夜雨聆风看了一圈公开案例，中国公司宣布 All in AI 后，最常做的不是“马上开人”，而是这六件事：
发工具、立边界、搞培训、办比赛、树样板、改激励。
“不会用 AI 就走人”这种说法，在硅谷案例里更常见，比如 Coinbase、Fiverr。但在中国公司里，公开案例更多是另一种路径：
先把 AI 变成一种新的工作基础设施。
01
先发工具：账号、额度、Token
AI 要进入工作，第一步不是开大会，是把工具发下去。
阿里是最典型的例子。媒体报道，阿里向员工提供 Token 额度，鼓励员工在工作中使用先进 AI 模型和工具；员工可免费使用悟空、Qoder 等付费 AI 工具，购买部分 AI 开发工具还可申请报销。
这件事很有时代感。
过去公司发电脑、工牌、VPN；现在开始发 Token。
因为 Token 在 AI 时代有点像新的办公电费。不给额度，员工就自己买会员、自己找工具，最后变成一堆公司管不住的“影子 AI”。
百度把文心一言接入内部工作平台“如流”，上线智能创作、AI 会议纪要、编码助手 Comate。
腾讯则在研发体系里推 CodeBuddy，公开报道提到，腾讯超过 90% 的工程师使用 AI 编程助手，50% 的新增代码由 AI 辅助生成。
海尔智家的动作更像“给每个人配一个智能体入口”。海尔官网披露，超级智能体“智小能”已经进入研发、采购、制造、物流、办公等场景，H-work 平台年度发布企业智能体 89 个，员工在平台上开发个人智能体 262 个。
所以第一类动作很简单：
别光喊，先让员工真的有工具可用。
02
再立边界：哪些 AI 能用，哪些不能乱用
AI 普及后，组织很快会遇到第二个问题：
员工到底能用什么工具？
字节跳动就是典型案例。2025 年，媒体报道字节内部曾通知分批治理 Cursor、Windsurf 等第三方 AI 开发工具，后来补充说明里提到，主要原因是一些员工通过个人账户购买和使用工具，导致公司数据沉淀到个人账户，不符合数据安全管理规范。
阿里推出企业级 AI 原生工作平台“悟空”时，也强调企业级安全、身份认证、权限控制、企业沙盒和可审计。
这说明，中国公司 All in AI 后，不只是怕员工不用 AI，也怕员工乱用 AI。
AI 一旦进入工作流，就会碰到客户数据、代码资产、合同材料、经营信息。没有白名单、权限、报销、审批和数据边界，All in AI 很容易变成安全风险。
03
搞培训：但别再只讲趋势
很多公司的 AI 培训，最大的问题是太像科普课。
讲完“AI 会改变世界”，员工回到工位，还是不知道今天这份合同、这张报表、这篇推文、这次会议纪要到底怎么用 AI。
阿里巴巴人才发展专家在公开访谈里提到，他们推动非技术员工学习 AI，会做高管发声、内部宣传、体系化课程、案例分享、线下工作坊、直播、内部平台推广，还会挖掘员工真实应用案例。
招商银行的做法也很有参考价值。它在 2025 年推进 AI First 时，不是先喊“全员学习”，而是先把全行工作拆开：公开业绩会材料里提到，招行梳理出 1588 个独立工作项，并按大模型可发挥作用的程度分成高价值、中价值、低价值三类。截至 2025 年末，已落地 856 个大模型应用场景。
海尔智家则把这件事继续往岗位能力上推。它发布了 AI 产品经理与 AI 技术开发工程师岗位能力模型，拆成 6 大核心能力、24 项指标，并配套课程、题库、线下实战工坊和 AI 产研创新大赛。
这才是关键。
AI 培训不是让员工记住几个提示词，而是让员工知道：
我的岗位里，哪一段工作可以交给 AI？哪些不能交？交出去以后，我怎么判断结果对不对？
培训如果不能回到岗位，只会制造热闹，不会制造能力。
04
办比赛：把真实场景从员工手里挖出来
AI 应用创新大赛、AI 挑战赛、AI Hackathon，会成为很多公司 All in AI 后的标配。
