蒙牛一线员工用WorkBuddy打造45个AI数字员工，企业AI落地实操案例

 

 

企业在引入AI时，惯常做法是管理层采购一套系统，再组织员工培训去适应它。蒙牛这次走了一条完全不同的路：把工具直接交到离问题最近的员工手里，让他们自己决定做什么、怎么做。

 

腾讯 WorkBuddy 最近以「AI 数字员工」的身份进入蒙牛。整个过程由一线员工主导：200 名蒙牛内部 AI 先行官，围绕各自岗位上的真实需求，在 WorkBuddy 上动手开发应用。经过层层选拔，最终诞生了 45 个 AI 数字员工，同时梳理出 199 个潜在提效场景，覆盖研发、生产制造、供应链物流、销售、数据 IT 中台、公私域运营、市场营销以及人财法等职能板块，共八大业务域。

 

如今这些数字员工已散落在蒙牛的各个岗位：奶牛的快速诊疗、电商主图批量生产、实验室数据自动采集，都出现了它们的身影。

 

落地模式：懂业务的人比懂 AI 更重要

 

与传统「标准模板搬进企业」的路径不同，WorkBuddy 进入蒙牛靠的是比赛加培训，让员工亲手把工具造出来。围绕 WorkBuddy 打造的「蒙牛桌面 AI 助手」，选手需要基于真实业务需求开发作品。

 

赛训由蒙牛集团人力资源管理部与数智科创部联合举办，腾讯智慧经营学堂和腾讯智慧零售行业团队分三个环节全程陪跑：一是共创赛训机制，通过事业部选拔加中心化赛训，确保问题来自一线；二是 13 节短课即学即练，并针对每位选手的业务场景提供辅导答疑，帮他们明确问题、梳理解法；三是 4 天线下工作坊，课程老师、产品专家、售前架构师作为教练进组，帮助学员把业务经验转化为解题能力。

 

 

到了 45 进 10 的评审环节，业务负责人负责判断业务价值，腾讯专家把关 AI 应用深度。在业务价值、复制潜力、创新性、交互体验友好性、AI 应用深度几个维度里，业务价值权重最高，占到 30%。

 

值得留意的一个细节是，参赛选手里大部分并非程序员。这正是这次落地最有意思的地方：WorkBuddy 把开发门槛压得足够低，让离问题最近的人，有能力亲手解决问题。

 

45 个数字员工各自生长在岗位上

 

这 45 个 AI 数字员工并不是同一套能力的复制，而是各自扎根在不同业务线上，把那些重复、耗时、依赖经验的工作接了过去。看几个具体场景：

 

奶牛疾病诊疗是其中很有代表性的一例。奶源事业部的王国银没有编程基础，他借助 WorkBuddy，把国内外两本奶牛疾病学权威著作作为知识库输入 AI，再结合自己多年的一线牧场服务经验，封装出一个「奶牛精准诊疗智能 Skill」。使用者只需两轮对话即可获得诊疗方案：第一轮把肉眼可见的症状描述给 AI，包括体温、采食量降幅、产奶量、精神状态，AI 会锁定 3-5 种可能疾病；第二轮 AI 主动追问更精确的信息，比如牛群近期有无异常事件，把范围收窄到 1-3 种，再给出参考诊疗方案。该工具已在多个牧场测试，单牧场诊疗时效从 1.5 天压缩到 2 小时。

 

 

在供应链实验室，常温事业部的高永亮把四项 AI 技术组合起来，实现检测全流程自动化数采，替代人工判读与录入，保证检测结果一致、全程可追溯且防篡改，检测效率提升接近 25%。

 

 

在销售管理侧，蒙牛低温全域行销部总经理兼新零售业务部负责人徐飞雄带动团队开发了多个提效工具。以前需要专人守着电商平台下载订单、手工比对录入系统，现在只需给 WorkBuddy 下达指令，就能抓取网页订单并自动匹配录入。

 

在内容营销侧，低温事业部设计师张思明通过 100 多轮自然语言对话，让 WorkBuddy 从零搭建出本地网站「牛图工厂」，把设计师从大量替换图片的重复劳动中解放出来，单张产品主图的生产时间从 3-5 分钟缩短到几秒。

 

 

张思明对此感触很深。他说，一个写不了代码的人竟然也能造出网站，身边同事纷纷反馈，这么有用的工具终于被自己造出来了。这正是 AI 应用最实在的样子，设计师可以从「手」变成「脑」。

 

数字员工之外：全员化使用与下一步

 

除了参赛选手，WorkBuddy 企业版在蒙牛内部已经广泛铺开。通过打通办公协同软件，不少员工已经用它处理订单、整理行业信息、制作电商物料、开展会议管理等日常事务。

 

后续，WorkBuddy 将与蒙牛一起，在保障业务安全的前提下分步骤推进，让 AI 逐步进入业务深水区，实现全面的增智与提效。

 

从更大的视角看，WorkBuddy 目前已是应用最广的 AI 智能体之一，落地政务、医疗、教育、零售消费、金融、消费电子、游戏、泛互联网、跨境电商等 50 多个行业，成为越来越多职场人的办公搭子。它也会继续走进更多企业，最终落在每一个具体的岗位上。

 

 

蒙牛这 45 个 AI 数字员工，对应着 45 个具体业务痛点。它们不是被设计出来的通用能力，而是从真实需求中长出来的具体解法。这条「自下而上」的 AI 落地路径，或许值得更多企业参考。

 

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