为什么 AI 席位需要企业大脑

如今几乎每家企业都有了 AI 席位，使用它们的人在某些事情上比一年前更快了。在 McKinsey 2026 年的调查中，近十分之九的受访者表示，至少在一项业务职能中经常使用 AI；十分之八的人表示，AI 提高了他们自己的工作效率。

而企业本身，在大多数情况下变化要小得多。同一项调查发现，认为 AI 对息税前利润（EBIT）产生了任何影响的受访者比例，持平在百分之三十七。在美国，圣路易斯联邦储备银行公布的数据显示，到 2026 年第二季度，在任意一周内有百分之三十九点二的在职成年人在工作中使用生成式 AI，而它节省的时间占全部工作时长的百分之二点二。

我们认为，这个差距有一个简单的原因。席位了解互联网，却不了解企业。

为什么席位只能给出草稿

让助手写一份报价，它会为一家并不存在的公司写出一份不错的报价。它不知道您的价格、条款、客户的历史、贵公司组织方案的方式，也不知道哪种折扣谁都不能给。于是它起草，然后由人复制、粘贴、修改。质量取决于是谁输入的提示词，以及他们知道多少。

Anthropic 的经济研究在企业使用其模型的方式中发现了同样的规律：把 AI 用于复杂任务，受到的制约可能更多来自信息获取，而不是模型的能力。MIT 的 NANDA 计划去年说得更直白。根据其关于企业中生成式 AI 的报告的主要作者，通用工具之所以在企业中停滞不前，是因为它们不会从工作的实际方式中学习，也不会去适应它。

就连提供商也承认这项工作尚未完成。OpenAI 研究人员对 ChatGPT Enterprise 进行的一项研究于 8 月更新，结论是企业仍在学习如何把 AI 融入工作流程，而长期价值取决于零散的个人使用能否成长为组织的能力。

企业大脑装着什么

企业大脑就是缺失的那一层，它装着四样东西。知识：文档、邮件、报价、合同、产品、价格、过往项目以及企业的语气，保持最新，每个答案都附有来源。规则：每个角色能看什么、能做什么，哪些要等待批准，哪些可以自主运行。系统：与 bexio、Microsoft 365、CRM、日历以及企业自有工具的连接，让大脑能够查询信息并写回结果。还有技能：每个部门处理日常重复工作的方式，被写下来，让助手可以照着做。

这就是 Twin。它就在您的员工已经在用的助手里，在 Claude、ChatGPT 或 Codex 中；当数据不能外流时，也可以运行在私有模型上：由我们的合作伙伴 Eigna Labs 打造的 Eigna，基于企业自身的工作训练，运行在企业自己的云端或服务器上。Twin 以源代码形式交付，归企业所有，因此即使模型更换，大脑也始终留在企业。

逐个部门来看

在销售部门，昨天通话后的报价已经按企业的结构起草好，跟进邮件也用企业的语气写好。两者都由人批准。在客服部门，答复发出时会附上它所依据的手册段落，退货按书面政策处理，大脑没有把握的任何事情都会交给人。

在财务部门，部分发票通过 Kontor 在 bexio 中准备好，未结款项会按时跟进，月末结账时资料已准备就绪、等待审核。在市场部门，下周的帖子符合品牌调性，营销活动报告的结尾附有三个下一步行动。企业主每周一会收到一份关于销售、现金和未结事项的简报，以及一份每个数字都注明来源的决策备忘录。

新员工受益最多。在一项针对 5'179 名客服人员的研究中，Erik Brynjolfsson、Danielle Li 和 Lindsey Raymond 发现，AI 助手让每小时解决的问题数平均提高了百分之十四，新手和低技能员工提高了百分之三十四。作者认为，其作用机制是把最能干员工的知识传递给了新员工。企业大脑则是有意这样做：让最好的同事的知识，从第一天起就出现在每一张办公桌上。

质量、速度、成本与工作量

质量是第一个变化：每张办公桌都是同一个标准，每个答案都附有来源，而不是结果取决于谁在提问。速度随之而来，因为过去要花几个小时的工作，如今从一份完成的草稿开始。成本随着例行工作减少、返工减少、功能重复的工具减少而下降。工作量也会转移。人们不再在窗口之间来回搬运文字，而是回到只有他们才能完成的工作上。

最后这一点对我们很重要。大脑承担的是复制、查找和初稿。判断、与客户的对话、审核，以及为离开企业的东西负责，仍然留给人，而这才是他们的时间应该用在的地方。

在了解一家企业之前，我们不会给这些收益标上数字。它们取决于企业有多少工作是重复的、书面的、需要检查的，而这恰恰是调研要弄清楚的。

先优化流程，再自动化

研究对价值所在的看法是一致的。BCG 根据自己的客户工作，这样划分：AI 转型的价值约有百分之十来自应用本身，百分之二十来自数据和技术，百分之七十来自工作流程重新设计、文化、治理，以及人与 AI 协作的方式。在 McKinsey 的调查中，在一小群高绩效企业中，近四分之三因 AI 而从根本上重新设计了工作流程，其他企业中这一比例只有四分之一。Deloitte 2026 年的报告发现，百分之三十七的组织只是在表层使用 AI，工作方式几乎没有改变。

所以我们从调研开始，而不是从软件开始：人员、工具、数据，以及仍靠手工完成的工作。然后，在把流程教给机器之前，先把流程打磨好。一个没人认同的报价模板，一项要等一周的审批，一份在两个部门各做一遍的报告。修正这些往往就是最大的收益，也会让随后的自动化更简单、更安全。

从哪里开始

企业本周就可以开始，无需任何新工具。列出贵公司最常撰写的十种文档。把只存在于某人脑子里的规则写下来：价格、折扣、语气、谁签什么。记下工作要经过哪些系统，以及人们在哪里把内容从一个系统复制到另一个系统。这份清单，就是企业大脑的雏形。

然后挑选一个部门和一项例行工作，把它背后的知识和系统连接起来，并在任何东西离开企业的节点上保留一个人。当草稿不再需要修改时，再推进到下一项例行工作。您已经在付费的那些席位，将开始为企业工作，而不只是为坐在桌前的那个人工作。