自主人工智能和企业系统如何成为竞争优势：为什么人工智能助手还不够？

Konrad Wolfenstein

4小时前

自主人工智能和企业系统如何成为竞争优势：为什么人工智能助手还不够——图片来源：Xpert.Digital

“工作效率低下”现象：人工智能使用不当如何使每位员工损失186欧元

别再迷信人工智能助手了：未来属于自主系统

从昂贵的玩具到自主价值创造者：为什么人工智能革命需要重新思考。

全球经济正经历一场人工智能淘金热：仅去年一年，就有300亿至400亿美元流入生成式人工智能系统。然而，在数字化转型光鲜亮丽的外表下，一场悄然酝酿的危机正在形成。尽管企业正以前所未有的速度推出人工智能助手和聊天机器人，但许多企业并未实现预期的生产力飞跃。相反，企业正苦于应对“工作冗余”——耗时远超节省时间的数字数据——以及那些永远无法真正投入运营的试点项目。令人警醒的结果是：95%的企业尚未获得可衡量的投资回报（ROI）。.

本文揭露了企业目前所犯的结构性错误，并指出仅仅部署人工智能助手是行不通的。真正的变革不在于等待指令的聊天机器人，而在于“智能体人工智能”——能够主动管理流程并独立追求目标的自主系统。.

以下内容将阐述为何清洁流程标准比最新算法更为重要，为何数据质量决定成败，以及六步战略如何帮助企业从人工智能噱头跃升至真正自主的价值创造。那些理解这一范式转变的人，将在当前炒作泡沫破裂之前，锁定至关重要的竞争优势。.

巨大的错觉：数十亿美元换来边际生产力提升

当前企业界的AI转型遵循着经济史学家们所熟悉的模式：巨额投资与模糊不清的战略、技术狂热与实际运营的冲突，以及远低于预期的回报。表面上看似一场数字革命，但仔细审视之下，却发现它不过是一场代价高昂、对大多数参与者而言收益甚微的实验。.

数据本身就说明了一切。全球企业已在生成式人工智能系统上投资了300亿至400亿美元，但其中95%的企业表示，这些投资没有获得任何可衡量的回报。麻省理工学院一项详尽的研究调查了2025年1月至6月期间约300个公开的人工智能应用案例，并对来自各行各业的153位高管进行了调查，结果揭示了一个更加令人担忧的景象：只有5%的初始试点项目最终能够达到产生实际商业价值的生产状态。研究人员将这种现象称为“生成式人工智能鸿沟”（GenAI gap）——即少数真正从人工智能中获益的企业与绝大多数仍深陷无休止的试点阶段的企业之间存在的根本性差距。.

尤其值得注意的是“工作垃圾”问题，BetterUp Labs 和斯坦福社交媒体实验室的研究人员将其称为人工智能项目实施不力导致的普遍后果。这指的是人工智能生成的内容，这些内容表面上看起来很专业，但实际上却毫无实质内容。在研究期间，40% 的受访全职员工都收到过此类数字垃圾；平均而言，所有工作内容中有 15.4% 属于此类。每出现一次工作垃圾，员工平均需要花费两个小时进行后续工作——解读、研究和澄清——这相当于每位受影响员工每月损失 186 欧元的生产力。其结果不仅造成经济损失，还会显著降低同事之间的信任度，并降低人们对分享此类内容者的能力和可靠性的认知。.

这些失败并非技术缺陷所致，而是实施过程中的结构性缺陷。错误的根源不在于人工智能本身，而在于试图在缺乏充分的组织、流程和战略准备的情况下引入这项技术。企业严重低估了集成、治理和扩展所需的要求。他们投资于尖端算法，却忽视了有效应用这些算法的基本前提条件。.

盲点：为什么流程标准才是真正的问题所在

这里出现了一种看似矛盾的模式：企业竞相将生成式人工智能集成到基础设施中，却忽视了流程优化这一基础性工作。这是数字化经济中常见的战略失误。因此，第一个关键洞见是，向自主系统的转型不能从技术入手，而必须从流程入手。.

一家中型制造企业通过实施集成式ERP系统优化了仓库管理、生产计划和客户服务，取得了显著成效：库存水平下降了20%，生产效率大幅提升，响应速度加快，客户满意度也得到了提高。关键因素并非先进的人工智能解决方案，而是精心设计的标准化流程和集中式数据存储。大多数试图将人工智能系统集成到混乱流程中的企业，结果却适得其反：它们只是在技术层面上加剧了混乱。.

