拆解等。

崔強(qiáng)：這些場(chǎng)景是對(duì)原有功能的一個(gè)替代，還是增強(qiáng)？

謝秀鵬：這的確是產(chǎn)生了一個(gè)拐點(diǎn)的。之前的大模型，大家是把它當(dāng)成工具，相當(dāng)于把以往 IT 做的事情重新做一遍。但后來(lái)發(fā)現(xiàn)，大模型本質(zhì)上是決策，它超越了數(shù)據(jù)、信息層面，產(chǎn)生了一種決策能力。這意味著它不再是簡(jiǎn)單地提供一個(gè)工具，而是真正實(shí)現(xiàn)了以前所暢想的運(yùn)營(yíng)大腦。

有了這樣一個(gè)定位轉(zhuǎn)變，以往很多信息化的布局，比如要上很多系統(tǒng)的思路可能就要換掉了，變成一個(gè)更加前置的、由業(yè)務(wù)方自助使用，自己完成梳理需求、知識(shí)加工、決策驗(yàn)證等閉環(huán)。而不再像以往要靠 CIO 打磨好了數(shù)字化系統(tǒng)，交付后再做閉環(huán)驗(yàn)證。

這個(gè)沖擊應(yīng)該比工具更大一些，我們也經(jīng)過這兩個(gè)階段?，F(xiàn)在公司比較統(tǒng)一的共識(shí)是，大模型不是一個(gè)工具，而是一個(gè)超越工具的顧問，是幫你做決策的。

崔強(qiáng)：我覺得有部分是替代了人的角色。我想問一下董總，從 2023 年OpenAI出現(xiàn)以來(lái)到現(xiàn)在，你看到過一些比較眼前一亮的場(chǎng)景或者應(yīng)用嗎？

董勤林：我們一直希望能把 AI 的應(yīng)用具體化。比如我們?cè)谧鲐?cái)務(wù)系統(tǒng)時(shí)，想要把一些財(cái)務(wù)中的關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行一個(gè)智能化的提煉和分析，讓它成為一個(gè)高級(jí)員工，而不是僅僅幫你完成一項(xiàng)基礎(chǔ)業(yè)務(wù)。

這幾年，技術(shù)的發(fā)展為我們打開了思路。借用 DeepSeek，我也創(chuàng)造了一個(gè)詞叫“Simple Seek”。如果說(shuō)DeepSeek是專業(yè)相機(jī)，它在應(yīng)用過程中仍然是有點(diǎn)復(fù)雜的。但在企業(yè)中可能需要更簡(jiǎn)單的操作，就像傻瓜相機(jī)，一按快門，就可以出來(lái)我想要的結(jié)果。

實(shí)現(xiàn)從單反相機(jī)到傻瓜相機(jī)的跨越，才能使絕大多數(shù)普通人拍出一張好的照片來(lái)。信息化、數(shù)字化也是同樣的道理，以往有許多龐大的系統(tǒng)做好了之后，很多數(shù)據(jù)“趴”在那里，很多流程只是規(guī)范性地完成了作業(yè)，但并不能很好地響應(yīng)外部變化，解決業(yè)務(wù)問題，我更希望有越來(lái)越多這方面的突破。

02 大模型時(shí)代，CIO會(huì)不會(huì)“能力空心化”？

崔強(qiáng)：剛才謝總提到，大模型不是工具，而是顧問。這個(gè)改變出現(xiàn)以后，CIO 會(huì)不會(huì)有些失落感，覺得自己不那么重要了？如果大模型或者技術(shù)供應(yīng)商能夠提供行業(yè)洞察，CIO們會(huì)不會(huì)也覺得自己被空心化或者被替代了？

