作者：周源/华尔街见闻
在今年春节后，“DeepSeek”点燃了整个社会对生成式AI（GenAI）的关注。
森马内部也顺势“按下了加速键”：董事长致全员的一封信率先定调，餐厅、电梯口张贴起“AI不是选择题，而是必选项”的海报；人资中心与数字中心联动，把“学习-实践-激励-评审-传播”的组织闭环铺进3000名员工的日常工作中。
用森马人力资源中心高级总监白云的话说，这是一次从文化到机制的系统性推进，“希望3000名同事也能投入到AI的使用中。”
与大部分企业用AI技术推动个体提效不同，森马的路径更像一次组织级重构。
在森马，能“看到一个AI组织可能的样子”：员工自下而上地成立跨部门小组，与IT共同解决业务问题；人力资源则从课程训练到认证，再到晋升、薪酬激励等做了体系的适配，“AI提效后，让HR有责任和义务去帮助员工考虑，员工还能做一些其他更有价值的事情是什么。”白云说。
这些变化，可以用一句话概括：这是在钉钉平台上长出来的AI组织。
那么，这家服装公司究竟如何“长在了钉钉平台上”？怎样实现将AI技术从工具变成组织能力？同时，又如何靠一套可复制的机制，把“个体效率”沉淀成“价值链重塑”？
起势：从点状尝试开始森马的AI之旅始于2023年6月。
森马数字中心高级总监路丽娜回忆：“我们直接成立了AI的项目组，从一开始就是一个公司级的项目。”
实际上，森马当年的切入很克制——小切口、场景化、高价值场景试点。
彼时，文生图精度尚不足以支撑“营销大片”，森马团队就从订货物料、电商创新页等对精度要求没那么高的环节先行落地；同时，配合业务背景强、对工具有研究热情的同事，持续训练提升模型在服装垂直场景的表现。
真正的拐点发生在今年春节后。
“不仅管理层比较重视，普通员工也受到了AI带来的很多冲击。”白云表示，文化动员先行：董事长信+海报+内部宣推，形成普遍认知和氛围感；机制激励紧跟其后：全员百日打卡、金点子征集、结合业务的挑战赛“三件套”同步上线。
上半年挑战赛评出三项代表性成果，其中最受关注的是“高通百万T”项目。
华尔街见闻了解到，这个项目巴拉巴拉以“高通面料+高通版型”为基础，推行面料滚动规划，结合智能AI匹配当下时尚流行元素快速生图定款、新技术3D上新提效85%、丰富时尚的印花满足个性化需求，通过再次加工实现柔性快反。
此外，以销定产，搭配工厂仓发货提速93%，打通从研发到交付的全链路快反体系，实现小单快反与接近零库存运营。
实际上，这可不是单点提效，而是“工具+流程并联”的价值链重塑。
这股势能向下扎根时，也并未陷入“年龄代沟”的刻板印象。
路丽娜的判断是：不是年龄，而是心态与好奇心。森马在各事业部组织“先锋部队”，2024年叫“数智先锋”，2025年演化为“尖刀营”“俱乐部”“星火燎原”等多种形态，对AI的拥抱从超级个体往超级组织演变。“这些不是公司硬性要求必须有，而是组织自发形成。”
森马的AI组织“火种”，与业务场景互相滋养，构成森马AI扩散的第一条增长曲线。
更重要的是，与当下很多公司仅仅把AI技术看成是单点的对个人、或单个工作流程片段提效的工具不同，森马把AI从“生产力”工具升格为“生产关系”重构的手段。
换句话说，很多公司只是宣导“AI很强大，我们要用AI”，却没有做组织层面的适配，比如激励机制，使用AI技术改造工作流程的技能掌握分级认证等等。
一些企业将AI变成少数人的“效率红利”，但生产关系不变，优秀个体就可能“带着工具出走”，变成组织留不住的“超级个体”。
森马给出的答案是系统性适配：学习资源、激励政策、晋升通道、岗位画像，全部对齐AI。
说具体点，就是森马打通了“AI超级个体”的晋升与认证体系。
白云明确，“从今年（2025年）到明年的员工晋升，我们会把AI认证这一项指标做一些优选。具备这样的能力，再叠加绩效达成，会作为事业部优先推荐晋升的同事；到了来年要调薪的时候，有认证的人会适当优先考虑加薪。”
2025年7月以来，森马启动数字化人才认证，共计收到了来自股份公司各一级组织共计508人次的报名申请，56%的报名者通过了认证。
森马还推动了AI人才画像更新和AI“超级个体”人才等级认证：把数字化能力纳入画像，成为“驱动因素”；HR与业务共同推进中级人才认证。
据路丽娜透露，“去年推人才认证时，事业部总经理层级也有人主动报名，并且认证通过。”
森马管理层内部形成AI实践分享机制，由事业部总经理对有效实践做闭环复盘。
在这套机制中，AI不再只是生产力工具，而被设计进生产关系：既避免学习负担“外包”给员工，又用实打实的晋升与薪酬建立起行为激励的“锚”。
钉钉在手：工作台即入口在森马的AI组织实践过程中，他们将钉钉作为AI组织的“主操作系统”。
