头图 | 活动现场

十天前，在北京万科时代中心二层的一间会议室里，发生了一场充满焦虑、对抗、自我怀疑的真实对话。

" 未来数字化部门可能没有传统意义上的产品经理和纯开发角色了，传统 IT 交付模式的排期太慢，根本跟不上业务的进化。"

" 当业务自己能用 AI 搞定一切，那还要 IT 部门干什么？IT 部门拿什么证明存在感？"

"AI 是一个大大的海啸，每个人的山头都会被吞掉的。"

这场虎嗅智库主办的——消费零售产业 AI Agent 落地闭门会，从案例深度复盘开始，到全员拆解各自 AI 落地场景与业务卡点，共持续了三个多小时。

与会嘉宾包括自然堂集团大数据中心总经理罗予晋、蒙牛集团数据中台高级总监邢昊、丽人丽妆 AI 战略负责人李京京、华润三九 AI 研究院执行院长李晓真、德胧酒店集团 CTO 孟令航、龙湖集团千丁数科 CTO 刘怀洋、杭州联华华商 CIO 沈铮、金山办公高端制造事业部总经理于叶舟、飞书消费综合行业战略客户总监滕乃宗、上品集团 CTO 张诚、红熊 AI 记忆科学首席产品官揭志敏、AI 营销专家贾梦，以及北大国发院教授周宏骐等。 

作为发起人，虎嗅智库原本设想的议程很标准：嘉宾依次分享 Agent 落地成果、开源智能体带来的增长机会、业务提效的实施路径。冷静，专业，且充满希望。却万万没想到刚开场，嘉宾不约而同的 " 只报忧、不报喜 "。

整场会议结束后，我的笔记本上没有最佳实践的漂亮框架，只记满了数字、问题和冲突。以下是我从现场带回来的几点观察。

735 项应用落地，为何老板依然 " 没感觉 "

会议的第一个高潮，来自一位美妆品牌数字化负责人的复盘。

团队从 2023 年开始做 AI，两年做了 735 项应用，ChatBI、智能客服、AI 配方师、短视频混剪，营销成本降了三四倍，这在局部看是非常漂亮的成绩。" 但 2025 年底复盘时才发现，企业和老板对我们做的这些事，几乎一点感觉都没有。"

我注意到台下几位 CIO 下意识点了点头，卡点恰恰就在这里：当上千个 AI 的小功能、新特征被零散地分布在不同的岗位上，仅仅作为个人的便利提效工具时，它并没有触发企业级层面的真实改变。

他接着抛出一个判断：" 企业对新势力的感知和改变，只会在三个地方发生：第一，有没有新组织或者旧组织的调整；第二，有没有人员的精简与组织瘦身；第三，工作流、流程和 SOP 有没有发生根本性变化。如果这三点都没有，做再多的单点 AI 工具，在企业治理层面都是无效落地。"

现场随即进入了讨论，大家对比了两种模式：过去的模式是业务提需求、BP 接单、产品经理画原型、技术排期开发，沟通成本极高，瓶颈极多。而现在更有效的解法是是 " 玩家平权 " 与 " 双人结对小组 " ——让懂业务的需求方与懂 AI 对话、能进行结构化输入的数字化 BP 结对协作，由 BP 作为 "AI 能力翻译者 "，用最少 Token、最快速度完成交付，把 AI 直接推到营销与电商的最前端。

结对，是为了让 AI 真正 " 听得懂 " 业务。当前的 AI 尚未聪明到能完全替代人类，单靠普通的业务人员去提问，往往会造成巨大的 Token 浪费、响应低效甚至南辕北辙。

IT 部门的退路与进化：从 " 需求交付者 " 到 "AI 基建与治理者 "

当技术能力前置、业务部门开始通过无代码或 Agent 框架 " 万马奔腾 " 地自己搞应用时，IT 部门是不是要失业了？这是现场蔓延的另一个核心焦虑。

在全程见证了各方争论之后，周宏骐教授的观察一锤定音。他指出，从他今年调研的几十家 AI 企业和海外硅谷的最新趋势来看，企业 AI 正在经历从人机协作（H2A）到智能体自进化与协同的演进。未来的趋势是 Super Agent（主代理管数十个子代理，串联上下文图谱）+ 超级基座的形式。

或许，IT 部门不仅不会消失，反而要承担起更重、也更高维度的责任——转变为 "AI 基础设施的构建者、BP 的赋能者与全面治理体系的设计者 "。

IT 部门的出路应该是奔向 Super BI ( Business intelligence ) , 让老板用最便宜的方式看到可辅助决策的实时数据 , 彰显贡献！

智能体走向自迭代与反思层？

技术底座的演进自然是绕不开的话题。来自红熊 AI 等底层技术大咖的分享，为全场数字化操盘手打开了未来 6 个月的技术天窗。

在讨论到大模型最容易发生的 " 上下文污染 " 和记忆混乱卡点时，红熊 AI 的专家指出，单纯依赖拉长上下文是无法彻底解决模型精度下降问题的，目前的行业突破口在于 Memory（记忆机制）与上下文的隔离，从而保持模型的清晰度。

更令人振奋的是关于 " 智能体自我迭代与反思层 " 的探讨。当智能体节点达到成千上万时，系统的清洗、运行效率会急剧变缓。红熊 AI 目前正在推行 "AI 的自我创建与自进化形态 "：利用反思层不断往回推，在运行完后自动进行提纯和重构，压榨并提升精度。

" 也许在不久的未来，固定形态的 Agent 压根就不存在了。所有的模块都应该是根据临时的任务自动组装，就像我们今天这场闭门会，大家聚到一起，讨论完了、任务结束了，这个实体就自动解散。这才是下一代大模型技术对智能体形态的颠覆。"

观察：从案例崇拜到解法共创

此外，参会的所有嘉宾都分享了近期最新实践案例、这个实践的初衷、成效、优化方向。例如蒙牛的 Claude 尝试、德胧酒店 AI 替代前厅及 AI 运营实践、龙湖千丁数科的 AI 人才分类等（部分案例将在近期陆续释出，诚邀关注）。

我最深的感受是：技术演进的速度几乎是以天为单位在狂飙，数字化的操盘手们每天都被无数的技术选择、架构迭代和无休止的投资回报率（ROI）考核顶到前线。在这个局里，大家都迫切的暴露最真实的卡点，共创最务实的解法。

" 有没有案例 " 不再是核心问题，" 落地方式是否可迁移 "、" 该如何解决 " 才是关键。每家企业的数据基础、业务规模、组织结构各异，单一的成功叙事参考价值有限。

这场闭门会的价值，不在于给出了标准答案，而在于把 " 权力让渡比写代码更难 ""IT 要完还是转型 "" 基层是数据生产者 " 这些真实判断，从私下抱怨变成了桌上共识。

同时，虎嗅智库正在从 " 观察者 " 转向 " 行业判断与共识形成平台 "。

未来半年，我们持续聚焦营销服、运营自动化、制造供应链三大主题，每季度举办 2-3 场线下闭门会及线上圆桌，与产业一线一同拆解真实落地的分水岭。年底，我们将遴选最具落地实力的企业，沉淀为 " 大鲸榜 " 的核心依据。

判断，比跟风更重要；共识，比喧哗更有力量。 欢迎添加 " 智库小虎 "，获取本次闭门会详细案例纪要，并参与后续研讨。

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文章标题：当 Agent 大规模落地，IT 部门将成为下一个 HR 部门？

文章链接：https://www.huxiu.com/article/4865358.html

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