謝秀鵬：的確會(huì)有這樣的一個(gè)階段。因?yàn)橐酝切枨蟪鰜?lái)之后， CIO 做數(shù)字化頂層規(guī)劃，然后再做交付。因?yàn)榇竽Ｐ途哂袥Q策、顧問能力，CIO 在運(yùn)用大模型做企業(yè)數(shù)字化架構(gòu)的過程中，突然發(fā)現(xiàn)還不如把這套顧問、決策的機(jī)制前移給業(yè)務(wù)方、組織以及商業(yè)運(yùn)營(yíng)單位，CIO 則是更沉淀到基礎(chǔ)設(shè)施層的搭建，因?yàn)檫@個(gè)過程也是工程化的，需要 CIO 去引導(dǎo)業(yè)務(wù)方加工知識(shí)，去結(jié)構(gòu)化、模型化去運(yùn)用大模型這套東西。

所以，我們發(fā)現(xiàn)在信息化時(shí)代，CIO 總是被呼叫的。在大模型時(shí)代，當(dāng)CIO 把大模型交給業(yè)務(wù)方之后，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)方還要呼叫你：怎么用 Agent，怎么搭建知識(shí)庫(kù)……在大模型時(shí)代，CIO 仍然有很多可以發(fā)揮力量的地方，只是CIO的身份需要一個(gè)小小的再定位。

崔強(qiáng)：云計(jì)算、 SaaS、 AI，每一次技術(shù)變革都會(huì)對(duì) CIO 這一職位帶來(lái)沖擊。我想問董總，此時(shí)此刻有什么感想嗎？

董勤林：其實(shí)，CIO 本身大可不必?fù)?dān)心，因?yàn)檎嬲酝敢粋€(gè)企業(yè)，是需要花很大力氣和代價(jià)的。換句話說(shuō)，如果 CIO 因?yàn)樾录夹g(shù)而出現(xiàn)能力空心化，這也是因?yàn)樽陨砟芰Φ牟蛔?，或者與企業(yè)的發(fā)展不匹配所導(dǎo)致的。所以， CIO還是要帶著 CEO 的視角去看一種是技術(shù)如何助力企業(yè)發(fā)展的，這樣你就可以成為企業(yè)發(fā)展中不可或缺的一份子。

具體來(lái)說(shuō)，有以下五個(gè)建議：

第一，要從全局視角看問題。大模型已經(jīng)把這個(gè)問題拋出來(lái)了，以往很多部門級(jí)的應(yīng)用可能是一部分 CIO 在數(shù)字化規(guī)劃上不夠一體化、缺乏聯(lián)動(dòng)造成的。在這方面， CIO一定要盡早地推出企業(yè)自身生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)發(fā)展的大模型，自上而下取得思想上的共識(shí)。

第二，不必?fù)?dān)心供應(yīng)商有了行業(yè)洞察就會(huì)取代CIO。為企業(yè)量身打造方案，主力還應(yīng)當(dāng)是企業(yè)自身，在這方面 CIO 首當(dāng)其沖，應(yīng)該主動(dòng)去思考大模型時(shí)代的新思路，而不應(yīng)該總是等著供應(yīng)商提供方案。

第三，以點(diǎn)帶面，循序漸進(jìn)。大模型應(yīng)用和數(shù)字化轉(zhuǎn)型一樣，沒有點(diǎn)上的效果呈現(xiàn)，要全面推廣難度是非常大的。

第四，要繼續(xù)發(fā)揮好組織溝通的作用。

第五，做好數(shù)字化預(yù)算，把錢用在刀刃上。在這一點(diǎn)上，CIO 要做好一把手的左膀右臂。

如果 CIO做到了以上五個(gè)方面，我相信他是不會(huì)被空心化或者被取代的。所以， CIO 能力空心化的風(fēng)險(xiǎn)，不是來(lái)自外部，更多來(lái)自于自身。

03 大模型能否提升企業(yè)軟件價(jià)值？

崔強(qiáng)：有一個(gè)話題想拋給兩位：企業(yè)軟件應(yīng)該如何讓甲方感受到它的價(jià)值？我們知道國(guó)內(nèi)市場(chǎng)其實(shí)對(duì)于管理軟件的價(jià)值一直缺乏足夠的認(rèn)知，長(zhǎng)期以來(lái)管理軟件在國(guó)內(nèi)也處于一個(gè)價(jià)值被低估的階段。這一波 AI 來(lái)了之后，企業(yè)軟件的價(jià)值感會(huì)提升嗎？或者如何才能被提升？