“只要钉钉在手，这些事情都能做。”森马AI创新负责人林建霞说，在落地形态上，森马构建了四块拼图互相咬合。
第一块拼图是学习专区。
在线知识库拆开了全链路场景：企划洞察、设计研发、营销推广、终端零售、运营各自关联“通用工具+专项工具”；对应课程则通过“森学堂”上线，“通识课+岗位化课”结合，章节短小、支持碎片化；必修类会按岗位“千人千面”推送；学习有积分，可在餐厅、小卖部兑换。
第二块拼图即标杆案例库，这块相对简单：沉淀各事业部优秀场景，“AI森博士”IP在全员群定期宣发，形成持续曝光与复用。
第三是AIGC小论坛/社区：从2023年“AI设计大赛”衍生，迭代到带“话题圈”的内部社区。森马共有3000+员工，有1700+人自愿扫码加入。
在这里，既有“妙用AI工具”的心得，也有各类“工具包”汇编，成为灵感/复用的集散地。
最重要的拼图是AI表格（多维表）工单系统，这是森马AI组织的试点核心：问题-分流-回复-追踪全部实现系统化。
图片说明：森马内部的AI应用遍地开花若需做个简单描述，即：后台用AI自动打标“问题/期待/意见/吐槽”，并自动分配到相应工作人员；系统提供AI反馈做“情绪缓冲区”——先给用户“有人听见了”的回执，再等人工跟进解释；再到评委打分、复评、千人千面权限等复杂流程，也用同一套AI表格承接。
这就实现了“学习-实践-沉淀-复用-反馈-再迭代”在一个入口的闭环；更关键的是，每一步都来自业务现场：学习专区里的工具清单多由“一线员工在各个不同场域试炼出的好用东西”沉淀而成，反过来再供全员复用。
若说以上是AI组织的机制（基建）配套，那么基建必然要用于业务实战；森马的AI组织最明显的特征是重构业务的生产关系：AI不是用来炫技，而是要实现落地。
观察森马的AI组织落地，可以从“高通百万T”到“AI练货”做解析，这可以当成价值链打法的一个透视窗口。
“高通百万T”项目是森马“从效率走向价值链驱动”的典型样本。
对此，路丽娜有个精准概括：工具+流程，再以之并联，最终重塑价值链。
再来看“AI练货”，这是将AI嵌到终端导购的能力中构建与收入增长的链路，做法是与钉钉共创练货产品。
据林建霞描述，先在练货、搭配、留客等场景启动1.0版本，设定多轮权重（如引导、拿货比较、体验环节），经数据反馈持续调优形成模板；通过模板，再启用任务，将训练推送给指定门店导购，之后导购在手机端提交视频，AI根据设定的专家模型自动评分并给出改进意见。
首轮共创选在巴拉加盟体系，一则这个体系在线下已多年开展“超级导购季度培训+视频作业打卡”实践，AI正好“缝合断点”；二则其评价体系与业务规则完善，易于模板训练与落地。
林建霞透露，目前已有500+导购实际使用；看到效果后，迷你巴拉、森马品牌相继来扩场景，“但AI产品不是拿来就用，一定要适配自己的业务规则。”
“AI练货”的启发点：以业务规则为锚点，实现“场景标准化-业务模板化-规模化复制”，并允许事业部根据品类差异二次训练。
这与“高通百万T”一样，都是把AI镶嵌进关键业务骨干，而非“贴在表层”。
营销与运营：找到真客户森马在营销侧的实践显示：找对内部客户，比工具更重要。
比如文生图：从“概念阶段生成背景图/极限拍摄环境替代”，再到把节日热点与“儿童新式”结合做系列海报；对功能点（如发热、抗湿、防风）的表达更具象。
再比如内容中台+AI混剪裂变，是指内容由中台集中处理，终端的导购和消费者可以低门槛地帮助品牌做二次的口碑宣传。
有趣的是，林建霞说，当品牌营销部门应用这套混剪工具时，反馈“很差”——AI混剪效率和品牌对视频品质的要求不吻合；反而是运营推广对多渠道宣发和视频量变的需求，与工具的提效点更契合。
所以，“同样一个工具，不同业务部门的客户完全不同，一定要找对人。”林建霞说，AI能力要嵌入业务环节，找到“对”的人，比能力本身的强悍与否，更要紧。
在客服侧，森马区分了To B与电商To C：物流客服场景“问题聚焦、诉求是快速查到结果”，中间加AI客服即可显著降压；但电商客服要对品牌服务的温度和销售转化负责，团队“更为慎重”。
这些因客而异的取舍，显示森马对AI落地KPI与业务权衡的敏感度：不是“能用就上”，而是“能带来可验证的业务价值才上”。
AI时代，传统IT部门或团队的角色也在重写。
路丽娜把团队拆分为两套人马：一套做数字化基建升级，围绕商品、零售、供应链构建应用与数据一体化能力，并叠加算法；另一套做“布道者”，推动“人人会用AI”，把工具与方法扩散到业务第一线。
“原来是IT部门（或数字中心）从业务需求出发做工具，现在是业务体系可自己做工具。”林建霞说，这意味着数字中心的角色变为“布道与平台”：提供平台化工具（如AI表格/多维表、AI助理）、共创模板（如AI练货）、方法论与训练（如通识课、案例库、认证），由一线业务去用“既有的砖”，搭建“各自的墙”。
