21世纪经济报道记者 董静怡

在AI技术浪潮中，科技公司的焦虑往往最先出现在两个地方：一是产品路线图，二是组织架构。前者关乎市场竞争力，后者则决定了一家大公司能否真正消化这场技术革命。

这已经不是一个新鲜话题。越来越多的公司开始系统性地将AI嵌入业务流程。据Gartner预测，到2026年底，40%的企业应用将集成专用的任务型AI智能体，较2025年初不到5%的比例实现了大幅跃升。

西部数据CHRO（首席人力资源官）Katie Watson在近日接受21世纪经济报道专访时，详细分享了其AI探索。这家在全球24个国家及地区拥有约4万名员工、在中国拥有约2500名员工的存储巨头，正在经历一场全面AI重构。

“员工发展层面，我们正从三个维度来规划AI的应用。”Katie Watson在采访中开门见山，“日常AI应用、特定职能部门的AI应用，以及能够真正实现跨职能转型的AI应用。”

但在她看来，技术从来不是最大的挑战。整个组织的节奏，以及每一个具体的员工，都在经历一场重塑。

在几乎所有CEO都在高喊“All in AI”的2026年，回答“数万名员工该如何与AI共处”这一问题仍有难度。而当AI可以独立执行复杂的认知任务时，企业又如何重新定义“人”的价值？

“全员AI”时代来了

2026年，全球AI基础设施支出预计将突破900亿美元。IDC预测，到2029年这个数字会超过1万亿美元。技术投入的背后，有企业对抓住时代机遇的急迫性，也有对组织效率的焦虑。过去一年里，越来越多的跨国公司开始公开宣布将AI深度整合进工作流。

2025年10月，摩根大通宣布其内部AI平台LLM Suite已覆盖25万名员工。CEO Jamie Dimon在接受采访时透露，AI每年为这家全美最大银行节省约20亿美元的成本。从风控到客服，从营销到投研，AI几乎渗透了每个业务角落。

同样在2025年，微软率先向内部超过30万名员工及供应商全面部署了Microsoft 365 Copilot，成为首个完整采用该产品的企业。到了2026年4月，埃森哲在其约74万名员工中全面启用了微软的Copilot，97%的员工报告称日常任务处理速度提升显著，53%的人表示整体效率有了明显改善。

不过，很多公司应用AI技术比我们想象的早很多。

“AI的应用在公司范围内并不是同步发生的，”Katie回忆，西部数据最早使用AI技术的部门在制造环节。她表示，大约三年前，也就是2023年左右，西部数据的工厂里开始应用基础的机器学习技术。当时的技术还远未达到如今生成式AI的水平，更多是自动化范畴的尝试。

驱动力并非来自总部战略，而是一线工人自己的诉求。那些对体力要求较高的重复性操作，让员工感到疲惫。他们主动提出，希望找到技术手段来减轻负担。西部数据开始引入AI辅助的机器人，优化生产流程。

效果很显著。截至目前，在相关智能制造转型项目中，西部数据已经对超过70%的一线员工完成了技能提升，让他们从繁重的体力劳动中解放出来，转向质量管理等更高价值的岗位。

制造环节的成功像一个撬动点。随后，销售团队开始在市场营销流程中深度嵌入AI；固件工程师在研发工作中引入AI应用；直到过去六个月中，西部数据正式面向全公司超4万名员工部署了统一的AI工具“WD AI”。

这个时间线透露出，AI融入工作流的最有效路径，往往是从具体、真实、痛点明确的业务环节开始。Katie在采访中强调，技术的采用如果由HR或IT部门强推，效果远不如由业务职能部门自己挖掘应用场景。

“人们往往对未知的事物产生恐惧心理。”Katie向记者表示。西部数据的应对策略是双向的：一方面，有自上而下的期望，CEO明确表态支持AI应用；另一方面，也有自下而上的需求挖掘，让员工主动提出“哪里最需要AI”。

如何定义人的“不可替代”

短期来看，市场对AI技能的需求是爆发式的。

“通常情况下，如果你直接招聘刚毕业的本科生，他们可能天然具备这些能力，因此他们更属于‘AI 原生代’（AI-native）。”Katie向记者表示。

但长期来看，西部数据会极其重视其持续学习意愿。

毕竟在这场漫长的变革中，技术迭代的速度远远快于组织适应的速度。

西部数据极力寻觅的仍是人类无法被替代的特质：扎实的判断力（Judgment）、敏锐的洞察力（Discernment）以及天然的人际关怀（Human Care）。

这些特质在过去几十年的工业化与信息化进程中，某种程度上被压抑了，因为流水线和ERP系统更青睐标准化、可测量、可重复的行为。现在，AI把这些“低价值劳作”接了过去，人类反而获得了空间去从事更高认知层面的工作，整个工作范式也因此改变。

这是一个充满希望的前景，但也需要企业有意识地去规划与引导。“如何赋予员工更出色的判断力，使他们不仅是在机械地执行工作，而是真正懂得如何去审视成果，并判定其是否达到了我们预期的品质标准？这是一种全新的工作范式，也是企业必须帮助员工去重塑的差异化技能组合。”Katie向记者表示。

而人，依然是整个工作的核心。

“人们经常谈论‘人机协同’，但在我看来，人类本身才是整个工作流程的主体，技术应当扮演赋能者的角色，帮助我们开展更出色、更高效的工作。”Katie表示。

这并非浪漫主义的一厢情愿。当AI能够完成越来越多的工作时，那些需要真实连接的场景反而更加珍贵——无论是管理者与员工的对话，还是候选人与招聘团队的交流，这些看似难以量化的人际互动，恰恰是AI无法复制的。

Katie在采访结尾说，如果企业未能坚持“员工优先”的初衷，不仅可能会剥夺他们工作的使命感与内在意义，而且极有可能只是在一个本就毫无实质助益的流程上机械地叠加了技术，其结果并不会带来任何实质性的改善。

“归根结底，这关乎放大那些只有人类才具备的独特技能——即洞察力、判断力、创造力以及人文关怀——并确保我们将这些特有的禀赋真正融入到日常工作中去。”Katie向记者表示。

在2026年的这个时间节点，西部数据的观点提供了一种难得的平衡视角：既不盲目鼓吹AI万能，也不因恐惧而裹足不前；既承认技术带来的效率革命，也坚守人本主义的底线。对于无数正在AI转型浪潮中挣扎的企业而言，这或许比技术解决方案更具参考价值。