WorkBuddy 到蒙牛“打工”，带动全员“卷”AI工具

蓝鲨导读：“训—赛—证—产”闭环机制，实现组织级AI复用。

作者 | 此间少年

编辑 | 卢旭成

“小象超市订单处理时间从3小时缩短到15分钟，电商主图从3到5分钟每张缩短到几秒、出图速度提升25到35倍，奶牛疾病诊疗响应时间从1.5天缩短到2小时，城市经理借助Agent处理核算、沟通、台账等事务后，可以释放约80%的相关时间。”借助腾讯WorkBuddy，蒙牛通过举办全员AI应用大赛，沉淀出一组可量化的效率提升成果。

作为一家实现高品质奶源、供应链与终端零售全覆盖的大型乳企，办公智能体落地，要回答三道现实考题：办公智能体能承接哪些复杂工作？能否参与经营判断？个体提效如何转化为组织能力？

从订单处理、电商物料生产到牧场奶牛诊疗，蒙牛与腾讯WorkBuddy的实践，为大型实体企业落地办公智能体提供鲜活样本。办公智能体的价值，不只体现在看得见的提效数字，更要在安全可控的前提下，真正嵌入企业的真实业务流程。

智能体落地企业的“三组现实矛盾”

2026年办公智能体赛道竞争愈发白热化，互联网巨头、办公软件及大模型厂商纷纷向企业端输出智能体产品。BCG联合MITSloan调研21个行业2102名高管发现，35%企业已经在使用或探索智能体。但智能体批量上线，并不代表企业效率会自然改善。德勤调研显示，仅有21%的企业搭建起成熟的智能体治理机制。

对大型实体企业而言，关注点早已从“要不要部署智能体”，转向“如何把智能体嵌入真实业务流程”。大型企业手握庞大IT系统、成熟组织流程与多年业务经验，真正的难点在于，用更低成本盘活现有资源，解决一线实实在在的业务痛点。

大型企业落地办公智能体，绕不开三组现实矛盾。

一是业务日趋复杂与员工深陷重复劳动的矛盾。企业内部ERP、SAP、电商后台、各类办公系统并存，但系统之间的数据打通仍存在“最后一公里”，不少工作依旧依靠人工下载、复制、核对、录入完成。

蒙牛新零售团队就是鲜活例证：团队每日要从电商平台拉取订单，比对工厂生产排期后录入SAP，整套流程原先需要3小时。业务规模扩大后，这项工作参与人员从1人增加到5人，全年都要持续运转。

不止线上业务，线下同样存在大量事务性负担。城市经理白天外出走访客户，回到岗位还要做核算、对接沟通、整理台账、上报数据，大量精力消耗在非核心工作上。

二是市场响应要求提速与企业内部协同链路冗长的矛盾。台风会扰动库存调度，竞品营销动作不断更新，渠道模式、消费偏好也持续发生变化，外部市场节奏持续加快。但大型企业调整业务，离不开多岗位、跨部门协同流转。以蒙牛冠益乳电商主图迭代为例，传统流程需要提交需求、等待设计排期，层层流转拉长了物料产出周期。

三是专业人才资源稀缺与一线专业需求分散的矛盾。企业内部专家人数有限，但很多现场业务都需要依靠专业经验做判断。牧场奶牛诊疗就是典型场景，基层牧场分布广，执业兽医供给有限，过去遇到牲畜出现健康问题，往往要等候专家到场处置。

这些矛盾也揭示：办公智能体的比拼，核心是降低企业执行、协作以及专业能力调用成本。

从“人拉肩扛”到“AI代劳”，蒙牛的效率跃迁四重奏

面对大型企业落地办公智能体的诸多难题，蒙牛基于腾讯WorkBuddy打造“蒙牛桌面AI助手”，给行业提供了一份实体企业可参照的实践样本。

员工通过自然语言就可以调用智能体，处理网页、表格、文档和办公协同任务，把高频重复的操作交给智能体完成，由此带来多维度业务提效，可以拆解为四笔效率账。

第一笔账，执行效率，释放员工事务性工作负担。员工向WorkBuddy下达指令，由AI从小象超市后台抓取订单并完成后续处理，原本3小时的订单处理工作压缩至约15分钟。新零售团队每月300多场会议，时长、纪要、参会情况，也交由AI统一整理分析。

管理场景同样发生改变。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对接13位大区经理，过去布置一项任务，需要逐条发送消息，再逐个跟进督办；现在只需向WorkBuddy下达一次指令，就能完成批量提醒与任务催办，跨区域管理工作量得到明显简化。