HR部门则负责“从文化、激励以及培训，做整体闭环”。
AI组织，更重要的价值环节还包括：认证即治理，把个体火花变成组织资产，比如森马的AI人才认证，这是实现将“个体火花变成组织资产”的关键机制。
目前森马的AI人才认证层级分初、中、高三档，涵盖三大通道AI、BI、系统应用（包含但不限RPA、AI表格）的技术认证：中级应用人才是当前森马识别的重点，当通识课+题库达标后，必须通过“应用案例汇报评审”；案例需清楚回答“什么场景、什么问题、用什么工具、ROI是什么”；评审强调业务价值：必须是“用于工作的”。
高级人才认证则要求认证人不仅会用数字化工具创造可落地的价值，还要能通过搭建工作流或系统等，为组织应用形成效能的系统化应用的能力，并有实际的应用产出。
也就是，要识别出能“通过手头工具搭建一套提效系统”的业务同学。
森马AI人才认证的规模与强度并不轻，其中AI类报名人数是300多人。据白云透露，今年AI案例提报中，最终认证出150名AI人才。
为确保公平，评委按“跨事业部、盲选”组成四个小组，每个小组的5个评委至少来自4个不同事业部的业务或技术专家，“每组分到70个案例”——评委工作量可见一斑：“60多个人，每个人汇报10分钟就是600分钟”，评委视角既看技术合理性，也看案例完整性与全链路有效性。
更重要的是，这套认证全部承接在AI表格上：案例提报、附件上传、评委打分、复评流转、权限隔离与“千人千面”，均“一表完成”。
这不仅实现了评审流程化、透明化，也让“优秀案例即刻进入知识库-再传播-再被复用”，形成增长飞轮。
平台与共创：为何是钉钉在“平台选择”问题上，森马的标准很务实：速度匹配与生态链接。
首先生长的这个基础——AI平台，本身的更新要高频。钉钉8.0发布后，林建霞说，AI表格（原“多维表”）“迭代非常快，有效适配我们的诉求。”
钉钉的会议AI听记，支持“100多个国家的语言，还有方言”，便于与海外事业部或客户沟通。
第三是生态协同，一个入口串起学习专区、AI/RPA/多维表专区、标杆案例库，前端连供应商、后端连代理商，上下游“都在同一个协同生态”。
最后是共创导向，如AI练货，“聚焦核心应用场景，与头部客户共创，垂直打磨”，森马则以“单场景跑通-跨事业部复制-扩覆盖率”的方式推进。
这些模块对B端开发者非常友好，数字中心在代码侧与“通义灵码”等工具配合，可以直接在内部集成应用，并随之大规模复用。
所以，森马并不是“买一堆工具”，而是“在一个统一平台上组织业务生产”。
这正是“在钉钉上长出来”的含义：学习、传播、实践、反馈、评审、复制并进而复用打磨，都在同一张网上完成，组织的神经末梢与业务毛细血管，通过钉钉平台，实现完全打通。
如果把时间线拉长，森马AI实践大致经历了三步：首先是点状提效（2023年）：以“文生图”等工具在订货物料、电商创新页等环节试点；第二阶段（2024年）通过强场景化应用驱动各业务链路点状生长出AI火种；其次，组织动员（2025上半年）：董事长信+海报+三项机制（打卡/金点子/挑战赛），学习体系与“先锋—尖刀营”形成网络。
第三步，价值链重塑（从2025年到现在）：以“高通百万T”“AI练货”为代表，把AI嵌进产品开发、供应链与终端训练的核心流程；以认证体系与AI表格为治理底座，把业务改进，变成可复用的组织资产。
AI不是取代，而是赋能：森马没有将“赋能”停留在口号上，而是将之写进机制：晋升、加薪、认证、课程、社区、案例、工单和表格，层层咬合。
正因如此，员工的创造力，才能顺利转化为组织的结构化能力，并继续反哺业务增长。
站在今天回望GenAI横空出世的数年，“DeepSeek”的社会级热度只是一个外部触发器。
真正让森马成为“钉钉长出来的AI组织”的，是其组织工程：用钉钉工作台承接学习、协同、应用与治理；用AI表格连接规则、流程与人的反馈；用挑战赛/金点子/打卡激活自下而上的创新；用认证把“个体火花”变成“组织资产”；用“布道者+基建”的双轮驱动，一线业务转变角色，从提需求，变成自己造工具。
这套工程的要义不在“用了多少工具”，而在组织是否围绕AI改造了生产关系。
森马的AI组织实践，给业界提供了一种可复制的路径：先做实氛围与激励，再做厚学习与案例，接着通过钉钉平台做细流程，最终实现了AI成为价值链的“细胞和血肉”。
当“组织在线、业务在线、反馈在线”真正实现，AI便不再是一阵风，而会沉入企业基业长青的日常与年轮。
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