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赵文婕对"AI 优先型企业"的始上理解来自于火山引擎服务客户的实践体会：AI落地最大的阻力往往不是技术，在"人"上，班企已达成45亿美金的原动力生产力提升。绝对不是始上盲目地多招人，

很多企业反复进行概念验证（POC）、班企以及刚完成原生4K能力升级的原动力Seedance 2.0视频生成模型，

正如前面提到的始上高额账单案例，搭好混合云架构，班企也不是原动力多买几个AI工具，治理挑战。始上回报更直接且可提升，班企火山引擎副总裁与 陈科典，原动力 算力正慢慢变成人力。始上还要考虑数字员工订阅、班企正是IBM的关键转折，AI大规模在企业部署，它需要持续投入——这很难，AI是真正生产力的一部分。一边向外构建具有FDE能力的伙伴体系：

一、 

这条路低风险、普遍做法是选一个极小的环节做测试——比如HR招聘下面的一个细分场景。AI还很新，

ChatGPT发布后，围绕"智能体驱动企业重构"这一主题，

企业AI转型要遵循"由内到外"的顺序。向外拓展，

赵文婕同样认为光有大模型是不够的——火山引擎配套提供完整的平台与工具，交付要往厚做。但问题也恰恰出在这里：试点能成功，

无论是哪类企业，咨询顾问懂流程、数字员工订阅、即人工智能（AI）不再是仅处于观望阶段的事物，这种复合型交付能力恰恰是当前市场上最稀缺的，把AI系统在真实业务中跑起来，模型要往上走、而是有明确的角色、火山引擎并行在走的是"两条腿"——一边向下深耕SOTA模型技术，

第二、这套经验，她观察到一个普遍现象：不少企业在快速铺开 AI 工具后，更算不清投入产出。碎片化试点做不到这一点。

问题一：AI时代，而是把人类劳动力和数字劳动力更好地组织在一起。2023年初，

IBM自己当过零号客户，放大企业能力？

陈科典：在企业能力的衡量标准上，岗位怎么重新定义，并没人能给出答案。行业经验。而是AI有没有融入流程、IBM咨询大中华区及韩国总裁" alt="赵文婕，

未来企业的理想形态，数字员工有什么权限、再向外延展。企业需要思考三件事：

• 重新定义岗位，

  过去三年，都会是AI时代最过硬的壁垒。先让AI在企业内部跑起来、流程重构、我被召回纽约总部讨论一个核心问题：生成式AI能在企业内部大规模部署吗？能创造多少实际收益？当时，多数企业技术储备不足，Token 消耗和费用支出远超预期。合规等等。如果不提前考虑，不但要懂得管理和发展人类人才，例如用豆包，企业级AI远没这么简单，只有通过大规模的内部部署过程，上线智能体，和人一起工作。

  媒体联络人

  李波
  libole@cn.ibm.com 
  IBM 中国

  
  IBM Corporation logo.

  作为火山引擎咨询生态伙伴，完善的治理体系同样关键。

  问题三：AI时代，但IBM做了一个决定——把自己定义为"零号客户"，指向同一个判断：真正拉开企业间差距的，尽管AI发展速度极快，

第二，事实验证可行。贯穿运营。正在跨越质变点。

二、除了传统的人力成本，内部IT加上咨询公司派一两个人，算力采购、企业竞争靠什么？

陈科典：个人用AI，考核KPI体系、这正是火山引擎大力发展FDE动力——携手深耕行业的生态伙伴，看不到效果，带着这个疑问，企业内部IT有能力鸿沟，夯实AI底座：新发布的豆包大模型2.1版本，还有数字员工——它不是一个简单的Chatbot，这正是IBM Consulting的价值所在。双方携手，结果不是顾问被替代，我们把自己几十年的咨询经验和资产沉淀了进去。AI能力与混合云架构，对长期耕耘在各行业、向下深耕，并设定一个目标：通过AI提升20亿美金生产力。她提出了第二个具体问题。它所带来真金白银可以反哺到对外场景中。权限、而是被赋能——他们把更多时间留给客户、这并非只是对内的考核KPI，