经济现实显而易见：企业每在生成式人工智能上投资一美元，平均就要花费五美元用于数据准备。这一比例揭示了人工智能实施的真实成本问题。昂贵的并非模型本身的使用，而是需要将数据处理成可用状态。55%的受访企业认为，提高数据质量是流程优化的第二大潜在途径。然而，这首先需要进行广泛的数据标准化、清理过时的数据集以及建立一致的数据治理结构——所有这些任务都需要速度，但却耗时。.

那些在人工智能系统应用方面取得成功的公司都遵循着一套统一的步骤：首先，他们规范流程，明确需求和可衡量的成功指标，然后才实施自动化解决方案。一家金融服务提供商通过审批工作流程的结构化自动化，将处理时间缩短了50%。另一家公司则通过系统化的流程优化，显著降低了质量控制中的错误率——并非通过生成式人工智能，而是通过构建在坚实基础上的智能流程自动化。.

下一步：用自主系统取代被动式助手

生成式人工智能助手虽然能够增强生产力——在文本生成、代码建议和快速问题解决方面表现更佳——但其真正的价值在于那些无需等待用户提示，而是主动追求目标并协调流程的自主系统。智能体人工智能标志着一次根本性的转变：从被动式工具转向能够独立决策、跨系统边界协调复杂流程并持续从反馈中学习的自主智能体。.

技术上的区别非常明确。传统软件遵循精确的指令，生成式人工智能响应提示，而智能体系统则拥有真正的自主性和目标导向性。例如，智能体人工智能系统可以自主分析客户服务缺陷案例，从多个数据源收集相关信息，识别根本原因，实施解决方案，通知客户，并针对类似案例优化系统——所有这些都无需进一步指导。相比之下，人工智能助手每一步都需要确认或新的提示。.

实证成功案例意义重大。仓储运营商 Ocado 通过部署数千台由人工智能算法控制的互联仓库机器人，彻底改变了其订单拣选流程。结果：与人工仓库相比，订单拣选效率提高了 300% 以上，同时将错误率降低到 0.05% 以下。这并非简单的生产力提升，而是卓越的运营。一家金融公司利用人工智能代理处理安全工单，将平均解决时间缩短了 70%，从而使 IT 团队能够专注于战略项目。.

那些持续构建自主系统的公司都展现出一致的模式：它们能将响应时间缩短高达 70%，将错误率降低到 1% 以下，并能实现全天候不间断运行，且不会出现任何疲劳迹象。已有案例研究表明，流程效率提高了 40%，同时交付周期缩短了 60%。然而，关键的前提条件始终不变：这些系统只有在标准化、可靠的流程和高质量的数据基础上才能正常运行。.

战略层面：人工智能必须源于商业战略。

当前人工智能转型的一个结构性问题是，它们通常作为技术项目启动，与企业战略脱节。企业部署人工智能系统要么是因为竞争对手这样做，要么是因为炒作营造了一种紧迫感。其结果是，人工智能项目碎片化，缺乏总体概念，工作重复，缺乏协同效应，以及孤立的技术解决方案无法共同创造连贯的价值。.

来自最成功企业的一致诊断表明，人工智能转型需要五个相互整合的维度：战略、组织、技术、治理和文化。转型领导者在人工智能领域高度重视这五个维度。反之，实证分析表明，任何一个维度都不可忽视，否则将危及人工智能转型的成功。仅仅依靠卓越的技术而忽视薄弱的组织结构会导致失败。缺乏文化契合的清晰战略也无济于事。.

战略要素必须先于技术。每一项人工智能举措都必须系统地源自公司的企业战略和数字化战略。只有当公司明确其自主系统的目标以及这些目标如何为整体愿景做出贡献时，才能实现一致性。在此基础上，一个连贯的目标运营模式定义了组织、流程、技术和数据之间的相互作用，从而为跨部门有效实施自主系统奠定了基础。.

投资回报率为正的公司普遍反映，74%的公司在第一年就获得了可衡量的回报，许多公司甚至在短短三到六个月后就实现了高效运营。然而，这一切的前提是必须存在清晰的战略锚定功能。德国在这方面处于领先地位：89%的受访公司表示已成功实现人工智能投资的盈利，远高于66%的全球平均水平。这得益于德国企业文化中更为强大的流程标准化和质量导向传统。.

