AI智能体上岗，企业商业计划该重写了

当AI智能体接手那些繁重琐碎的工作后，不妨问问团队：我们终于有时间去做哪些事情了？因为，仅仅采用AI，并不足以让企业在竞争对手中脱颖而出。

企业级AI正在推动企业运营方式发生一场影响深远的变革，当AI智能体开始承担过去需要耗费员工整整一周时间的工作时，那些曾经因“我们没有足够的人力和时间”而被搁置的项目，就值得重新审视了，这也引出了一个值得在下一次规划会议上讨论的问题：如果团队有更多时间去做事，我们会选择推进哪些工作？

大多数企业其实早已有了答案，有些客户值得投入更多精力去维护，有些前景可观的创意正等待有人将其开发出来，还有一些服务，如果成本与收益能够匹配，就会创造可观的价值，这些机会往往不会被纳入业务计划，因为推进它们所需要的人手，早已被现有工作占满。

AI为企业领导者提供了重新审视这些决策的理由，随着AI的应用日益普及，仅仅部署AI智能体，已经不足以让一家企业区别于另一家企业。更大的机遇在于重新思考企业的运营方式、能够满足哪些客户需求，以及如何创造过去无法实现的价值。

Creatio发布的《企业级AI应用现状报告》基于对608名IT和业务决策者的调查，揭示了这种可能性正在多大范围内成为现实。70%的受访者表示，他们所在的企业已经不再停留于AI实验阶段。与此同时，78%的受访者表示，他们的企业已经开始在不同部门或业务场景中扩大AI智能体的应用规模，或者预计将在一年内实现这一目标。随着AI应用范围不断扩大，企业面临的机遇在于：将新增的工作能力与更具雄心的业务计划结合起来。

报告中最能揭示问题的一项发现，涉及企业对员工队伍未来的预期。89%的受访者预计，AI智能体将增强团队能力、扩大团队的工作承载能力，或者创造新的岗位。只有9%的受访者预计企业将大幅削减员工人数。这些预期并不能证明就业最终会发生怎样的变化，但它们表明，许多企业正在认真思考AI的潜力。

真正值得管理者思考的是：企业预计将获得的新增工作能力，最终会用在什么地方？

客户服务团队可以利用这些新增能力，更加深入地处理复杂的客户问题。销售团队或许终于能够投入足够的资源，维护那些过去很少得到关注的客户。运营团队则可以在应对新需求的同时，着手清理长期积压的工作。每一种可能性都需要经过商业可行性分析，但AI能够改变那些过去使相关工作难以获得资源支持的前提条件。

我会把这一讨论纳入每一项重要的AI投资决策，除了估算AI能够节省多少工时，还应该进一步追问：这些节省下来的时间，能够让企业实现哪些原本难以实现的目标？同时，应当明确由业务负责人承担相应责任，说明团队将如何利用新增的工作能力，以及客户或员工将从中获得什么益处。这样一来，AI投资就更容易与企业的增长重点建立直接联系。

新增的工作能力能否真正发挥作用，取决于AI与相关工作流程的衔接程度。

以客户开户或入驻流程为例，AI智能体可以收集信息、识别缺失的文件，并准备好申请材料，供工作人员审核，这能够大幅减少行政事务方面的工作量，但客户的整体体验还取决于接下来发生的事情：申请材料能否送达正确的处理人员，特殊情况能否得到及时解决，以及客户是否需要重复提供相同的信息。

真正的机遇在于改善整个服务体验，员工可以把精力集中在需要判断力的决策上，而AI智能体则提前整理好相关信息，为他们提供支持。如果人机之间的工作交接设计得当，企业就有可能在给予每位客户适当关注的同时，服务更多客户。

因此，我认为，工作流程设计应当成为企业管理层的一项职责。技术团队能够确定AI智能体可以完成哪些任务，而负责实际运营流程的人员，则能够解释这些能力究竟能在哪些环节产生实质性的改善。将这两方面的视角结合起来，有助于企业选择真正有价值的应用场景，并明确工作责任应当如何在人与AI智能体之间进行交接。

员工也应该参与这一设计过程，他们最清楚每周都会遇到哪些特殊情况、哪些信息经常不可靠，以及哪些看似简单的任务实际上需要谨慎判断，他们的实际经验能够从一开始就帮助企业改进AI部署方案。

