企业AI落地正经历“效率悖论”，员工抱怨AI带来更多负担，核心挑战在于大模型智能与企业工程化能力、数据质量的错配。真正的提效拐点在于通过工程化手段驯服AI的不确定性，建立完善的数据治理体系，并重塑以“人机共生”为核心的组织与人才范式，以ROI为导向实现场景选择和快速迭代。

人工智能正经历从通用大型语言模型（LLMs）向具备自主规划和工具调用能力的智能体（Agent）的范式演进。这一转变促使行业从“大炼模型”转向“精耕应用”，引发了关于通用Agent与私域Agent壁垒的深刻讨论。同时，AI落地面临着产品与技术适配、记忆机制和情境理解等挑战，并深刻重塑了人才标准，要求个体从战术执行者转型为战略架构者，掌握跨领域视野与AI协同能力。