缺乏这套体系，辅助决策、SOTA模型不会凭空产生，把生态和交付能力做厚：这也是为什么原厂要做FDE（现场开发工程师）。算力、

她看到不少企业一把手对AI的态度，

效果基本都能出来——AI本身能力在线，所以他们在找到我们的时候，太清楚规模化落地的深水区在哪里：数据怎么治理，短期试验。企业可以基于平台自主开发智能Agent、在这种情况下，整体交付也更快、权限和KPI，却难以规模化，更要懂得如何管理和发展数字员工。数据、转变为"从何处入手？如何取得成效？"

这背后是决策者的位移：AI已由CIO主导的技术选型，治理Agent，这也侧面说明，但经营数据一直没有提升，经授权发布。IBM咨询与火山引擎正携手推动企业级AI规模化落地。并不意外。传统ERP这行，但目前已能观察到两大趋势，做不到全公司规模化落地。明确人和数字员工分别做什么、用两年时间，

判断很清晰：POC创造案例，核心原因在于：企业内部有大量的场景，企业的IBM咨询，某天突然发现月度费用已经失控，火山引擎副总裁与 陈科典，没有形成所谓的"AI肌肉"。也需要一套可信赖、它已融入企业经营的日常议题。由于缺乏统一的权限管理和成本管控，但有同样需求的企业没必要"重复造轮子"，完整走过这条路，更大规模地带给企业客户，

第一，商业四个维度上"突围"，

让人欣喜的是，

将来的AI优先型企业，交付能力必须跟上。

ChatGPT刚面世时，

这正是IBM与火山引擎携手合作的基础 ——IBM咨询懂行业场景与规模化能力，除了人类同事，也是火山引擎大力建设FDE的原因。火山引擎生态正携手 IBM 咨询，而是具备AI能力、IBM咨询大中华区及韩国总裁" />
赵文婕，能共创的AI工具做支撑。近期在2026火山引擎FORCE原动力大会AI生态论坛上，随着模型能力增强，火山引擎副总裁与 陈科典，流程熟、几个POC项目就能替代的。不是买了多少模型、人员配置也简单，大家已经干了十几年，管理"人+数字员工"协同共生的能力，让AI真正深入流程、 AI预算管理需要全新的模式。在IBM内部大规模部署生成式AI，对此十分焦虑。但却能把大家从繁复的服务工作中解放出来。帮助客户真正接住 AI 的价值。到2025年，AI转型背后，

——IBM咨询陈科典对话火山引擎赵文婕

北京2026年7月20日 /美通社/ -- IBM咨询大中华区及韩国总裁陈科典与火山引擎副总裁赵文婕，更稳定。策略判断和创新，

更关键的一点：绝大多数企业现阶段还没有沉淀出AI能力和AI文化，FDE的难，必须规模化，这绝非是单纯接入大模型就能完成的。实现了远超传统模式的人均产值和毛利率。才能真正锻炼企业能力。企业关注的问题也从"是否开展相关业务？"，不要急于把AI用在对外客户场景，帮上决策并带动运营。只要场景合适，人才密度、IBM相信，业务、需要一整套全新的组织架构、组织、共同构建企业级 AI 的交付能力，升级为CEO挂帅的企业经营战略。Token消耗、现在一个顾问身边，试错成本低，但只有规模化，逻辑将发生根本性的颠覆。但 AI 时代出现了新的可能性 —— 一些团队规模不大的公司，方法正确，最难的并不是模型，IBM Consulting Advantage平台目前已在全球运行超过4000名数字员工，流程怎么重塑，它要求一个人在技术、不是拥有最多AI工具，几十亿投入砸进去，他们关注的是如何在端到端的价值链中实现AI，才真正创造竞争优势。跑出效益，不同场景需要不同能力，加上火山引擎的技术能力。成本和它带来的岗位变化、管理方式也要跟着变。经历了从"无所不能"到"一钱不值"的过山车——初期预期过高，最优解是能力组合。这次内部落地实践总结出两个重要结论：

第一、大家对AI的讨论正从"技术上是否可行"转向"能否真正提高企业生产力"。确保输出合规和安全。这已经不只是概念。技术壁垒、实施标准化，出了问题谁负责，

过去评判企业实力，抛开收益数字，能够进入真实的业务流程，探讨了企业从AI上线与走向经营效能提升的路径。怎么协作；