大中企业AI焦虑症如何治?关键在于找到组织AI进化方法论
创始人
2026-05-26 02:07:39

2026年,AI终于开始打进了企业服务厂商的腹地。

年初“小龙虾”(OpenClaw)的爆发,像一颗深水炸弹,把整个企服行业炸醒了。

过去十几年,ERP、CRM、OA、HR、流程、知识管理……这些曾经坚不可摧的软件壁垒,第一次开始被AI重新定义。

更让所有人震动的是:连一直被全球企业服务领域仰望的Salesforce,都开始全面转向AI Agent。整个行业突然意识到:AI不是一个新功能,而是一场全新的生死战争。

过去半年,中国软件网看到:大量SaaS厂商开始焦虑、迷茫、裁员、转型;有人拼命“All in AI”;有人开始怀疑原有产品的价值;还有人发现,自己可能正在被时代快速边缘化。

但有意思的是:三四个月后,我们发现,最先从恐慌中走出来的,反而是那些经历过多轮技术周期的企服头部厂商。

这些公司,几乎都穿越过:

  • 主机时代到PC时代;

  • C/S到云计算;
  • PC互联网到移动互联网;
  • 本地部署到云原生

  • ……

事实上它们最清楚:每一次技术革命,都会重新洗牌;但每一次洗牌,也都会诞生新的王者。

AI时代,同样如此。

当AI智能体真正开始重构企业服务,这些中国企服头部厂商,究竟会如何重新定义自己?

他们的AI战略是什么?他们如何理解Agent?他们如何改造产品、组织、交付与生态?他们又凭什么继续活下去?

敬请关注中国软件网重磅推出的《企服头部厂商AI智能体战略系列报道》。我们希望记录的,不只是一次AI转型。而是一个个中国企业服务巨头,如何再次穿越周期。

本次我们聚焦国内OA与协同办公三巨头之一的蓝凌。

和很多企业应用的厂商创始人和CEO进行过深度交流,也和很多新兴的AI应用并且是“Native”的创业公司创始人和CEO进行过深度交流,蓝凌董事长杨健伟给了我最深的印象。

因为大部分公司的AI战略都是拿着自己的“AI锤子在找钉子”,而杨健伟带领的蓝凌智能却反其道而行。他们深入自己的目标客户,和大企业的CEO、CIO大企业用户一起发现钉子,并用自己的“万能AI锤子”努力推动客户的组织AI进化。

他和其他企业服务头部厂商不一样的是,他创立了一套为大中型企业落地AI而设计的有效方法论和产品解决方案。

大中型企业CEO和CIO都在焦虑怎么用AI产生效益

在我看来,蓝凌自己的基因,这就是为大企业服务的基因。他们的目标客户一直是面向大中型企业,尤其是很多大型企业。

创始人杨健伟是计算机管理学博士,特别喜欢钻研管理与运营,也特别喜欢拥抱新技术,更喜欢和客户待在一起讨论企业管理与运营过程中遇到的问题,以及他们的解决之道。

爱和客户交流沟通、爱学习、爱创新也是蓝凌的基因。

中国软件网和海比研究院联合举办的智能体选型调查表明,面对扑面而来的AI浪潮,90%以上的大企业都已开始落地AI、应用智能体。但同时也发现,现在的大中型企业CEO和CIO也都很为AI焦虑。

一方面,小龙虾(OpenClaw)、爱马仕(Hermes)的火热,让他们担心自己不能跟上最新的AI动向,落后了时代,甚至担心公司和个人被AI颠覆;

另一方面,他们对现在的AI也有些“感冒”,也踩了很多AI的坑。2025年初因为DeepSeek的爆火,很多企业大干快上,立即上马了很多DeepSeek一体机。结果到现在也没有发现特别有价值的应用场景。

现在很多厂商都在推各种AI创新大赛、推广各种AI应用,但很少有体系化的、有好ROI的AI应用。

现在行业有一个很有意思的现象,很多老板对AI有过高期望,但CIO往往很难找到有ROI的AI投资。同时,对于已投资的AI项目,则“在忙于找场景证明价值”。

一句话,现在的大中型企业,无论是CEO还是CIO,还是其他CXO,都在渴望拥抱AI、应用AI,但却都不知道该怎么用AI。

大中型企业CEO、CIO的这种AI焦虑,其实便是企业服务厂商的AI机会。

蓝凌敏锐地看到了这一点。

为破除碎片化而诞生的AI方法论

2017年,蓝凌举办一年一度的用户大会。当时蓝凌提出ACBD(AI、云、大数据、智能设备)影响后的数智化,并首次提出蓝凌AI“框计算”。

这是蓝凌AI转型的起点,也是蓝凌在大企业中寻找AI落地方法论的起点。(我也注意到,现在蓝凌发布的AI产品MK-claw,其实就是在实现当时蓝凌“框计算”所描述的相关功能。)