謝秀鵬：對(duì)于甲方來(lái)說(shuō)，因?yàn)槊考移髽I(yè)都是不一樣的，所以企業(yè)軟件首先是要提供個(gè)性化的服務(wù)；第二，要保持整個(gè)業(yè)務(wù)的創(chuàng)新；第三，是投資回報(bào)。核心上就是通過這三點(diǎn)來(lái)看企業(yè)軟件的價(jià)值。

第一，在個(gè)性化方面，大模型同以往工具不同，它本身是帶有咨詢能力、架構(gòu)能力和方案能力的，所以由大模型驅(qū)動(dòng)的企業(yè)軟件更容易做個(gè)性化了，對(duì)企業(yè)方的要求也會(huì)更高了，這時(shí)候主導(dǎo)權(quán)和關(guān)鍵點(diǎn)仍在于甲方：首先，甲方要梳理清楚業(yè)務(wù)目標(biāo)；其次，要提供好素材，讓大模型幫你做解決方案的產(chǎn)出。而大模型的供給方，也要結(jié)合自己對(duì)行業(yè)的理解，把模型放進(jìn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，雙方匹配才能實(shí)現(xiàn)個(gè)性化。

第二，在創(chuàng)新性方面，以往主要是靠結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，現(xiàn)在大模型也可以加工非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這非常適用于現(xiàn)在企業(yè)中的一些視頻類場(chǎng)景，包括一些沒有實(shí)現(xiàn) SOP 標(biāo)準(zhǔn)化的場(chǎng)景，可以用大模型的多模態(tài)能力去做實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)加工，這也更方便乙方去做企業(yè)軟件的創(chuàng)新。

第三，在投資回報(bào)方面，以往企業(yè)軟件的價(jià)值驗(yàn)證周期比較長(zhǎng)，現(xiàn)在甲方說(shuō)清楚個(gè)性化需求，提供好素材，乙方可以提供解決方案，創(chuàng)新性的數(shù)據(jù)也具備了，很快就可以驗(yàn)證企業(yè)軟件的效果。這使得甲方可以通過小步快跑的模式去做投資，每一步投資都可以很精準(zhǔn)，最終提升整體投資質(zhì)量。

從甲方視角看，以上三點(diǎn)可能就是大模型技術(shù)帶來(lái)的一種福利。

崔強(qiáng)：一個(gè)網(wǎng)友問，AI 加持之后，CIO 所在公司對(duì)企業(yè)軟件的采購(gòu)是適度增加、減少或者是不變？謝總的感受是什么樣的？

謝秀鵬：剛才提到 CIO 對(duì) AI 和大模型的理解，公司的認(rèn)知也拉通了，它是一套非常扁平化、前置化的平臺(tái)，而且是參與到企業(yè)實(shí)際的運(yùn)營(yíng)決策，很快就可以得到驗(yàn)證。目前，甲方已經(jīng)具備這樣的共識(shí)。

在大模型應(yīng)用方面，甲方 CIO 需要借助不同行業(yè)的企業(yè)軟件廠商的力量，但也需要這些廠商具備大模型驅(qū)動(dòng)的決策能力來(lái)交付，而不是只增加一個(gè)系統(tǒng)。在開放性上，也比以往更強(qiáng)了。

崔強(qiáng)：很多客戶的IT 團(tuán)隊(duì)全面接入 DeepSeek，而且是自己來(lái)做，這種現(xiàn)象尤其在辦公、客服等領(lǐng)域更加突出。這些領(lǐng)域相關(guān)的企業(yè)軟件公司的價(jià)值會(huì)被縮小還是放大？

董勤林：專業(yè)的人做專業(yè)的事。很多企業(yè)在數(shù)字化過程中會(huì)選擇自研和依托外部軟件，這兩種方式其實(shí)沒有絕對(duì)的好與壞。

