[图源：CIOCDO]
作为一名睿信咨询AI与数据转型战略顾问，我必须提醒所有CEO：如果你还在谈论“自动化”，你可能已经落后了。
人工智能的浪潮正迎来一个关键的转折点。它不再是简单地“执行”命令，而是开始“决定”什么是重要的，并主动将其付诸实施。
我们正在从GenAI（生成式AI）快速迈向 Agentic AI（AI自主智能体）。
这篇最新的行业报告揭示了一个惊人的事实。据全球权威研究机构Gartner预测：
到2028年，至少15%的日常工作任务决策将由AI自主智能体自主完成，而2024年，这个比例是0%。
此外，到2028年，预计33%的企业软件将内置AI自主智能体，而2024年这一比例不到1%。
这是一个从0到1的根本性转变。
读完本文，你将获得关于这场变革的3个核心洞察，以及一套包含5个步骤的“CEO行动指南”。
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很多管理者容易混淆“自动化”与“自主智能体”，这在战略上是致命的。
作为睿信咨询顾问，我帮您清晰地区分这几个阶段的本质区别：
1、自动化 (RPA)：这是“体力活”。它基于固定规则，机械地重复人类的任务（如数据录入）。它很僵化，遇到异常就“罢工”。
2、智能化 (ML-机器学习)：这是“被动预测”。它能识别模式并进行预测（如标记异常），但它无法决定下一步该做什么。
3、生成式 (GenAI)：这是“创意活”。它能创造内容（语言、图像），但它仍然在等待你的指令。它创造可能性，但不负责优先级。
4、自主智能体(Agentic AI)：这是“脑力活”。它能感知、推理并主动行动。你给它的不是指令，而是目标。
报告中有一个绝佳的例子：
传统自动化：对客户工单进行分类，并推送给正确的队列。
AI自主智能体：对工单进行分类，自主起草回复，实时更新CRM记录，甚至在权限范围内直接解决问题。
这就是核心区别：传统自动化在“执行规则”，而AI自主智能体在“执行判断”。
AI自主智能体需要“思考”，而思考的基础是数据。
报告一针见血地指出：
“为了让AI自主智能体工作流对企业有效，人工智能解决方案必须锚定在一个深度统一的记录系统上。”
在我看来，这是中国企业最容易忽视，也是最致命的陷阱。
我们热衷于购买最新的AI工具，却不愿投入资源去整治内部混乱的“数据孤岛”。如果你的CRM（客户系统）、ERP（资源系统）和HR（人力系统）数据是割裂的、肮脏的，那么你买来的AI自主智能体（平台）就是“无米之炊”。
它无法获得推理所需的上下文，只能胡乱猜测，甚至“好心办坏事”。
德勤（Deloitte）的最新调查也证实了这一点：近60%的AI领导者承认，采用AI自主智能体的最大挑战，恰恰是与遗留系统（老系统）的集成以及随之而来的风险与合规问题。
先治好“数据病”，再谈“AI大脑”。这是CEO必须建立的铁律。
AI自主智能体来了，我们会失业吗？
报告给出了一个极其反直觉，但又合乎逻辑的答案：AI自主智能体最负责任的使用方式，不是替代，而是强化。
事实上，PwC（普华永道）的研究发现，48%的受访高管报告称，由于AI自主智能体带来的变化，他们可能会增加员工人数！
为什么？
因为AI自主智能体接管了程序性的“执行工作”，人类的角色被提升到了一个新高度：
我们不再是工作流中的“操作者”（Operator）；
我们成为了“意图的设计者”（Designer of Intent）。
我们未来的核心工作将是：
1、定义目标：告诉AI“我们这季度的战略目标是什么”。
2、设定边界：划定AI的决策权限和伦理红线。
3、解释结果：从战略视角去分析和复盘AI的行动。
这要求我们的团队从“微观管理工作流”转向“宏观监督AI智能体”。这对员工的技能提出了全新的要求。
那么，企业该如何为这个“自主智能体时代”奠定基础？报告给出了一个清晰的路线图。我将其提炼为CEO必须督办的“五步行动”：
1、建立“深度记录系统” (Unified Data)
行动：立即启动“数据基建”项目。打通你的CRM、ERP、HR等核心系统，确保AI自主智能体能够实时、一致地访问全景数据。
2、划定“治理红线” (Governance)
行动：成立AI治理委员会。明确定义AI自主智能体的“自主权边界”，哪些决策必须人工监督？决策失误如何审计？这关乎信任与安全。
3、采用“编排工具” (Orchestration)
行动：未来你的公司将有多个AI自主智能体（财务AI、营销AI、客服AI）。你必须引入一个“协调层”工具，来指挥它们协同工作，并处理AI与人类团队的任务交接。
4、启动“团队重塑” (Reskilling)