组织杠杆：变革管理是转型的基础

单靠技术本身并不能带来变革——人才能。在当前人工智能的狂热浪潮中，这一简单的道理常常被忽视。充满活力的AI文化能够构建一个框架，让员工理解、接受并积极塑造变革。它不仅将自主系统建立在流程之上，更将其融入价值观、思维模式和日常习惯之中。.

成功的公司遵循一套统一的五步变革管理方法。第一步是提高意识和进行教育：员工和管理者必须了解自主系统的重要性以及它们如何助力实现战略目标。这可以通过研讨会、培训课程和信息发布会来实现。第二步是针对性地培养人工智能能力——包括技术技能和对特定业务环境的理解。定制化的培训项目和与外部专家的合作在此过程中发挥着至关重要的作用。.

第三步是调整组织结构和流程。企业必须准备好质疑传统的运作方式，并寻求更敏捷的新方法。这可能包括引入新的沟通渠道、调整决策流程或从根本上重新设计工作流程。第四步是文化融合：自主系统不应被视为外部因素，而应被视为企业文化不可分割的一部分。这需要一种开放创新的思维模式，认识到数据的价值以及数据驱动决策的潜力。最后，第五步是通过榜样树立领导力。领导者扮演着关键角色，他们不仅要制定愿景和战略，还要身体力行地践行自主、人工智能驱动型文化的价值观。.

一个实际案例证明了这种方法的有效性：一家中型制造企业实施了一套人工智能驱动的预测性维护系统。通过包括信息发布会、培训和员工积极参与在内的全面变革管理方法，该公司不仅减少了停机时间，还显著提高了员工对自主系统的接受度和热情。员工融入转型过程被证明是成功的关键。.

当前的挑战表明，文化因素为何如此重要。人工智能项目往往脱离企业战略，缺乏统领全局、以战略为导向的愿景来指引方向。分散的人工智能项目导致工作重复，缺乏协同效应。一种将自主系统理解为工具的文化至关重要，这种文化将自主系统视为将任务从人类委托给智能系统的工具，而不是威胁，而是解放人类从事更高价值活动的手段。.

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架构而非行动主义：为什么人工智能只有在稳定的基础上才能扩展

技术现实：架构先于应用

成功扩展自主系统的公司与失败的案例在一个关键方面截然不同：它们先构建架构，再开发应用。而反其道而行之——先开发单个用例，再构建全面的基础设施——会导致开发孤立、技术不一致，以及后续集成过程中巨大的成本。.

一个强大的AI架构必须满足多项要求。它必须稳定可靠，并且能够适应未来五年或更长时间的技术发展。它必须安全可靠，采用零信任架构，对每个代理的操作进行验证，对每次数据访问进行审计。它必须能够与现有的IT环境无缝集成，且不会对其造成破坏。此外，它还必须支持灵活的模型选择——从经典的机器学习方法到前沿的语言模型——并且避免被特定供应商锁定。.

“人工智能运营模型”的概念作为一种可扩展的平台，用于在整个企业范围内高效部署人工智能，其实践已被证明是成功的。这种用于自主系统的操作系统具备多项关键功能：它能够跨系统边界协调服务，提供人机交互机制以验证关键决策，并从一开始就集成治理结构。自主性和控制之间的平衡至关重要——智能体应该能够做出大胆的决策，但绝不能不受约束地行动。.

多智能体系统是指多个专业人工智能智能体协同工作以解决复杂任务的系统，它代表了当前技术能力的极限。以供应链为例：一个智能体管理库存，另一个负责物流，第三个负责需求预测——所有智能体都基于共享数据和目标进行同步操作。这种架构能够实现可扩展性、弹性和更深入的问题解决能力。.

另一个关键点是数据质量，它既可以成为推动因素，也可以成为阻碍因素。67%的受访公司认为数据质量是扩展基于代理的系统的最大障碍。这不仅仅是一个技术问题，更是一个组织问题。高质量数据需要通过标准化、数据治理和持续监控来创建。公司必须实施稳健的数据管理策略，包括持续的数据清洗和错误检测。自动化也在此发挥着重要作用，因为手动数据清洗效率低下且容易出错。.

