来源：滚动播报

（来源：千龙网）

当“打工人”通过AI助手完成会议室预订、工单管理等日常操作，当电商客服系统借助AI实现98%的意图识别准确率时，一个清晰的趋势正在浮现：AI并未如预言般取代人类工作，而是以“数字员工”的身份融入职场，并悄然模糊着传统企业的边界。

《数字化的力量》第2版作者、神州数码董事长郭为提出“AI离人很近，离企业很远”——这种看似矛盾的现象，恰恰揭示了AI变革的真正本质：它更深远的影响不在于替代人力，而在于重构每个人、每个组织的工作方式与组织形态。

流程再造中的人机角色重构

福特流水线曾经重塑了工业时代的生产方式。而如今，“AI for Process”正在重新定义数字时代的人机协作逻辑。

在郭为看来，企业流程即“业务本身”，AI对工作的改变远不止于效率提升，更是通过对业务流程的深度拆解与重组，实现人与机器之间角色的系统性再分配。

在《数字化的力量》第2版中，郭为引用国内某知名医院的AI实践进一步印证了这一趋势。该医院通过与神州数码合作开发AI Agent，对相关术后并发症进行辅助诊断，帮助医生判断并发症的可能性，目前基于AI Agent的判断准确率已达到94%。这一“人机共舞”的实践表明，在医疗诊断这类高度依赖专业协作的场景中，AI Agent能够与医生形成有效配合，解决大量烦琐的、有逻辑的、基于经验积累的工作，从而释放人的时间，开展更具创造性的工作。

生态协同下的企业边界消融

AI对组织形态的影响甚至比其对工作的改变更为深刻。在《数字化的力量》第2版中，郭为表示：“单一企业的数据有限，更深层的问题需依靠产业级平台协同解决。”

在“AI+金融”实践中，神州数码通过生态平台重构银行信贷流程：AI负责数据校验与风控测算，人类专家专注政策制定与特殊审批，系统则实现与征信机构及核心业务平台的无缝对接。

此时的企业边界，不再由物理范围或资本关系界定，而是依据数据接口、模型协作与流程耦合形成的弹性网络。

郭为所提出的“统一数据标准以实现域内打通，构建无边界组织”，正逐步成为现实。

在商业地产领域，AI带来的变革更为显著。某地产企业通过神州数码实现的系统集成，以极低成本接入AI助手，算力成本缩减40倍，同时打通物业、商户与消费者之间的数据链路。

这一跨越组织壁垒的流程重塑，使得传统意义上企业的“内与外”变得日益模糊。正如IDC所预测，2025年生成式AI将深入更多行业场景推动业务变现——而这一进程，必然伴随企业边界的持续演化。

郭为认为：“流程再造是AI在企业应用中最大的难点，也是最大的价值来源。”当人机协作成为常态，当企业边界趋于流动，真正的风险并非被AI取代，而是错过这一场深刻重塑的历史进程。