我們所熟知的工作生態系統即將發生變革——作為"生成式AI的下一前沿"，代理AI將有效增強人類決策能力。年初的BCG全球AI雷達調查顯示，三分之二的企業已開始探索AI代理應用。
我們正邁向一個新常態：AI系統能像盡責的員工那樣處理自然語言指令并自主決策。它們有望為各行業提供復雜用例解決方案，接管勞動密集型任務或定性定量分析。但不必被反烏托邦思維裹挾，人類與機器完全可以建立共生關系。
代理AI可以成為能干的虛擬助手，篩選數據、跨平臺工作、從流程中學習并生成實時洞察或預測。但就像培訓新員工一樣，AI代理需要大量測試、訓練和指導才能高效運作。因此人類將扮演監護者角色，更側重監督職能：確保遵守核心治理框架、維護倫理與安全標準、建立主動風險響應機制，并使決策符合公司戰略目標。
由于AI系統存在錯誤和濫用風險，"人在回路"控制機制不可或缺。這種對代理系統的人類問責制，是實現自主性與風險平衡的關鍵。作為助力企業創新、自動化與規模化的AI數字化轉型公司創始人，以下是我的實踐指南：
一、通過AI流暢性賦能員工
企業普遍嚴重低估AI技能培訓的重要性——僅不到三分之一的企業對超過25%員工進行過AI培訓。如果教育不被優先考慮，領導者如何期望員工善用AI？
保持敏捷且知識淵博的團隊至關重要，需培育擁抱技術變革的文化。定期開展代理AI培訓，闡明其優劣勢，聚焦成功的人機協作案例。成熟企業可采用分角色培訓課程，指導不同崗位員工合理使用生成式AI。
管理層應建立反饋機制優化人機協作。讓員工積極參與錯誤識別與修正，既能培養對演進技術的積極態度，也能理解持續學習的價值。
AI流暢性還來自跨部門協作：工程師、AI專家與開發者需共享知識與關切。唯有轉變"與AI競爭"的思維，認識到"我們（及認知能力）正與AI共同進化"，員工才能真正獲得賦能。
二、圍繞代理AI重構工作流
麥肯錫研究表明，重構工作流對各類企業息稅前利潤（EBIT）影響最為顯著。換言之：當企業重塑運營方式時，AI價值才真正釋放。
成功從AI項目中獲利的公司通常采取精準策略：產品/工程副總裁往往專注于少數關鍵AI計劃，而非分散資源。該戰略包含技能提升、核心業務流程徹底革新，以及緊盯財務與運營表現的快速規模化。
MIT集體智能中心研究發現：工作流重構中，持續人機協作并非萬能方案。最佳分工模式是：人類擅長需要"情境理解與情商"的子任務，而AI更勝任"重復性、大批量或數據驅動"的工作。有時單獨使用人類或AI反而最有效。
三、設立新型AI監督崗位
雖然短期內生成式AI不會大幅影響企業規模，但崗位職責將顯著演變：從服務運營、產品開發到AI倫理官、AI模型驗證師等新角色將涌現。
實現這一轉變需要高管層全力支持。企業需制定清晰的AI戰略，并組建專職推進團隊。若將AI整合僅委托給IT部門，往往會忽視業務背景。因此業務領導者應更深度參與，例如擔任AI治理監督角色，確保倫理與戰略一致性。
招聘時應關注兩類人才：1）擅長檢測模型偏差，確保AI開發早期的準確性；2）具有跨部門協作經驗，能保證AI方案滿足全團隊需求。對于尚未起步的高管，尋求戰略合作伙伴獲取優質人才，是構建企業級AI技術產品的必要基礎。
結語
未來，成功企業將展現"人機協同創造"的愿景。領導者必須優先建立協作框架，既發揮AI優勢，又守護人類創造力與判斷力。
精選文章：