第一種方式，對(duì)于企業(yè)自身的數(shù)字化能力要求非常高；第二種方式對(duì)于供應(yīng)商能力提出了三點(diǎn)要求：

1. 不要過度解讀 AI 和大模型，過于神化科技的力量；2. 要講企業(yè)聽得懂的語(yǔ)言，要把大模型能為企業(yè)解決什么問題講清楚；3. 僅有洞察可能還不夠，還要與企業(yè)深度融合，敢于和企業(yè)長(zhǎng)期綁定，瞄準(zhǔn)企業(yè)的問題和增長(zhǎng)點(diǎn)，為企業(yè)創(chuàng)造競(jìng)爭(zhēng)力和增長(zhǎng)點(diǎn)，雙贏思維非常重要。

另外，在企業(yè)需求方面，只提供一定領(lǐng)域的專業(yè)軟件產(chǎn)品還不夠，還要能夠站在企業(yè)立場(chǎng)上，提出整體的解決方案，能夠形成企業(yè)所需的智慧軟件集合體（聯(lián)盟）。

崔強(qiáng)：一位網(wǎng)友評(píng)論，公司為了趕上 AI ，各個(gè)部門成立了 AIBP，天天研究一些不可行的場(chǎng)景，這是不是為了追求 AI 而導(dǎo)致生產(chǎn)力下降？之前聊到DeepSeek對(duì)未來(lái)組織變化的影響時(shí)，有這樣一個(gè)觀點(diǎn)：原來(lái)的數(shù)字化都是 IT 部門主導(dǎo)，DeepSeek 讓企業(yè)的數(shù)字化回到了人身上，未來(lái)牽頭人可能會(huì)轉(zhuǎn)移到人力資源部門，不知道會(huì)不會(huì)有這樣的變化發(fā)生？

謝秀鵬：剛才網(wǎng)友提到 AIBP，其實(shí) IT 本來(lái)就有 ITBP 、數(shù)字化BP、產(chǎn)品 BP 等，但當(dāng)時(shí)設(shè)立的背景是業(yè)務(wù)方和數(shù)字化廠商之間存在著很強(qiáng)的邊界。剛才說(shuō)大模型能力升維了，參與業(yè)務(wù)決策了，這意味著指揮權(quán)和控制權(quán)更集中于業(yè)務(wù)方了，原來(lái)產(chǎn)生BP的邊界可能就要消失了。

在大模型應(yīng)用過程中，由業(yè)務(wù)方梳理清楚自身的需求，提供好素材，這同原來(lái)甲乙方邊界很清晰的商業(yè)化合作不同，也不需要太多的 AIBP。但這也是一個(gè)循序漸進(jìn)的過程，業(yè)務(wù)方一開始可能不會(huì)把大模型用得很好，還需要 CIO 團(tuán)隊(duì)的引導(dǎo)。

董勤林：關(guān)于組織在推進(jìn)數(shù)字化過程中的作用，一直以來(lái)存在一些看不清楚的地方，大模型和 AI 能夠推動(dòng)促進(jìn)企業(yè)的扁平化真正快速落地。以往 AI 更多是替代基層崗位，現(xiàn)在一些中層崗位也可能被替代。

信息的通達(dá)可以拉動(dòng)扁平化，如果企業(yè)中一些原來(lái)的職能和部門能夠用 AI 或者大模型打通的話，中間層級(jí)確實(shí)可以快速被簡(jiǎn)化掉。簡(jiǎn)化中間層級(jí)，提高科學(xué)管理的能力和水平，是 AI 和大模型帶來(lái)的一個(gè)不可回避的沖擊。

中層應(yīng)當(dāng)有應(yīng)對(duì)的危機(jī)意識(shí)，CIO 也要主動(dòng)承擔(dān)起責(zé)任，甚至聯(lián)合人力部門，向 CEO 提出科技助力企業(yè)健康成長(zhǎng)的可行方案。