行动：立即为你的团队投资“新技能”培训。员工必须学会如何监督、解释和完善AI的行为。他们不再是执行者，而是AI的“教练”和“管理者”。
5、优先“集中运营” (Centralization)
行动：AI自主智能体在标准化、集中化的流程上才能发挥最大价值。在部署AI之前，先砍掉冗余、低效的“土流程”，实现运营的标准化和集中化管理。
AI自主智能体的时代并非遥不可及，它已经到来。
数据清晰度、流程集中化、治理、编排和人类监督——这五者的协调统一，是“AI实验”和“AI转型”的根本区别。
这场变革的核心，是人类角色的升级。你的竞争对手正在构建自主的“决策系统”，而你是否还在满足于自动化的“执行任务”？
AI自主智能体（Agentic AI）工作流：拥抱人工智能的下一波浪潮
忘记自动化——人工智能即将超越你的工作流。下一波人工智能不仅会执行任务，还会决定什么是重要的，并将其付诸实施。
[图源：Credit: Shutterstock/DC Studio]
软件正在学会采取行动。它不仅仅是响应或执行命令，而是能够感知上下文、推理复杂性，并为了自身目标而追求结果。AI自主智能体（Agentic AI）是当下的热门词汇，但在炒作背后，它代表着组织在未来几年内工作方式、支持团队和决策方式的有意义的转变。
AI自主智能体不仅仅是一个短暂的潮流，它代表着自动化进化的下一个阶段——从追求效率转向适应性，从静态工作流转向能够解释意图、与人类团队协作并真正为自己思考和行动的系统。由于其有望显著提高生产力和效率，这很容易理解。
据Gartner（高德纳）预测，到2028年，至少15%的日常工作任务决策将通过AI智能体自主完成，而2024年这一比例为0%。此外，到2028年，预计33%的企业软件应用将包含AI智能体，而2024年这一比例不到1%。尽管这令人兴奋，但它并非一种通用解决方案，在全身心投入之前，现在是时候权衡采用AI自主智能体工作流将对您自己的业务带来的益处和挑战了。
一、从自动化到AI自主智能体的旅程
自动化的早期是关于重复和一致性。机器人流程自动化（RPA）工具用基于规则的脚本取代了手动数据输入、基本调度和其他重复性任务。这在当时是革命性的，但其方法是僵化的。当输入与脚本不匹配时，就需要人工干预。
随着时间的推移，企业将智能融入这些工作流。机器学习使软件能够进行预测或分类，推动自动化走向更高的复杂度。然而，即便如此，系统仍然是被动的。它们能够响应，但无法主动发起。例如，人工智能可以标记异常情况，但无法决定它是否重要或对此采取什么行动。
然后是生成式人工智能（GenAI）时代，模型能够创造语言、图像和代码。生成式人工智能扩大了机器能够生产的范围，但并没有扩大它们能够决定的范围。它创造了可能性，而不是优先级。这种智能是表现性的，但还不是“自主”的（Agentic）。
有了AI自主智能体，我们正在进入一个系统不仅被动反应，还能主动行动的阶段。这些AI自主智能体能够感知变化的条件，推理各种选择，并自主采取行动。它们不仅仅是遵循指令，而是推动实现真正的商业目标。换句话说，软件现在有了目的性地行动，尽管仍在人类监督的范围内。
二、AI自主智能体是什么……以及不是什么
AI自主智能体将智能和自动化融合成一个单一的操作层，能够管理结果，而不仅仅是执行步骤。它不依赖人类定义每一条可能的规则，而是理解目标和上下文。它能够推理多个输入，选择最佳路径，并随着条件的变化而适应。
对于任何一种人工智能来说，数据都是至关重要的，这种程度的推理需要记忆或数据源。为了让AI自主智能体工作流对企业有效，人工智能解决方案必须锚定在一个深度统一的记录系统上，这个系统是反映整个组织实时发生情况的唯一真实来源。没有这个数据基础，AI自主智能体就只能猜测，记录系统为人工智能和业务运营提供了连续性。理解不仅要做什么，以及这一行动如何与更大的使命对齐，并让每个团队成员都了解当前的情况，这是至关重要的。
虽然传统的客户支持自动化可能会对服务工单进行分类并将其路由到正确的队列。AI自主智能体系统可以对问题进行分类，起草回复，更新记录，甚至如果问题在定义的范围内，还可以解决问题。在销售环境中，它可以评估潜在客户质量，根据行为数据定制外展，并在等待手动触发之前将潜在客户通过销售漏斗推进。
这种区别是微妙但强大的。与传统的自动化执行规则相比之下，AI自主智能体执行判断。它不仅知道要做什么，还会根据上下文和不断变化的信息来决定如何做，这种自我指导的能力使技术如此具有变革性。
但请不要误会，这并不是支持裁员或放弃我们的朝九晚五工作，以AI自主智能体替代品取而代之的论据。人类监督仍然是必要的——可以说比以往任何时候都更重要。尽管技术在进步，但终端用户和消费者对它的意识和审查也在增强。
