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在智能体AI时代重新思考组织设计
要让智能体AI为组织带来实质性收益，就不能将其简单叠加到现有运营体系之上。相反，企业领导者必须将其视为系统层面的变革。
存档页面：2026年5月26日 合作伙伴：Ema
在企业级AI智能体应用快速普及的背景下，雄心与执行之间正在出现脱节。尽管85%的组织表示希望在未来三年内实现智能化，但76%的组织认为其当前的运营和基础设施无法支撑这一变革。他们指出在人员、流程和工作流方面都存在准备不足的问题。
胶带困境
普华永道英国咨询公司劳动力咨询全球CTO兼首席AI官Prasun Shah解释说，问题在于许多组织往往将AI智能体叠加到现有运营体系上，而不是重新构想运营模式和工作方式。"他们正在将AI员工嵌入到人类运营模式中，"将AI智能体叠加到现有工作场所结构上，而"这就像在正在崩溃的运营模式上贴胶带"。这样做可能会阻碍组织释放智能体AI的全部价值，从而让失望情绪迅速蔓延。
智能体AI的全部价值在于其能够在有限人工输入的情况下执行完整工作流。它们可以协调复杂任务、做出独立决策、适应不断变化的环境并迭代优化性能。在涵盖客户服务、人力资源和销售的早期验证领域，据估计，AI智能体在大规模部署时可以将业务流程加速30%至50%，并将低价值工作时间减少25%至40%。但这种能力也带来了更大的复杂性和企业级变革的需求。
扩展AI词汇表
企业级智能体AI平台Ema将这种变革描述为智能体业务转型（ABT），这是该公司去年与HFS Research合作提出的术语，旨在填补现有AI智能体词汇表的空白，并为企业提供思考自身技术采用的新框架。"现有词汇都无法涵盖变革的全部范围，"Ema首席执行官兼创始人Surojit Chatterjee解释道。"数字化转型是从纸质转向软件。AI转型是在现有流程中添加人工智能。Copilot是AI辅助人类完成各种任务。但ABT是截然不同的：它是将AI智能体融入组织的肌理。"
对于Shah而言，这个专用术语（ABT）"有助于推动对组织进行整体重新设计的需求：其运营模式、工作流、决策权和绩效管理系统。"他强调，"需要确保这些智能体真正成为价值创造的积极参与者，而不仅仅是点工具或生产力辅助工具。"根据Ema的说法，ABT包含三个核心支柱：组织的技术栈、劳动力以及用于衡量成功的指标。
AI智能体作为连接组织
ABT的第一支柱是技术栈。"你现有的技术栈是为人类操作、以应用为中心的工作流设计的，"Chatterjee说。"当操作者是以机器速度跨多个系统同时运行的AI智能体时，就需要重新考虑。"Shah解释说，随着AI智能体被整合到组织中，企业需要从一系列线性流程和步骤转向以截然不同的方式重新设计工作。这是因为AI智能体的价值不在于作为现有技术栈的另一个层级，而在于作为连接组织，在各层级之间移动或跨越，以协调高级任务或从多个独立应用中检索和解释数据。
他说，AI智能体可以基于这种情境化能力做出决策，从而"为企业创造真正的竞争优势"。"这将是下一个战场所在。"为了构建这种连接组织，领导者需要调整其技术栈，使AI智能体能够输出更高质量的决策，优先考虑同时访问多个数据集和应用以发展隐性知识。"进行这种架构转变的组织会变得真正更具适应性，"Chatterjee说。"当出现新的业务需求时，你不需要等待六个月让软件供应商开发功能。你可以用自然语言配置一个AI员工，并将其连接到所需的系统。从业务需求到生产工作流的时间从几个月缩短到几天。"
劳动力，重新设计
随着AI智能体被部署到更多用例中，企业领导者必须考虑这对整个劳动力动态意味着什么——这是ABT的第二个支柱。当今的劳动力结构与工业化初期的层级模式几乎没有区别。为了最大化效率和规模，流程被标准化，任务在战略业务单元（SBU）之间明确划分，员工根据其优化下属团队产出的能力在组织中晋升。但随着能够执行、协调和优化任务的AI智能体的出现——通常无需管理协调——这种既定层级的界限变得模糊。
在融合AI智能体和人类员工的劳动力中，管理者将从许多执行型任务中解放出来，但需要承担与混合团队管理相关的新职责。管理者"需要能够处理信任、可解释性、心理安全甚至地位动态等问题"，以应对混合劳动力中可能出现的新紧张关系，Shah说。智能体AI对现有劳动力结构的影响远远超出管理层...