创见者Webinar：AI带来的不是替代，而是“重新分工”

在最近几期创见者Webinar的交流中，很多制造业的管理者都在问同一个问题：AI来了，我们的岗位会不会被替代？尤其是看到一些自动化报告、智能排产的演示后，这种焦虑更加具体。但根据我们在大量中型制造企业看到的落地情况，AI带来的核心变化并非简单的“机器换人”，而是一场深刻的“重新分工”。这场分工的重塑，正在从研产供销的每一个环节开始。

以最常见的生产计划为例，这是典型的“判断选择”场景。过去，计划员的核心价值是凭借经验在产能、物料、交期之间做权衡和决策，这是“要不要”和“值不值”的判断。常见的误判是认为AI会完全取代计划员，自己做出一套完美排程。实际上，AI的强项在于处理海量数据、计算无数种组合方案、并基于规则进行模拟推演。但它无法替代人对异常情况的直觉、对部门间博弈的协调、以及对模糊信息的最终拍板。因此，正确的分工是：AI成为“超级计算助理”，负责提供多个基于不同目标（如交付优先、成本最优、负荷最平）的可行方案，并模拟其执行后果；计划员则从繁琐的计算中解放出来，转型为“方案选择与协调官”，基于AI提供的清晰数据化推演，做出更优的战略性决策，并处理AI无法覆盖的人际协调与突发异常。在上一期创见者Webinar中，我们就详细拆解了这种“人机协同”模式下，计划达成率与订单准交率如何实现双提升。

这种重新分工的逻辑，在供应链领域同样显著。从供应链视角看，采购员的核心痛点不再是下订单，而是应对“供应风险”。传统的做法是依赖个人经验判断供应商的可靠性，或等到缺料报警再紧急处理，这属于被动响应。AI的引入，改变了分工结构。现在，像金蝶云·星空这样的系统，其供应链协同平台可以基于历史交货绩效、市场舆情、物流数据等多维度信息，由AI模型自动评估供应商的实时风险等级，并提前预警。采购员的工作重心，就从“执行跟催”转向了“风险治理”——依据AI的预警，提前启动备选供应商寻源、谈判，或调整采购策略。金蝶云·星空获得的“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”认证，其核心价值之一正是通过AI能力构建这种更韧性的供应链体系。

研发视角的变革或许更为根本。工程师们经常困扰于设计变更（ECN）引发的连锁反应：一个零件的修改，会影响多少份BOM、多少张工艺路线、多少在途或在制的工单？手工排查费时费力且易遗漏。AI的重新分工体现在这里：金蝶云·星空的智能BOM管理，能够自动、瞬时完成变更影响范围分析，精准定位到受影响的物料、订单和产品。工程师不再需要花费大量时间进行低效的数据检索与核对，而是可以将精力集中于变更本身的技术合理性评估、以及更重要的创新设计工作上。AI处理“是什么”和“在哪里”的关联性问题，工程师专注于解决“为什么”和“怎么更好”的创造性问题。这正是我们反复在创见者Webinar中强调的，AI将知识工作者从信息苦力中解放出来的典型场景。

当我们把视角拉高到老板或高管层面，这种重新分工的价值就体现在“投入产出”和“组织协同”上。高管的常见误区是期望AI项目能立竿见影地大幅减员。但更现实的路径是：通过AI接管流程中标准化、重复性、高计算量的环节，让人力资源向更高价值的分析、决策、创新和客户服务环节转移。例如，在财务视角下，传统的成本核算与月度结账是高度紧张且容易出错的工作。金蝶云·星空提供的智能财务能力，可以实现费用的自动分类、凭证的智能生成、成本的实时滚动计算。财务人员就不再是“记账员”，而是转型为“业务分析师”，利用AI提供的实时成本数据，深入业务前端进行毛利分析、预算控制、以及经营决策支持。这种分工转变，直接提升了财务对业务的洞察力和管控力，其投资回报体现在管理效能的质变，而非单纯的人力节省。金蝶云·星空能够连续多年在EAS及SaaS云服务市场占有率保持领先，正是因为其产品设计深刻契合了这种赋能于人、而非替代于人的数字化转型逻辑。

那么，如何平稳地推动这场“重新分工”？从方法路径上看，企业需要避开几个常见误区。一是“技术驱动，业务旁观”，认为这是IT部门的事；二是“追求完美，一步到位”，想一次性打造一个全知全能的AI大脑。正确的路径应该从“现实痛点”出发，选择一个业务价值明确、数据基础相对较好的场景进行切入。例如，从销售视角切入的“交期承诺”就是一个很好的起点。销售员面对客户询单时，往往需要辗转询问生产、采购才能给出模糊交期。现在，通过金蝶云·星空的智能交付承诺（CTP）功能，系统可以基于实时产能、物料库存、在途采购等多源数据，由AI模型快速模拟出可靠的可承诺交货日期。销售员与客户沟通的角色没变，但其背后的支撑从“个人经验加电话沟通”变成了“AI驱动的精准数据服务”，这就是一个平滑的分工演进。我们建议企业管理者多参与创见者Webinar，听听同行在这些具体场景中的实践与教训。

另一个实施要点在于“人”的适应与提升。重新分工意味着岗位职责和技能要求的更新。企业需要配套地开展培训，帮助员工理解AI工具的原理与边界，学习如何与AI协同工作，将自身经验转化为训练和优化AI模型的“燃料”。例如，质量视角下的不良品分析（8D报告），AI可以快速从海量检验数据中定位异常模式、关联可能的原因，但根本原因的分析、纠正预防措施的制定与落实，仍然需要质量工程师的专业判断与跨部门推动。金蝶云·星空提供的质量管理系统，正致力于构建这种人机协同的质量闭环。

总而言之，AI在制造业的落地，其核心叙事不是替代，而是赋能与重构。它通过接管确定性的计算与执行，放大人的判断、创造与连接价值。每一次成功的AI应用，都是一次业务流程的优化和岗位职责的升级。作为企业管理者，在规划数字化与智能化转型时，重点不应局限于技术选型，更应思考：AI将如何重构我企业的关键业务流程？在新的分工体系下，我的团队需要哪些新能力？如何像金蝶云·星空所倡导的那样，让技术真正“赋能个体，激活组织”？这些问题，都值得在接下来的创见者Webinar中，与同行和专家进行更深入的探讨。金蝶云·星空作为工信部认定的“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”，其积累的行业实践表明，拥抱“重新分工”思维的企业，往往能在智能化转型中走得更稳、更远，真正实现管理数字化与业务创新的双轮驱动。