给 AI 业务单独划一块地：帆软怎么重新安排事、人和组织｜AICon北京

当 Agent 真正进入企业流程，哪些工作可以交给 AI ？50 + 实战案例揭晓答案！

AI 正在从回答问题的辅助工具，走向理解目标、调用系统、完成任务的工作承担者。当 Agent 真正进入企业流程，问题不再是 “如何把 AI 做出来”，而是哪些工作可以交给 AI、结果如何验收、权限、成本与风险如何收住。随着大模型向推理、工具调用、多模态和长任务延伸，开发重心正从单次调用转向上下文、工具、执行环境与反馈回路的设计，Coding Agent 也从代码补全演进为能理解代码库、运行测试、完成复杂任务的工程协作者。OpenAI、Google Cloud、Anthropic 的最新实践共同指向一个结论：模型决定 Agent 能做什么，工程决定它能否真正进入生产、创造价值。

在这一背景下，2026 年 AICon 人工智能开发与应用大会 · 北京站正式启动。本次大会将于 12 月 18–19 日，在北京新云南皇冠假日酒店举办。本届大会以探索 A 应用边界为主题，设置 13 大技术专题，覆盖大模型后训练、推理优化、Agent 工程、知识工程、智能体评测与安全、自进化系统、AI 软件交付、原生架构及组织变革等核心方向，汇聚一线技术专家，深入分享 AI 技术突破与企业规模化落地的真实实践。

帆软 CPO & AI 转型负责人张驰已确认出席 “AI 时代的组织重构” 专题，并发表题为《给 AI 业务单独划一块地：帆软怎么重新安排事、人和组织》的主题分享。过去一年多，帆软团队一边推动内部 AI 转型，一边孵化了悟帆、Dora 等 AI 产品。回头看，要把这件事做成，关键要过三关。第一，事怎么做。 小团队里，产品、设计、研发、测试依然有各自的分工，但彼此之间的交集很多。大家围绕能跑起来的东西不断迭代，过程中也踩过架构债、测试跟不上的坑。第二，人从哪来。 帆软团队没有单纯根据履历挑人，而是先把 AI 工具和使用额度发下去，看谁用得最多、具体用来做了什么。人是跑出来的，而不是选出来的。反而是做过成功项目的人，有时更容易受到过往成功经验的惯性影响。第三，组织怎么托底。 AI 转型风险大、调整多，放在原有体系里很难做成。因此，帆软团队把 AI 业务单独拉出来，实行独立核算，对失败和调整的容忍度也比老业务高得多。张驰在这次演讲中，希望把这三个层面的实践，以及过程中踩过的坑，讲清楚。

张驰，帆软 CPO & AI 转型负责人。整体负责帆软 AI 产品业务。软件工程专业出身，2014 年加入帆软，入职约一个月就参与了后来成为简道云的内部创业，从 0-1 负责简道云产品构建。2025 年起牵头帆软内部的 AI 转型，他负责的 AI 业务先后孵化了 Dora、悟帆 等产品。

了解 AI 如何改变产品、设计、研发、测试之间的协作方式，以及如何划分职责、控制架构债与测试质量风险

了解如何通过 AI 工具使用、实际产出和项目实践识别合适的人才，以及如何突破过往成功经验带来的路径依赖

了解如何通过独立核算、预算授权和阶段性里程碑，为高风险、快迭代的 AI 业务提供试错空间，并平衡创新效率与交付保障

除此之外，本次大会还策划了Post-Training Engineering｜数据、奖励与模型能力塑造、大模型推理与算力调度实践、Knowledge Engineering｜让 Agent 理解企业、Multi-Agent Systems、智能体评测与生产可靠性探索、Agent Security｜身份、权限与行动安全、AgentOps｜企业 Agent 全生命周期管理、Self-Evolving Agents｜从经验学习到可控进化、Agentic Software Engineering｜从代码生成到软件交付、Personal Agent、AI 原生架构的演进与治理、AI 时代的组织重构、AI × Industries ｜产业智能化等 13 个专题论坛，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的资深专家在现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。