第十章 · 企业跃迁（延伸） · 摩根大通
企业年报披露 · 2024年
先让员工有一个受控、可用的 AI 入口。
从LLM Suite看，巨型组织如何连接基础设施、员工使用与业务场景。
它面对什么问题
数据和权限要求严格的大型银行，怎样让分散在各部门的员工开始使用生成式AI？
公开资料披露了什么
摩根大通2024年报披露，LLM Suite向全球超过20万名员工开放，在受控环境中提供生成式AI能力，以保护客户和公司数据。其2025年技术文章介绍了从员工需求出发的推广过程。
延伸材料：IMA「AI原生组织全球实践」中的《JPMorgan Chase：30万人银行的全员AI转型》。进入知识库 ↗
20万是开放或接入规模，不能当作日活，也不能直接换算为节省的岗位或利润。本篇聚焦2024—2025年受控推广切片，不概括全部后续智能体计划。
人机分工，组织变化在哪里
以下为依据《碳硅组织》框架所作的分析与借鉴，不是企业官方岗位表。路径标签针对本篇切片，不为整家公司评定等级。
- AI可以承担
- 支持构思、起草等知识工作，为进一步进入业务流程提供共同入口。
- 人需要负责
- 员工检查输出；业务负责人判断场景价值；平台团队负责受控访问及数据保护。
与只发工具账号相比，组织需要同时建设访问环境、使用支持和业务反馈。全员可用可以积累场景，但每一条高价值工作流仍需单独验证。
- 01提供受控使用入口
- 02员工提出真实任务
- 03审核可用的工作成果
- 04筛选值得嵌入流程的场景
公司统计的是有账号、常使用，还是确实改善了一件工作？
把启发带回你的一件事
选择一个部门的一类文档任务，用“获得访问、实际尝试、成果可用、进入流程”四栏记录两周情况，检查人在哪里停下。
这是建议的练习方式，尚未在你的业务中验证。
留下三类可比较的证据
- 真实任务尝试人数
- 成果被采用的任务数
- 每次人工复核用时