因此，AI自主智能体最负责任的使用方式不是替代，而是强化（赋能员工）。它是让人们从程序性工作中解脱出来，以便他们可以专注于需要人类触感的复杂、富有同理心的问题。这在房地产或医疗保健等行业尤其重要，因为决策是非常个人化的。
三、为AI自主智能体时代做好准备
优化AI自主智能体不仅仅是添加更智能的工具，它始于重新架构这些工具所处的环境。那些繁荣发展的组织将拥有集成的、高质量的数据基础和统一的工作流。分散的系统或不良的数据卫生状况可能会削弱AI自主智能体有效推理的能力。对于许多企业来说，这意味着现代化它们的记录系统——这意味着对构成数字运营的记录系统（如客户关系管理、企业资源规划和人力资源平台）进行现代化改造。
同样重要的是需要有明确的限制。企业必须定义什么是好的决策，AI自主智能体的自主性的范围以及必须遵循的道德或合规约束，这种自由与控制之间的平衡至关重要。如果限制过多，人工智能就无法有效得行动，但限制过少，它可能会超出组织的意图行动。
德勤（Deloitte）最近的调查结果反映了这一点。近60%的人工智能领导者报告说，他们的组织在采用AI自主智能体时的主要挑战是与遗留系统集成以及解决风险和合规问题。另一方面，对于其他受访者来说，不明确的用例/业务价值是主要原因。尽管两组人都将风险和合规问题列为最大的挑战，但很明显，对于员工在AI自主智能体拼图中的位置存在分歧。
但如果我们从历史中学到了什么，那就是当人、流程和技术作为一个协作网络一起运作时，才能实现最佳结果。在人工智能的下一个时代中表现出色的组织将是那些在部署AI自主智能体时考虑到这一点的组织。
四、为什么人类是有价值的
尽管围绕AI自主智能体的许多讨论都集中在自动化上，但更深层次的故事是关于增强。随着智能深入系统，人类角色在目的上提升了。人们不再是在每个工作流中的操作者，而是成为意图的设计者。这包括定义目标，设定伦理和运营边界，并通过商业战略的视角解释结果。
这种演变将不可避免地重塑角色和组织设计。团队将从微观管理工作流转变为监督AI自主智能体，策划数据和优化跨系统的性能。这将需要新的技术熟练度和将有意义的工作委托给智能系统的新技能。事实上，PwC（普华bindo）最近的一项研究发现，67%的高管同意AI自主智能体将在未来12个月内极大地改变现有角色。事实上，48%的人报告说，由于AI自主智能体带来的变化，他们可能会增加员工人数。
早期接受这种转变的领导者将获得的不仅仅是效率的提升。随着AI自主智能体的学习和改进，组织可以在不增加员工人数的情况下扩大决策规模。他们可以实时响应客户需求，预测并保护他们的业务免受市场变化的影响，并将人类的创造力和创新力分配到最重要的地方。
五、构建AI自主智能体工作流
在组织能够充分实现AI自主智能体的价值之前，它们需要奠定基础，就像在实现自动化的好处之前必须集中系统和数据一样。如果没有正确运营和技术基础就部署AI自主智能体系统，只会放大低效，而不是消除它们。公司必须首先通过确保其数据基础设施统一、流程标准化以及治理框架足够成熟来协调人、流程和技术，从而支持大规模决策。
为了有效实现这一转变，组织应专注于以下几个关键步骤：
建立深度记录系统。AI自主智能体依赖于对信息的一致、实时访问。整合跨部门、系统和平台的分散数据，确保AI自主智能体具有智能行动的可见性和背景。
创建并执行明确的治理和道德规范。定义AI自主智能体自主性的边界，明确需要人工监督的地方以及决策应如何审计，这有助于建立信任并防止未经授权的自动化。
采用协调层（编排）以实现多智能体协作。随着人工智能系统的增长，企业将需要编排工具来协调AI自主智能体之间的沟通、将任务移交给人类团队以及对齐目标。
为人工智能协作重新培训团队。在AI自主智能体工作流中，人类和人工智能不是孤立工作，而是作为一个团队。员工必须学会监督、解释和完善AI自主智能体行为，从流程执行转向绩效管理和持续改进。同样重要的是，团队需要与人工智能一起工作，并接续其工作，处理需要同理心或判断力的人类时刻。
先集中化以实现最大影响。AI自主智能体在已经实现集中运营的组织中发挥最大价值——放弃同店模型，转而采用专业团队和共享系统。集中化使人员、流程和数据围绕一致且可扩展的工作流程进行调整，为人工智能提供其智能行动所需的清晰度和上下文。
数据清晰度、集中化、治理、协调和人类监督之间的协调是实验和转型之间的区别。对于那些愿意重新构想其工作流并采取正确步骤的人来说，这种对齐可以带来显著的回报——一个不仅运行高效，还能够持续学习和进化的组织。
AI自主智能体并非遥不可及的概念——它已经到来，今天针对它进行优化的公司将是在未来具有竞争优势的公司。
作者：Tyler Christiansen（泰勒·克里斯滕森）
译者：木青
