数字员工崛起:你的未来同事,可能是AI
本文来自微信公众号:亿邦动力 (ID:iebrun),作者:张睿
想象一下,你创业做了一个小生意,雇佣了5个员工,研发、客服、销售、运营、财务,他们不仅能够非常称职地完成本职工作,甚至可以7X24小时不眠不休,毫无怨言——没错,这些员工并不是真人,而是AI数字员工。
数字员工(Digital Employee)是今年非常受关注的概念,它本质上是一种高度智能化的软件机器人,通过融合多种前沿技术,来模拟、增强甚至自主完成人类员工的工作任务。
如果说AI原本是我们工作中处理信息的工具或助手,那么现在它已经给您成为一位能力极强且高度专注的“同事”。从使用AI到和AI一起工作,组织会发什么变化?
现象:数字员工蔚然成风
我们注意到,最近多家互联网大厂都在对外宣传自家新推出的数字员工。
百度在8月5日的AI Day开放日现场,推出首批AI数字员工,涵盖营销经理、还款助理、汽车销售、促销专员、产品经理、课程顾问、招聘专员等核心业务职能。百度的数字员工依托百度智能云的能力,能够开箱即用,上岗即胜任,特点是“懂业务、给结果、可进化”。将重点应用于教育、汽车、金融、快消四大行业,对应的典型岗位有高校招生顾问、4S店销售专员、银行营销专员等。
有趣的是,百度的数字员工还有专属的形象,有面部表情和高保真音色,让数字员工实现了“形神兼备”。
蚂蚁集团则在9月11日的外滩大会上推出了首批专家级“AI数字员工团队”,包括AI数字客服团队、AI营销团队、AI销售教练、AI督导员与AI研发运维团队,该团队覆盖从服务设计、覆盖前端沟通、后端知识运营、服务策略优化到效果评测的全链路能力,还能自主执行从咨询、导购、下单和预约等业务流程,在客户交互中精准识别需求、捕捉商机,将服务过程转化为新的销售机会。
更早之前,1688面向商家推出了AI数字员工电商运营团队,包括生意店长、商品专员、客户专员、推广专员4个角色,生意店长负责提供制定全店AI经营计划,财务投产分析及智能指派调度任务;商品专员负责美化主图、收集同款及搜推热词进行标题优化,同时提供商品360全方位诊断;推广专员负责提供推广流量方案推荐、效果诊断、智能预警、推广报告;客户专员负责提供商品种草智能文案编写、多品组货及智能接待快速响应促询盘下单。
与上述百度、蚂蚁数字员工不同的是,1688数字员工专用于其平台上经营的商家,可灵活调度,多项经营技能一键执行,通过交互、监督、训练和管理,实现“人机协同”,助力中小企业的电商生意自动化。
阶段:从“工具”向“同事”进化
数字员工并不是新鲜事物。过去十年企业数字化的“效率利器”——机器人流程自动化(RPA)可以视为数字员工1.0阶段。
RPA机器人可以在规则明确、重复性高的流程场景中,自动地、准确地完成既定任务。比如在企业财务场景中,完成费用报销审核、发票对账,在人力资源场景中,完成员工信息录入、考勤统计,等等,这样能够将员工从简单重复的劳动中解放出来。
但RPA机器人的缺点也很明显,缺乏灵活性,一旦流程发生了变化,RPA需要人工干预重新调试。而且,它无法理解人类意图,无法与真人交互,所以它更像一个在流水线上拧螺丝的机械手臂,有执行能力,却没有思考能力和决策能力,很难称得上是“员工”。
当RPA与AI相关结束结合起来,数字员工进入2.0阶段,通过机器学习、NLP、OCR等技术手段,此时的数字员工具备初步“看、听、说”能力,可以处理一些非结构化数据,典型场景如智能客服,机器人客服能够识别客户语音或者文字中的关键词,匹配预设答案,从而解决80%以上的问题。
当具备多模态能力的大模型进入工作流程之后,数字员工终于从“工具”进化为“同事”。数字员工3.0来自大模型、Agent、RPA等多种技术的结合,能够理解自然语言指令、自主拆解任务、规划步骤、调用工具(包括指挥RPA)、并做出适应性的决策,交付最终结果。这在客服、营销、分析等场景中优势明显。
麦肯锡分析文章《数字化劳动力:数字员工激活第四种用工模式》认为,数字员工是区别于全职员工、外包员工及兼职灵活员工这三大传统用工模式的第四种企业用工模式。数字员工作为突破性的劳动力模式已开始成为许多企业的用工“新常态”,数字员工的理念正进一步被各行业广泛接受,未来有望进入快速增长期。
