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今年以来，生成式AI在企业界掀起了第二波热潮。不同于单点的效率提升，一些企业已经开始尝试组织级的转型，把AI写入文化与机制，真正让“个体效率”沉淀为“组织资产”。
森马就是其中一个典型案例。
从工具到组织：森马的AI路径
森马的AI实践始于2023年。早期，他们选择了小切口落地：订货物料、电商创新页等对精度要求较低的场景。随着模型和工具能力的提升，团队逐渐把AI嵌入设计、研发、供应链、终端导购等更关键的环节。
真正的拐点出现在2024年之后。管理层通过“董事长信+海报宣传”形成氛围，HR部门同步推出学习课程、激励机制和认证体系，让AI不再是少数人的工具，而是成为所有员工都必须参与的组织工程。
从“数智先锋”到“尖刀营”，再到跨部门的自发小组，森马逐步构建了一个 自下而上的AI组织生态。
钉钉的角色：组织神经网络
森马把钉钉作为核心承载平台，这一点非常关键。
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学习专区：通识课与岗位课分级推送，员工碎片化学习。
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案例库：优秀实践沉淀并复用，形成组织记忆。
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AI社区：从设计大赛到内部小论坛，员工分享心得与工具包。
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AI表格工单：问题收集、分流、反馈与迭代都在同一套系统内完成。
这意味着，钉钉不仅是沟通协作工具，更是一个组织的“操作系统”。业务神经末梢与管理毛细血管被串联起来，AI从“点状提效”走向“流程重构”。
价值链重塑：从效率到业务
森马的探索并未停留在局部提效，而是走向价值链驱动。
例如“高通百万T”项目，通过AI辅助快速定款、柔性快反，供应链提效超过80%；“AI练货”则将AI融入导购培训，结合业务规则形成可复制的训练模板。
这些案例显示，森马的目标不是“AI炫技”，而是把AI深嵌到研发、供应链、销售的核心骨架中，推动价值链整体加速。
算力与生态：隐形支撑
不过，组织级AI实践并非只依赖平台，还需要底层的算力与AI基础设施支撑。
例如，如何管理不同的AI模型、如何保障多区域实时计算、如何兼顾数据安全，这些往往决定了AI能否在企业大规模落地。
一些服务商正在这个领域提供解决方案。比如 MateCloud，作为AI技术解决方案提供者，就强调“根据客户业务需求，帮助选择合适的大模型，并构建符合自身业务生态的AI环境”。对于希望像森马一样，将AI从单点工具升级为组织能力的企业而言，这类基础设施与咨询式支持，往往是连接技术与业务的关键桥梁。
可复制的启示
森马的案例之所以有价值，在于它展现了一条可复制的路径：
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文化先行：让全员认知到AI的重要性。
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机制支撑：学习、激励、认证一体化。
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平台承载：用钉钉串联业务与组织流程。
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价值链驱动：从效率走向业务结构重塑。
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基础设施保障：在背后依靠算力与模型管理平台提供长期支撑。
这说明，企业要真正成为“AI组织”，不能只靠一两个工具，而是要做系统性的工程：机制、平台与生态共同演化。
结语
AI组织不是一蹴而就的“工具替代”，而是持续的“生产关系重构”。森马的实践证明，当企业把学习、激励、流程与平台打通，AI便能从个人的火花，转化为组织的结构化能力。
而未来，如何结合算力、模型与数据基础设施，把这些火花更高效地沉淀下来，将是更多企业在AI时代的必答题。