04 AI 轉(zhuǎn)型浪潮下，CEO 的應(yīng)對(duì)策略

崔強(qiáng)：我感受到的不只是中層危機(jī)，中層或者中層往下的危機(jī)都很大，未來(lái)可能真的只有資深專家才有在組織里活下來(lái)的機(jī)會(huì)。最后，我想請(qǐng)兩位給 CEO 也提一些建議，在向 AI 時(shí)代轉(zhuǎn)型的過程中，CEO 應(yīng)當(dāng)如何決策和應(yīng)對(duì)？

謝秀鵬：AI Agent（智能體）定義好之后，可以在某些層面和節(jié)點(diǎn)取代人自動(dòng)工作?，F(xiàn)在業(yè)內(nèi)出現(xiàn)了MCP 協(xié)議（Model Context Protocol，模型上下文協(xié)議），把無(wú)數(shù)的智能體連接起來(lái)了，甚至可以跨越企業(yè)邊界，將客戶、生態(tài)中所有的能力和流程，都通過服務(wù)驅(qū)動(dòng)起來(lái)，連接起來(lái)。

之前所謂的護(hù)城河，組織和團(tuán)隊(duì)邊界都可能被沖擊了，這要求 CEO 要更加懂技術(shù)和大模型，能夠站在系統(tǒng)論的角度去看企業(yè)邊界，思考運(yùn)營(yíng)模式，思考企業(yè)的商業(yè)輸入和輸出是什么。

當(dāng)業(yè)務(wù)方能夠把大模型用好了，決策就會(huì)變得非常扁平化和前置化，這個(gè)時(shí)候CEO應(yīng)該考慮協(xié)同提升之后，企業(yè)的外部威脅是什么，機(jī)會(huì)是什么？如何運(yùn)用系統(tǒng)論的邊界去考慮生產(chǎn)關(guān)系的連接？

所以，CEO需要用更體系化、系統(tǒng)論的方式去規(guī)劃組織。正如邁克爾·哈默提到的“企業(yè)再造”，哈默提出企業(yè)應(yīng)該以客戶為中心打破部門墻，這是一個(gè)非常美好的設(shè)想，然而真正實(shí)現(xiàn)的卻很少。大模型讓這個(gè)設(shè)想更容易實(shí)現(xiàn)，因?yàn)樗臎Q策更前置，也弱化了甲乙方的邊界了。

因此，CEO 們可以重新結(jié)合“企業(yè)再造”的整體框架，運(yùn)用大模型的生產(chǎn)力重新再造一遍，這可能對(duì)企業(yè)的價(jià)值比較高。

董勤林：在企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，CIO 是直接的推動(dòng)者，但CEO是真正的決策者。數(shù)字化轉(zhuǎn)型如果沒有 CEO 的參與，或者參與度不夠都是不可能成功的；但另一方面，CEO如果不具備科技變革思想的話，他也可能成為最大的變革阻力。

我對(duì) CEO 的建議是，在 AI 和大模型到來(lái)時(shí)，第一，要主動(dòng)擁抱。走出去，請(qǐng)進(jìn)來(lái)；第二，大模型應(yīng)用主要分為三個(gè)層面，一是視野，大模型可以幫助 CEO開闊視野；二是根基，一定要立足企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力（產(chǎn)品和服務(wù)），無(wú)論大模型怎么賦能，這仍是企業(yè)的生存之本；三是路徑。要把原來(lái)問題轉(zhuǎn)化為科學(xué)化的運(yùn)營(yíng)。

圍繞視野、根基和路徑，CEO要有一個(gè)全局化的構(gòu)思，敢于謀新局，規(guī)劃新篇章。在這個(gè)過程中，等是等不出來(lái)結(jié)果的，CEO要主動(dòng)參與進(jìn)來(lái)。對(duì)于 CEO 和大多數(shù)人來(lái)說(shuō)，數(shù)字化紅利時(shí)代已經(jīng)過去了，要用好科技的力量，莫把紅利當(dāng)能力，勿以權(quán)力為實(shí)力，科技完成轉(zhuǎn)化才是真正的競(jìng)爭(zhēng)力。