数字员工的落地案例率先在金融、零售电商、法律、教育、公共服务等领域出现,部分原因是这些领域业务流程标准化程度高、重复性任务多、对效率和准确性要求更严苛。如上午所述,百度、蚂蚁、1688等技术服务公司提供的数字员工也是先应用于这些领域客户。
既然数字员工已经成为第四种企业用工模式,那么必然会出现相应的劳动力供需市场。2025年9月16日,全球首个AI数字劳动力市场(AI worker marketplace)MuleRun(中文译名“骡子快跑”)正式面向全量用户开放,这是一个连接Agent的开发者、提供者与使用者的平台,目前平台已覆盖金融分析、法律咨询、设计创作等12个垂直领域,支持中、英、日等8种语言的Agent运行。代表性Agent如游戏领域能自动完成《崩坏:星穹铁道》超长任务的“Honkai:Rail Star Booster”,设计领域实现高质量快速建模的“Blender MCP”,金融领域可生成专业分析报告的“美股投研Agent”,内容领域打造社媒爆款内容的“Nano Banana系列Agent”。
按照规划,MuleRun将在2026年前构建包含10万个AI Agent的“全球数字劳动力库”,进一步打破知识与技能的流通壁垒,重新定义人机协同时代的知识经济价值分配方式。
人机协同时代,人的价值何在?
比你更卷的只有你的“虚拟同事”,它不知疲倦、高度专注且学习能力极强,工作效率极高。我们应该如何处理与“虚拟同事”的关系?这恐怕是未来每个组织每个人都不得不考虑的问题。
首先,人类员工与数字员工如何分工?来自清华大学经济管理学院的一项研究《数字员工重塑组织管理中的工作设计》认为,人类员工和数字员工之间的协同关系可以从“任务复杂性”和“人际互动”两个维度考量,划分为四种模式:
机器自动化模式(低复杂性-低人际互动):数字员工独立执行重复性任务,人类进行监控。
人类主导模式(低复杂性-高人际互动):人类负责沟通,数字员工提供信息辅助。
机器主导模式(高复杂性-低人际互动):数字员工处理复杂数据分析,人类进行战略引导。
人类管理者模式(高复杂性-高人际互动):人类处理复杂决策和突发事件,数字员工提供数据支持。
也就是说,数字员工接管了大量重复性、事务性工作(如数据录入、常规客服、报表生成),从而将人类员工从繁琐劳动中解放出来,专注于更需要创造力、策略思维和情感交流的工作,如战略规划、创新研发、复杂的客户关系管理等。
数字员工的加入也将使组织的形态发生变化,传统的金字塔式管理结构将被抛弃,代之以扁平网状的结构。其中,中层管理者的空间将被极大地压缩,因为汇报、预算、考核这样的上情下达、统计梳理的工作将被AI完美替代。一个领导者直接管理基层员工会非常容易。
《连线》(Wired)杂志创始主编凯文·凯利认为,未来企业形态会出现两大极端趋势:一方面大企业可以变得越来越大,未来甚至有可能出现雇佣人数超过100万人的超大型企业;另一方面,一人/两人公司也将变得特别普遍,第一个年销售额超过10亿美元的超级个体将很快出现。
就像本文开头所述,你完全可以组建一个数字员工团队为你工作。也就是说,有了AI支持,创业会变得更加容易。
连续创业者、金融投资人、风险投资家和未来学家,《超智能与未来》作者拉斯·特维德(Lars Tvede)同样认为,未来,我们可能会看到更多一人独角兽企业,即由一个人和大量AI智能体组成的公司。AI将赋能普通人将想法转化为实际产品或服务。
特维德乐观地指出,如果应用得当,AI可以创造一个更加人性化的社会。
“人工智能带来的最大机遇在于:它让我们有机会重新思考什么是有价值的,什么赋予人生意义。通过将人类从重复性劳动中解放出来,我们可以更多地关注艺术、情感、创造力和人际连接——这些才是人类最独特、最不可替代的品质。这不仅是一场技术革命,更是一次人类文明的重新定位。”
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