文章核心观点 - 企业部署AI的主要障碍并非技术瓶颈，而在于组织自身在数据、权限、任务定义和责任划分方面的准备不足 [1][2][9] - AI的角色正从提供答案的聊天机器人，转变为能够交付完整工作结果的“智能体”或“同事” [3][5][6] - 企业需要从“问答”思维转变为“派活”思维，为AI提供清晰的任务、权限和流程，才能让其真正发挥作用 [16][18][20] AI应用范式的转变 - AI公司的发展重点从强调模型智能转向强调产品能否“真正干活” [3] - Anthropic将其产品Claude Code重新定位为Claude Agent SDK，标志着AI从代码补全工具转变为可接指令、执行流程并交付结果的“角色单位” [6] - AI在企业的应用场景已扩展至系统监控、生物研究助手、项目管理等完整工作流，而不仅仅是代码生成 [5][6] 企业部署AI面临的组织障碍 - 数据障碍：企业内部数据缺乏清晰的标签、注释和来源关系，AI无法理解和有效利用 [11][12] - 权限障碍：复杂的系统层级、审批流程和未梳理的流程入口，限制了AI获取完成任务所需的信息和权限 [13][14] - 任务定义障碍：企业习惯给出模糊指令（如“帮我做一个财报”），而非像指导新人一样明确角色、数据源、具体任务和输出格式 [18] - 责任划分障碍：企业担忧AI的问责机制，而关键在于为AI设定明确的责任边界，并确保其操作可追溯（如代码修改有记录、可审查） [20][21] 成功部署AI的关键要素 - 明确任务：为AI设定边界清晰、步骤固定的任务，例如GitHub的PR Agent固定执行代码审查、总结、建议和修改四步 [20][22] - 授予权限：确保AI拥有访问必要数据和执行操作（如读写、提交）的权限 [20][22] - 稳定流程：将AI嵌入固定的、可重复的工作路径中 [20][22] - 组织准备：企业需理清并准备好数据、权限、任务说明和责任划分，这是AI从“会干活”到“真干活”的前提 [15][23][25] 市场验证与商业潜力 - Anthropic的Claude Code工具发布半年后，年化营收突破10亿美元 [5] - 该工具的客户包括Netflix、毕马威、Spotify、欧莱雅等知名企业 [5]