崔強(qiáng)：剛才董總提到三個(gè)方面：視野，根基和路徑，我覺得是很好的總結(jié)。我還想問謝總一個(gè)問題，剛才你提到了MCP，說(shuō)甲方和乙方的邊界在消失。有了 MCP 之后， to B 和 to C 的邊界是不是也在消失？

謝秀鵬：是的。近期我們和一些業(yè)內(nèi)朋友們聊到，有 MCP 支撐的 AI 智能體，可以自動(dòng)去連接，打破信息差，這對(duì)于那些依靠信息差運(yùn)轉(zhuǎn)的平臺(tái)企業(yè)會(huì)帶來(lái)沖擊。新鏈接會(huì)越來(lái)越扁平化了，越來(lái)越向消費(fèi)者、最終客戶傾斜。

崔強(qiáng)：最后總結(jié)一下。前天我去了一家做 Agent 的企業(yè)學(xué)習(xí)和參觀，這家企業(yè)早期是做 RPA 的。RPA是把一些流程復(fù)制，就好像一只機(jī)械臂，它不會(huì)思考，只會(huì)機(jī)械執(zhí)行；有了大模型之后，好像又裝了眼睛，可以去掃描；到了 AI Agent，又好比裝了腦子，可以幫我們完成一些任務(wù)。這些進(jìn)化，也讓他們?cè)瓉?lái)的數(shù)字員工更加立體了：有行動(dòng)、有觀察、有思考。

未來(lái)工作場(chǎng)景中，可能是“一個(gè)人看，一堆人干”，干的那堆人可能就有數(shù)字員工。前兩天 Manus 的出現(xiàn)讓大家很驚艷，我相信Manus出現(xiàn)之后，很多企業(yè)都在思考企業(yè)內(nèi)部的應(yīng)用應(yīng)該怎么調(diào)起，怎么用 MCP 去連接，這個(gè)猜測(cè)是不是對(duì)的？

謝秀鵬：是的，之前是基于規(guī)則，信息化系統(tǒng)的規(guī)則和邏輯是固定的，它的輸入和輸出都是非常固化的；但是智能體是帶著決策和迭代能力的，它會(huì)根據(jù)你的目標(biāo)和捕捉到的信息，去自主決策，適應(yīng)變化。

所以，它不再是基于規(guī)則了，而是基于最終目標(biāo)了，是可以做動(dòng)態(tài)決策的，這可能是最大的一個(gè)本質(zhì)區(qū)別。AI Agent還能繼續(xù)自主鏈接、加工更多的信息化能力，持續(xù)提升決策質(zhì)量。

崔強(qiáng)：謝總最后一句話，我覺得非常有啟發(fā)。原來(lái)我們是基于規(guī)則驅(qū)動(dòng)，現(xiàn)在是目標(biāo)驅(qū)動(dòng)，整個(gè)邏輯都在發(fā)生變化，這和傳統(tǒng)中國(guó)企業(yè)軟件的思考維度不太一樣。

前兩天我去一家平臺(tái)企業(yè)，聊起現(xiàn)在 AI 對(duì)整個(gè)產(chǎn)業(yè)的變化，他們感到這完全是一個(gè)新的邏輯，新的物種。

未來(lái) SaaS 或者軟件只是 AI 需要調(diào)用的幾種能力之一?？赡艿鬃€在，但外圍可能會(huì)有很多Agent 在運(yùn)行，這些 Agent 之間又可以通過 MCP 互聯(lián)，甚至可以調(diào)動(dòng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的 Agent 共同服務(wù)某個(gè)企業(yè)的一類業(yè)務(wù)，競(jìng)爭(zhēng)的邊界也在發(fā)生變化，大家各自做好 SKU 范圍內(nèi)的 Agent 就夠了，然后等待別人調(diào)用，這可能會(huì)變成一個(gè)真正的商業(yè)化運(yùn)作，競(jìng)爭(zhēng)也會(huì)更加良性一些。