因为老板不知道每个岗位的真实痛点。最好的 AI 场景，往往藏在一线员工每天重复做的事情里。
阿里人才发展实践里提到，会举办 AI 应用创新大赛，鼓励员工结合自身工作场景探索应用点。
联想全球创新马拉松，也面向全球员工，鼓励员工探索 AI 创新和应用，推动 AI 技术在业务中落地。
央企也在做。中铝集团 2025 年“坤安杯”AI 应用创新大赛，184 支战队、91 个应用场景、93 个智能体方案参赛，官方说法是“以赛促用、以赛促学、以赛促创”。
制造业里也有类似动作。三一集团举办过首届 AI 大赛暨全员 AI 成果展，公开报道里的关键词是“员工将人工智能与岗位需求深度融合”。这比单纯做 Demo 更重要，比赛要回到岗位，不然就只是技术表演。
所以 AI 大赛的价值，不是热闹。
它是在帮组织找三样东西：真实场景、内部高手、可复制案例。
（参考：得到金饭碗大赛，详细内容可点击蓝字跳转查看）
05
树样板：让员工能“抄作业”
All in AI 最怕变成全员打卡。
每个人都登录过，每个人都听过培训，每个人都试过一次提示词，但工作没有真的变化。
所以更有效的做法，是把样板推出来。
京东在 JDD 上披露过 JoyAgent 的内部应用：累计服务 AI 交互超 20 亿次，孵化 2.3 万余个智能体，总开发者规模超 1 万人。它讲的不是抽象大模型，而是“小七”“智慧员工”这类进入业务场景的智能体。
美的集团的案例更像制造业样板。美的公开提到，2024 年完成 68 个 AI 智能体，落在翻译、财务、营销等日常环节，节省内部费用约 1.6 亿元；工厂里也已有 10 多个智能体落地，比如品控、工艺参数等场景。这个案例值得看，是因为它不是“全员试用一次 AI”，而是把 AI 嵌进具体流程。
这类案例最有说服力。
员工不太会被“AI 是未来”打动，但会被隔壁团队打动：
他们真的把流程做短了；他们真的少开了几个会；他们真的把原来三个人做的材料，变成一个人加一个 AI 助手就能做。
AI 在组织里扩散，靠的不是口号，而是可复制的样板。
06
改激励：奖励会用 AI 做出结果的人
最后，AI 一定会进入激励系统。
蚂蚁集团 CEO 韩歆毅 2026 年内部信里提出“业务和组织都要全面 AI 化”，并推出“AI Credit”特别激励方案。对在 AI 方向有开创性贡献的团队和个人，在原有绩效激励基础上给予额外激励；未来两年如果相关业务有效提升公司价值，还可解锁经济受益权。
这个信号很明确：
不是奖励“学过 AI 的人”，而是奖励“用 AI 做出业务结果的人”。
当然，也有更焦虑的表达。
上美股份曾因网传聊天截图引发讨论，截图里提到客服、法务、内容等部门要大比例调整，并强调留下能用 AI 的人。后来董事长回应称不是简单大裁员，而是进行人员结构优化，让运营更科学化、更有效率。
这个案例值得看，是因为它说出了员工最敏感的问题：
公司到底是在用 AI 帮我，还是用 AI 替我？
文化和 HR 真正要看的，不只是有没有 AI 活动
老板宣布 All in AI 后，文化和 HR 很容易接到一堆需求：
做 AI 培训。
办 AI 大赛。
搞 AI 主题文化活动。
做 AI 标杆案例。
写 AI 转型推文。
这些都可以做。
但真正要警惕的是：不要把 AI 动员做成 AI 焦虑。
如果公司只说“不用 AI 就危险”，却不给工具、不给时间、不给边界、不给案例，员工听到的不是战略，而是威胁。
真正好的 AI 文化，不是把所有人吓上车。
而是让员工相信：
公司不是只想让我更快、更便宜、更可替代。
公司是真的在帮我掌握一种新的工作方式。
所以，All in AI 最终考验的不是口号，而是组织有没有把工具、场景、规则、激励和安全感一起配齐。
你们公司宣布 AI 战略后
做了哪些事情？
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