近日，有媒体报道，京东等大厂试点将AI数字员工纳入专业职级序列、配置独立人力编制。AI数字员工“定岗入编”，被视作企业智能化落地的尝试，但AI数字员工的场景边界、责任追溯、风险治理等现实挑战如何应对，特别是中小企业能否照搬其模式，成为大家关注的热点话题。就此，千龙网发现新商学记者专访上海市大数据社会应用研究会青年专委会主任卢星龙，解读数字员工定岗背后的变革与困境。
数字员工无法承担法律后果
过去企业引入AI智能化项目，大多是把它当成辅助工具，作为信息化项目采购。如今部分企业为数字员工设立独立岗位编制，并非概念炒作，而是技术迭代、降本需求、管理升级多重因素共同驱动的结果。
卢星龙表示，AI正从业务“副驾驶”向“主驾驶”转变。随着秋季新一批以Deepseek v4.1 Flash-1017为代表的国产大语言模型集中发布，大模型的能力和使用成本持续优化，AI在部分场景中正逐步摆脱依赖人类高密度辅助的状态，开始具备独立承接岗位任务的技术条件。同时，降本也是企业推动数字员工上岗的现实动因。“一些承担策略开发、规划类常规业务的数字员工，每月Token运行成本大约200元，对比人类员工的人力成本，降本效应十分明显。”除此之外，AI全部操作均可留痕存档，也有助于企业实现管理透明化、扁平化。
但AI上岗，并非意味着可以包揽全部工作。在卢星龙看来，智能客服、商圈基础数据分析这类重复度高、有清晰逻辑的知性重复性工作，更适合数字员工承接。但大模型本质是概率预测模型，在长周期任务中容易陷入局部判断、缺失全局视角，诸如自媒体深度创作、复杂法务研判这类非标业务，需要读懂真实的市场与人性反馈，AI很难独立产出高质量成果。
“AI可以执行业务任务，但无法承担法律后果，也不能像人类员工一样被追责扣薪。”卢星龙表示，凡是财务法务审批、盖章决策等涉及法律权责的环节，以及报表、PPT这类关乎“社会性对错”的内容，人工复核不可缺位。即便是未来的AI原生企业，也需要设置专职岗位完成校验、迭代，这部分岗位无法被AI替代。
“AI管理AI”存在失真风险
数字员工深度嵌入业务流程，出错在所难免。出了问题谁来担责、企业内控如何落地，是企业智能化绕不开的命题。
“责任不能追溯到AI本身，最终要落到管理AI的人。”卢星龙表示，企业可依托任务卡片与全流程留痕机制，搭建追责体系。AI将大型项目拆解成多项可审计、核查的任务卡片，逐项完成交付，全程执行记录完整留存。在此基础上，差错可以分为两类处置：前端UI按钮错位这类有统一修改标准的显性问题，可以直接交给AI修正；而税务报表格式出错这类依赖行业专业认知的隐性差错，AI无法自行识别修复，必须由专业人员介入处理。
“在数字员工模式下，任务迭代记录全部可视化，管理者可以按需开展不同精细度的业务审查，问责边界也更加清晰。”卢星龙说。
在权限管控层面，业内普遍会依据风险等级，对数字员工开展权限分级授权。卢星龙表示，企业可把业务梳理成获客、生产、部署、再分配的战略闭环。人对整体战略目标负责，AI只承担具体执行工作，做到人与AI权限对等。与此同时，还要为AI设置一套“内部宪法”划定行为红线：AI若需要跨权限调取数据，必须通过中台履行审批流程；后台部署中控AI，充当风险熔断开关。一旦识别AI出现越界行为，可直接停止其输出，实现风险隔离。
卢星龙还指出，AI与AI之间传递信息会发生损耗失真，每新增一层AI管理节点，失真风险就会放大。企业稳妥的落地方案应当坚守“人做管理，AI做执行”，警惕“AI审核AI”的风险漏洞。
中小企业不宜照搬大厂定级模式
大厂给数字员工定岗定编的模式，中小企业能否直接照搬复制？在卢星龙看来，并非所有岗位都适合打造数字员工。只有需要创意、需要持续响应市场迭代的岗位才有适配价值；本身流程已经高度固化的岗位，没必要强行做AI定岗。
“企业智能化应当坚持工作流第一，AI第二。要先梳理、固化稳定的业务流程，再引入AI承接流程任务。”卢星龙提醒，中小企业不宜直接照搬大厂的定级模式。中小企业偏扁平化的组织架构与大厂复杂的职级体系并不适配；另外，AI自主迭代的过程会带来高额的Token消耗，还会产生纠错成本，中小企业承担损耗、试错的能力有限。
他建议中小企业遵循“点、线、面”的路径循序渐进地转型。先培训员工使用好AI工具，实现个人岗位提效；再把业务人员沉淀的经验提炼出来，搭建起AI业务链路；条件成熟之后，再向AI原生企业迈进。
卢星龙表示，现阶段真正跑通的AI原生企业少之又少。“单纯依靠AI的产出很容易同质化。真正差异化的优质结果，往往来自人的关键矫正与指引。即使技术飞速迭代，人的判断、创意与纠错，依旧是人机协同模式下不可替代的核心价值。”（千龙网发现新商学记者 耿娟）
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