第二笔账，内容生产效率，降低物料产出的人力与时间成本。依托腾讯WorkBuddy搭建的“牛图工厂”，员工上传设计模板和记录产品卖点的Excel，系统自动识别版式、调取产品素材，批量输出电商主图。单张图片制作时间从3-5分钟缩短至数秒，出图效率提升25到35倍，支撑电商业务快速迭代的内容需求。

第三笔账，经营效率，缩短业务信息处理链路，辅助科学经营决策。蒙牛新零售团队需要持续跟踪竞品的新品、定价、促销与营销动态。过去员工需要切换多个平台手动搜集整理；如今可以设置AI定时任务，自动归集竞品情报，输出结果直接服务于下一周业务规划。

AI也被用在经营预判环节。冠益乳在小象平台单日销量约1.4万罐，台风等极端天气会直接影响前置仓销售。团队借助AI汇总一周气象和受灾区域信息，辅助测算订货量，联动采购，减少货品积压与临期损耗。

以往业务人员“找信息→整理信息→形成判断”的工作链路得到优化：AI承担繁重的搜集、清洗工作，业务人员得以把更多精力放在经营判断与决策上。

第四笔账，专业能力复用效率，放大专家经验的业务覆盖半径。蒙牛奶源事业部王国银长期扎根牧场一线，他把国内外奶牛疾病权威著作导入WorkBuddy知识库，结合自身实操经验，封装出奶牛精准诊疗Skill。

牧场一线人员录入奶牛体温、采食量、产奶量、精神状态等信息后，AI会进一步询问细节症状，不断缩小疑似病症范围，输出多套管护参考方案。遇到危重、复杂病症，依旧由执业兽医结合实验室检测给出最终判断。

这套工具已经在多家牧场试点，单牧场诊疗相关工作耗时由1.5天缩短至2小时。它的价值在于，把专家沉淀的知识和实操经验封装成标准化Skill，让有限的专家经验，覆盖更多分散的一线牧场。

复制提效成果，蒙牛搭建“训赛证产”闭环机制

单点岗位跑通提效只是起点，如何把零散的AI实践复制到全组织，实现个体到组织级能力升级，是蒙牛下阶段的重点。

今年，蒙牛从28个一级事业部选出200名“AI先行官”。参与者不全是IT人员，大多来自牧场、新零售、营销、供应链等业务部门，立足岗位真实痛点开发AI应用。

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，联合交付。

在蒙牛集团人才发展与文化总监陈一丹看来，当初选择和腾讯合作，看重三点：一是平台实力与既有合作基础；二是腾讯配套完整的赛训团队，提供课程和专家陪跑，帮助员工用好AI工具；三是双方具备长期合作的基础。目前这三个目标均已落地，项目整体推进顺畅，腾讯WorkBuddy提供了专业细致的全流程服务。

大赛评审将业务价值权重设为30%，同时兼顾应用深度、创新性与可复用性。导向十分明确：优先挖掘真正解决业务痛点的人才和场景，再把验证成熟的能力向集团推广，不追求徒有技术噱头却无法落地的项目。

要实现从单点创新到全集团规模化复用，蒙牛和腾讯搭建起“训、赛、证、产”完整闭环。“训”的环节，除WorkBuddy工具教学外，企业配套内部AI平台开展系统培训，帮助不同岗位员工建立AI应用思维。

进入“赛”的阶段，员工带着真实业务需求参赛，依靠实战检验AI方案效果，把想法打磨成可用的应用。后续蒙牛还将上线L1L3分级的AI先行官认证，明确不同层级能力标准。L1侧重提示词与工具实操；L2要求结合业务产出可用AI应用；L3则接近FDE角色，既懂业务诉求，又能把业务需求转化为AI方案，并且持续跟进落地效果、迭代优化。

完成训、赛、证之后进入“产”，重点做资产沉淀。蒙牛计划搭建内部案例库、人才库与Skill库。先行官开发的Skill，经过业务、安全审核后，可以上架WorkBuddy企业版。依托平台的Skill共享能力，集团内其他岗位可以直接调用，不用重复从零开发，直接享受应用带来的业务增益。

这也意味着，蒙牛推进办公智能体，已经从教会员工使用工具，转向依靠先行官开发AI工具、供全员复用。对大型实体企业来说，AI形成规模效应的关键，就是把单点跑通的提效经验，沉淀成整个组织可以反复调用、安全可控的数字资产。

腾讯智慧零售行业解决方案专家闵利铭表示，WorkBuddy在蒙牛现阶段的价值分成两层：一是把重复性工作接走；二是把原来做不了的事变成可能。

下一步，腾讯计划和蒙牛团队在保障业务安全的基础上，共同评估内部业务系统与企业数据的开放边界，通过MCP、API完成安全可控接入。“这才是真正的深水区”，他表示，“现阶段我们的目标还很朴素：先把WorkBuddy普及开，让大家真的用得起来、觉得好用。”