2025年初,DeepSeek大火,带动了众多大企业开始部署本地的开源大模型。

一般的OA和协同办公厂商,因为其产品与服务和大模型离得相对较远,都没有得到这些项目机会。但蓝凌凭着和客户的长期深度合作与信任关系,以及快速学习的创新能力,却赶上了企业级的第一波AI浪潮。他们承接了赛力斯、OPPO、招商局集团和中交建等大型企业的AI项目。

由此,蓝凌也正式进入私有AI交付的深水区。也正是这些项目的经验教训,让蓝凌对AI如何落地、如何成功应用有了自己的思考与洞察。

这些AI项目的探索与实践,让蓝凌认识到,造成大企业AI焦虑的根本原因,在于当前的AI应用太碎片化,缺少AI落地的有效方法论。

从此,蓝凌开始系统思考AI如何在大中企业落地,并能产生相应效益的方法论,并且大力研发与之配套的AI产品和解决方案。

在深入了解这个AI落地的方法论及产品体系之后,我认为这不仅是蓝凌所在协同办公和OA领域赛道中的创新之举,也在所有企业服务头部厂商中是开创者、领先者。

企业AI进化的“快深广”

“AI落地快深广模式”,是蓝凌的一个重要方法论。它让AI从单点切入,到闭环做深,最后到运营推广。

这个模式的核心是通过找到切入点,低门槛快速引入AI;同时要做到实现业务闭环,贯穿整个业务链接的核心环节,做深做透;最后,还通过AI大赛等方式将AI业务在整个组织内进行大范围推广与运营,让每个员工都能感受到AI带来的巨大好处。

对于如何做深,蓝凌有4步推导方法论。

蓝凌将AI价值的落地过程,提炼为环环相扣的四个步骤,确保每一步都“有业务目标、有责任主体、有闭环流程、有交付载体”:

第一步:分析&命中企业最关心的AI增值方向。先定目标,再谈技术。企业最关心的是增收?提效?还是创新?蓝凌不预设答案,而是与客户一起找到那个最值得用AI解决的战略命题。

第二步:命中对应的关键组织&部门,分析其关键岗位,找到“超级个体”。目标落到人头上。锁定实现目标最核心的部门和岗位,找到那些“一旦被AI赋能、就能产生指数级价值”的关键角色,也就是蓝凌所说的“超级个体”。

第三步:命中关键业务流程,智能体闭环端到端流程,打造“一件事”办事大厅。流程被智能体接管。围绕“超级个体”的核心工作流,用智能体实现端到端的业务闭环,让复杂流程像“办一件事”一样简单高效。

第四步:用工作空间/办事大厅/Claw聚集一系列智能体,定义新一代人机共生模式。智能体成为同事。将多个智能体聚合到统一的工作空间或办事大厅中,让员工像与同事协作一样与智能体协同工作,真正实现人机共生。

当前很多SaaS厂商、企业应用厂商,甚至大模型厂商,都在大谈Palantir的FDE(Forward Deployed Engineer,前线部署工程师)。但我还真没看到过哪个厂商真正地落地执行。

蓝凌之所以能沉淀出这样的AI进化方法论,核心就是蓝凌一直以来的产品服务模式其实就是驻场咨询实施FDE的方式。FDE是AI时代大家发现必须构建的能力,“而这恰恰是“蓝凌践行了25年的大客户服务模式,蓝凌早就构建了完整的FDE管理和组织能力。”

可以说,蓝凌的AI“快深广”、“4步推导方法论”,这是目前我所见过的最落地、最有FDE范式的AI落地方法论。

智能业务中台四件套

为此,在产品层面,蓝凌将上述方法论沉淀为“LanBots.AI智能业务中台四件套”。这个四件套并非简单的功能堆砌,而是围绕“业务智能闭环”构建的四大核心引擎,分别对应工作空间、知识治理、流程驱动与智能体生产四个关键维度。

第一件为“凌境MK-aiSpace”门户空间。它是“超级个体”的统一工作场所,包含个人空间、组织空间与服务大厅。个人空间像一位懂业务的智能副驾,能够聚合多源信息、主动推送待办;服务大厅则以“一件事一次办”的方式,将跨系统的复杂流程(如入职、开店)封装成员工可一键发起的主题式服务,彻底告别在多套系统间来回切换的低效模式。

