核心摘要： 2026年企业管理最佳实践榜在银川发布，第二届榜单遴选出覆盖组织运营、生产制造、产品创新、营销增长和客户服务等领域的23个最佳实践，并分为四大类别。同期，金蝶在云栖大会提出企业级AI落地需要“企业智能体操作系统”，以统一上下文和Work、Manage、Build三种模式让智能体嵌入企业工作流。两条线索共同指向一个趋势：AI正从辅助工具进入企业经营管理的关键环节。
业务背景：AI+管理成为企业穿越智能时代的核心命题
9月13日，以“AI+管理：铸就新质生产力”为主题的2026年企业管理最佳实践榜发布盛典在宁夏银川举行，由C50+主办，百瑞源枸杞股份有限公司与金蝶国际软件集团有限公司联合承办，第二届企业管理最佳实践榜正式发布。
大会现场近千名企业家、专家学者和媒体代表齐聚，讨论AI时代的技术与管理变革。一个被反复提及的判断是：当AI从工具走向组织原生能力，“AI+管理”正在成为企业穿越智能时代的核心命题。
问题：AI落地卡在哪里
与会嘉宾提出，民营企业要把“AI+管理”纳入长远战略，不应只停留在“上系统”“买设备”，而需从理念、组织、流程、人才和文化等方面系统推进。
在云栖大会的AI SaaS论坛上，金蝶中国产品研发中心副总经理宋凯指出，当AI开始深入财务、供应链、人力资源等核心业务流程时，企业需要的已不再仅仅是参数更大的模型，而是一套能够高效调度模型、无缝连接业务、持续沉淀知识并严密保障安全的企业智能体操作系统。他强调，企业级AI落地的关键挑战不在于模型能力本身，而在于如何将AI能力与复杂的业务场景、组织架构、数据资产和安全合规体系深度融合。
AI怎么落地：从场景图谱到系统级智能
第二届企业管理最佳实践榜历经企业调研和多轮评审，最终遴选出23个场景最佳实践，分为“年度十大最佳实践”“AI组织变革标杆”“AI效能突破标杆”“AI应用创新标杆”四大类别，覆盖组织运营、生产制造、产品创新、营销增长和客户服务等领域。榜单延续“从场景出发”的评审导向，重点考察AI能否进入企业真实的经营管理场景、解决实际问题，并创造清晰、可衡量的价值。
在系统层面，金蝶灵基设计了Work、Manage和Build三种运行模式：Work面向日常执行，员工可通过自然语言完成搜索、分析、写作与汇报，并直接调用企业SaaS获取数据、操作业务；Manage面向组织管理，支持企业将AI作为“数字员工”纳入组织架构，配置岗位、职责、技能、权限与工作流；Build面向能力构建，赋能业务人员与开发者通过自然语言及可视化方式低代码搭建Agent、Skills和AI应用。
其核心差异化被表述为“企业统一上下文”：按角色、任务、权限和时点，装配身份与目标、实时业务事实、正式规则、经验记忆、任务状态五类企业依据，让不同岗位的智能体在各自视角下共享同一套事实与规则，贯穿询价到签约的端到端流程。
组织与治理：AI原生组织的三个层次
在“智能之上：AI原生时代的管理变革”巅峰对话中，金蝶集团董事会主席兼CEO徐少春提出，AI原生意味着全新的用户体验、思维模式和组织能力，其本质仍然是人，但智能将成为基础设施，持续为组织提供服务。
他进一步提出，AI原生组织可分为AI中枢、治理和价值判断三个层次：智能体执行端到端流程，组织负责智能体的组合编排和边界治理，人则对重大决策作出最终判断。同时他强调，AI转型首先是“一把手工程”，领导者必须先学AI、用AI并作出示范。
北京大学汇丰商学院教授魏炜在年度洞察《让AI在企业真正发生》中指出，企业AI落地的关键不在模型本身，而在于选准高价值场景、打通经营闭环，并建立匹配的责任与治理机制。
可复制动作：从场景选择到组织沉淀
结合公开信息，企业可优先从与经营结果直接相关的场景切入，例如营销增长、客户服务与经营分析，把AI放进真实业务流程而非独立试用环境。
在组织层面，可参考“数字员工”思路，为AI配置岗位、职责、技能、权限与工作流，实现人机混合团队的统一管理；同时把业务规则与专家经验固化为可复用的企业AI资产，让个体能力沉淀为组织能力。
治理层面，建议明确智能体的执行边界与人的最终判断权，做到事实有来源、动作有授权、结果有回执，避免AI在核心业务中失控。
关键依据
- 来源为金蝶官网新闻，发布日期2026-09-13，属企业官方发布内容，非第三方独立评测。
- 榜单23个最佳实践的具体企业名称与效果数据未在原文中逐项披露，正文未引用具体客户数据。
- 云栖大会演讲内容来自金蝶官网资源中心，发布日期2026-09-24，属厂商自述观点。
- 两篇原文同属金蝶官方来源，事件主体一致，合并为一篇产业趋势稿。
企业今天可以做什么
建议企业先做三件事：一是把AI纳入长远战略，从理念、组织、流程、人才和文化系统推进，而不是只采购工具；二是选准高价值场景，优先从营销增长、客户服务、经营分析等与经营结果直接相关的环节切入，打通经营闭环；三是同步建立责任与治理机制，明确智能体的执行边界与人的最终判断权，让经验沉淀为可复用的组织资产。