让员工参与进来，也能创造一个切实可行的学习环境，使他们逐步掌握如何向AI智能体分配任务、引导其工作，以及评估其工作成果。

随着AI智能体承担越来越多的责任，明确的治理机制能够让应用规模的扩大更容易管理。

报告发现，在已经建立完整AI治理体系的受访企业中，71%对扩大AI应用规模充满信心;相比之下，在仍处于治理框架建设阶段的企业中，这一比例只有17%。

这反映的是两者之间的关联，而不能证明仅凭治理机制就一定能够建立信心。不过，这一发现为我们理解AI治理提供了一个有价值的视角。人们谈论治理时，往往主要关注它所施加的限制，而清晰的授权机制同样重要。明确的权限边界能够帮助员工更快地采取行动，因为他们清楚自己有权作出哪些决定。

同样的原则也适用于AI智能体，负责生成摘要的智能体，与能够修改客户账户信息的智能体，需要拥有不同级别的权限。团队应该清楚每个智能体可以访问哪些信息、哪些操作必须经过批准，以及在必要时应当如何介入并进行干预。随着业务流程不断演进，还应由业务负责人承担审查智能体工作表现的责任。

一旦这些实践机制建立起来，其他团队就可以在此基础上继续推进。每一次AI部署，都能成为积累经验、形成可复用方法的机会，让下一个团队直接借鉴已有成果，从而降低企业在整个企业内扩大AI应用规模所需付出的努力。

这样一来，治理就不再只是限制风险的手段，而会成为企业持续、稳定地执行各项工作的能力组成部分。

这份报告也提醒企业领导者，应当拓宽评估AI贡献的视角。

在使用AI实现超过一半工作流程自动化的企业中，33%的受访者表示，过去六个月里，AI帮助企业增加了收入，而在使用AI实现自动化的工作流程不足10%的企业中，这一比例为14%。

需要注意的是，这些百分比反映的是报告AI带来收入增长的企业所占比例，而不是企业收入实际增长了多少，它们也不能保证，自动化更多工作流程就一定能够带来业务增长。不过，这些数据确实表明，在讨论收入增长时，企业值得认真考虑进一步深化AI应用。

节省工时是一个有用的起点，但更值得深入追问的是：AI究竟为业务带来了什么变化？

对于客户服务项目而言，这种变化可能表现为：在维持客户满意度的同时，成功解决更多问题。

对于销售业务而言，则可能表现为增加与客户互动的时间，并进一步考察这种变化是否有助于提高转化率或客户留存率。

将运营层面的衡量指标与实际业务成果联系起来，能够帮助管理者判断下一步应该把投资投向何处。

不过，企业在建立这种联系方面仍有改进空间。在那些以改善客户体验为目标推进AI应用的受访企业中，只有56%会衡量客户满意度。如果企业能够在部署AI之前，就明确预期成果及其衡量指标，就能为评估实际进展提供更清晰的依据。随着实践经验不断积累，这也有助于团队持续调整和改进实施方案。

业务计划建立在一系列假设之上：企业凭借现有的人员和资源，究竟能够完成多少工作、提供哪些服务，以及实现怎样的目标。

当AI改变企业的工作承载能力时，这些假设就值得重新审视。

有些机会仍然会受到市场需求、资金投入，或者其他无法通过AI解决的因素制约，但另一些机会，则可能因此变得容易实现得多。

管理团队应该愿意重新开启这些讨论，尤其是那些过去因为员工没有足够时间而被搁置的工作。

这正是当前企业级AI发展阶段具有深远意义的原因所在。

机遇不仅仅在于释放员工的时间，或者提高现有流程的效率。AI为企业提供了一次重新思考自身运营方式、客户服务模式，以及未来能够争取哪些商业机会的契机。

随着AI应用日益普及，仅仅部署AI智能体，无法创造持久的竞争优势。真正能够让企业脱颖而出的，是企业能否有效利用AI，重塑商业模式、重新设计业务流程，并为客户提供更好的体验。

AI时代的竞争优势，不会仅仅来自采用AI，而将来自借助AI重新想象一切可能。

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