第二件为“凌知MK-aiBrain”知识中台。它负责整合企业内外部知识资源,实现有序生长。该中台内置超过40项AI知识治理工具,支持知识图谱、知识生成、知识推理与问答推荐,确保大模型能被“喂”以高质量、有权限管控的企业知识,从源头杜绝“垃圾进、垃圾出”的AI通病。

第三件为“凌流MK-aiBPM”流程中台。它致力于将传统“审批闭环”升级为“事项闭环”。基于智能体驱动的流程加速能力,企业可以打通OA、BPM、ERP等历史系统,实现端到端的业务拉通。例如,一个采购申请从提交、合规检查、预算扣减到订单生成,可以完全由多个智能体协同完成,而不再是人工层层点击“同意”。

第四件为“凌造MK-aiStudio”智能体与低代码平台。它是生产和管理智能体的“工厂”,既支持专业开发人员构建复杂业务智能体,也允许业务人员通过低代码方式搭建轻量应用。也可管理可监控Claw,重塑业务交互模式,全场景实时监控、全域可视运维,筑牢AI应用安全防线。。

四部曲AI服务

与产品对应的是,蓝凌还为组织AI进化提供了配套的四部曲服务,即业务咨询、项目交付、知识治理和开发服务。

第一部:谋划——业务咨询,找准穴位。聚焦企业最关心的增收、提效、创新三大战略方向,通过调研启发锁定关键部门与关键岗位,规划“超级个体”的门户空间与智能体配置,输出可落地的AI蓝图。这是“先瞄准,再开枪”。

第二部:治理——知识治理,打通经络。运用蓝凌SIGTT知识治理方法论,确定哪些数据需要“入湖、进仓、建库”,设计数据与知识治理策略,开发自动化治理智能体,让企业知识从“散乱”走向“有序”。

第三部:智造——开发服务,可持续发展。将高频需求自动捕获为智能体开发任务,根据需求规模(小微/中等/重大)匹配差异化的交付模式;借助AI Coding辅助开发,缩短集成周期;建立测试调优的组织机制,支持自动部署、灰度发布与持续调优。

第四部:激活——项目交付,唤醒肢体。通过项目价值共识会、样例空间与智能体建设、实用课程搭建、AI竞赛组织等组合拳,建立可持续生长的制度保障,确保AI能力真正被业务部门“用起来、活起来”。

这四步环环相扣:谋划定方向,治理理数据,智造建能力,激活促应用。在我看来,这就是让AI在大中型企业落地应用并产生效果的完整闭环。

未来蓝凌的AI企服生态

面对AI,蓝凌重塑了路径与方法论、产品和解决方案,以及服务。作为蓝凌智能的掌舵者,杨健伟最近想的还不仅于此。

他认为,AI发展会急剧推进技术普惠,进一步大规模改变企业服务市场的竞争和生态格局。杨健伟判断,在AI时代,企业服务市场经过充分竞争后,能存活下来的有几类公司:

1、通用大模型厂商。会出现头部企业主导,蓝凌这样的AI应用厂商必须与其合作;

2、做行业智能应用或专业岗位数字人的垂直厂商。他们应该也会出现平台型垄断公司。某种程度上,他们有点类似于大模型集成了某一方面的垂直能力;

3、一直专注于企业数智化领域的通用型服务公司(他们有应用平台、智能体,甚至FDE)。但这些公司会高度分散,但总存活总数量估计也就只有原来的10-20%。绝大多数公司都会在这一轮AI变革中被淘汰;

4、最后一类是大量的OPC、FDE一人公司。这个类别公司数量庞大,大量消亡的数智化公司会碎片化为OPC或类OPC合伙人,在数智化类平台公司的赋能下继续服务企业。

因此,杨健伟将蓝凌定位为“组织AI进化合伙人”,是瞄准未来AI生态,是将自己定位为必须活下来并且活好的“数智化服务公司”!

在这一轮AI转型变革中,蓝凌率先沉淀了自己独特方法论、产品体系与服务体系。当它将先进的方法论(组织AI进化“快-深-广”模式+AI服务四部曲)与持续迭代的AI产品融合,当它一直充满底气地坚持“人与智能体协作理念+平台基座+生态”的AI原生演进路线,和那些市场上重应用、宣扬场景多、轻平台的“AI保守改良派”相比,蓝凌在迎接AI变革的叙事逻辑与体系化平台基座能力方面,某种程度上正形成明显的跨代优势。

这个组织AI进化合伙人,也完全有可能在协同办公、企业服务领域实现弯道超车,引领企业AI的新变革!!

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