9月20日至22日，第28届中国国际软件博览会暨智能体创新应用大会在郑州举行。会上，“AI数字员工”成为高频词，写代码、盯报表、核订单、守网络，AI数字员工正走进企业，汇成新的“数字劳动力”。但千龙网发现新商学记者观察到，目前不少企业仍面临AI数字员工落地困境，对规模化布局持观望态度。
AI数字员工走进企业
AI数字员工是把大模型的思考能力、智能体的自主能力与自动化工具的执行能力集于一身的虚拟员工。简单来说，智能体像一双“会思考的手”，而使用数字员工才是真正“招了一个人”，它能够承接相对完整的业务任务，把智能体的能力串成一条生产线。
目前，AI数字员工的应用场景已拓展至金融、政务、制造、电商等多个领域。AI数字员工在办公场景中，能够协助职场人处理数据、提炼信息，为决策提供支撑；在产业链环节，可辅助订单核对、库存盘点，对供需变化提前预警；在网络安全领域，可承担日常巡检，遇网络攻击时依托算力快速增强防护能力。
词元无限创始人、董事长杨萍认为，数字劳动力的本质，是把人类从重复性、标准化的认知劳动中解放出来，而不是简单的岗位替代。简单说，数字员工是“岗位上的个体”，数字劳动力是个体汇成的整体生产能力。在智能体时代，个体的核心竞争力将不再局限于自身掌握的单一技能，而在于能否高效调度数字劳动力。
什么样的AI数字员工才能在企业落地？在杨萍看来，真正可落地的数字员工，应当具备“全自主、高安全、自进化”三大特征：全自主，意味着能独立完成任务理解、规划、执行与交付的闭环，而不是只做单点辅助；高安全，意味着数据可控、过程可审计、权限可管理，能够进入企业核心业务场景；自进化，意味着在真实业务反馈中持续学习、迭代，越用越懂业务、越用越可靠。
落地难卡在三重瓶颈
AI数字员工高效、低成本，覆盖的场景越来越广，但企业部署AI数字员工、智能体过程中，出现了“高预期、低落地”的行业现象。
行业预测与机构调研给出了两组反差明显的数字。北京词元无限科技有限公司公布数据，企业级人工智能体全球市场规模2030年预计超470亿美元，活跃数量五年增长近80倍；高德纳（全球信息技术研究与咨询机构）调研显示，仅15%的企业正在考虑、试点或部署完全自主的人工智能体，74%认为它带来新的组织风险，仅13%确信自己具备相应治理能力。
针对当前企业在部署智能体、调用AI数字员工面临的“模型强、落地难”困境，杨萍将其归结为三大核心瓶颈：一是不可靠，智能体的“幻觉率”（生成看似合理、实则错误内容的概率）在17%至33%之间，企业不敢把核心业务交给它；二是连不上，77%的企业可供AI调用的标准化数据不足20%，系统互不相通，智能体难以运转；三是推不动，麦肯锡（国际知名管理咨询公司）调研显示，仅21%的企业完成了工作流程重构，试点成功容易，规模化落地难在企业的组织承接能力。
破局从技术、产品、场景入手
AI数字员工的落地，离不开底层智能体能力的支撑。作为AI数字员工落地的关键一环，智能体规模化落地难题亟待破解，企业破局从哪入手？
杨萍提出企业可从三方面破局：一是技术上提升可靠性，不拼参数、拼准确率，智能体时代准确率远比聪明更重要；二是产品上以结果为导向，不卖技术，卖结果，企业愿意为“效果”买单，而不是为Token（词元，大模型按用量计费的单位）买单；三是场景上小处着手，先聚焦一个场景，算清ROI（投资回报率），跑通后再复制解决方案。
立足当前，杨萍对未来产业趋势作出判断。她认为，未来两三年，智能体产业将从“技术验证”走向“经济形态”。技术路线从拼参数转向拼可靠，安全从可有可无的附加项，变成必须具备的前提条件；智能体从“能聊天”进化为“能干活”；生态走向互联互通，MCP（模型上下文协议）、A2A（智能体间通信协议）等标准让智能体像USB设备一样即插即用，商业模式从卖软件产品，转向按实际效果收费。
对于还在观望“是否引入AI数字员工、如何落地智能体”的企业，杨萍给出建议：2026—2028年是关键布局期，企业应从观望转向入局。对初创企业而言，机会不在复刻大厂路径，而在找准场景、做深交付，把智能体真正嵌入企业的生产力流程。杨萍表示，“智能体不是技术选型题，而是组织进化题；不是未来三年的规划，而是当下必须启动的‘生产力基建’。”（千龙网发现新商学记者 吴娜）
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