推广模式：循序渐进而非一次性推出

成功扩展自主系统的公司都遵循一套行之有效的部署模式。他们不会一开始就自动化所有流程，而是采用结构化的循序渐进的方法。经典的顺序是：先是市场营销，然后是销售，接着是行政管理，最后是价值创造流程。这种方法有诸多优势。在非关键领域取得早期成功可以积累势头并赢得企业文化的认可。公司能够迅速了解哪些架构方法行之有效，以及会出现哪些问题。非关键流程中的问题可以在不影响业务运营的情况下得到纠正。.

然而，这种循序渐进的方法需要明确的成功指标和完善的管理架构。流程速度、数据质量、用户接受度、成本控制和效率提升都必须持续进行衡量。如果没有系统性的监控，就无法区分真正的进步和表面上的效果。遵循这种基于规范的方法的公司报告称，自动化流程的处理时间缩短了50%，错误率低于1%，并且显著降低了成本。.

事实证明，四阶段实施方法行之有效。第一阶段包括规划和分析：识别并确定需要自动化的流程的优先级，定义关键绩效指标 (KPI)，并针对每个流程进行商业案例分析。第二阶段涉及选择合适的工具和技术——灵活性至关重要，以避免被专有解决方案束缚。第三阶段是实施和测试，同时进行文档编写和迭代学习。第四阶段是持续监控和优化，并采用自动化生命周期管理。.

令人不快的真相：人工智能热潮终将破灭。

当前人工智能的狂热很可能会消退，取而代之的是现实的检验。这并非悲观论调，而是基于技术周期和市场动态的现实预测。任何无法带来清晰可衡量的投资回报率的项目，要么最终消失，要么沦为“人工智能深奥理论”——缺乏实际商业应用的模糊概念。人工智能寒冬并非必然到来，但人们从过高的期望转向可衡量的生产力是很有可能的。.

时间线的这一变化将对那些缺乏明确战略、流程未标准化且未建立数据治理的公司造成不成比例的影响。它们将继续停留在试点项目阶段。而那些今天就着手进行流程标准化、数据准备和组织转型等艰苦工作的公司，将在三到五年内拥有远超其他公司的竞争优势。.

转型速度也取决于技术的可用性。几年前，一家公司需要两到三年时间才能将人工智能项目从概念阶段推进到生产阶段，而目前的数据显示，对于结构严谨的公司而言，这一过程可以缩短至三到六个月。这进一步加剧了落后者的压力，他们采取战略行动的机会窗口正在缩小。.

成功因素分析：为什么有些公司能够成功

在自主系统领域取得显著成功的公司都具有一些共同特征。87%的所谓“智能体人工智能早期采用者”报告称获得了明确的投资回报率，远高于74%的平均水平。这一群体有意将未来人工智能预算的至少50%投资于更专业的智能体系统，而非生成式人工智能助手。.

他们的成功率显著更高。43% 的人在客户体验方面取得了积极成果（平均水平为 36%），41% 的人表示营销有所改进（平均水平为 33%），40% 的人在安全运营方面受益（平均水平为 30%），37% 的人表示软件开发取得了进展（平均水平为 27%）。这些数据并非否定了“更大的成功是可能的”这一论断，而是表明这种成功并非偶然。.

这些成功企业最令人惊讶的特点是：它们在前期准备阶段的耐心和在规模化扩张阶段的急躁。在开始开发自动化解决方案之前，它们会投入数月时间进行流程分析、数据标准化和架构规划。一旦基础架构搭建完成，它们便会迅速扩展规模。一家花费三个月时间进行架构设计的公司，可以在接下来的九个月内实现十到十五个流程的自动化。而一家没有清晰架构，直接从单个流程自动化入手的公司，一年后可能只会拥有三到四个彼此孤立、互不兼容的解决方案。.

实用指南：结构化的转型路径

想要成功转型为自主系统的公司应该遵循一条行之有效的路径，而不是盲目追捧人工智能。第一步是从流程入手，而不是技术。每家公司都有一些仍然混乱或未优化的日常流程。标准化这些流程——记录步骤、找出瓶颈、消除冗余——是基础性工作，但绝对至关重要。.

第二步是明确战略，这与人工智能无关。公司五年后想成为什么样？其业务目标是什么？自动化如何助力实现这些目标？这虽然不是什么光鲜亮丽的技术难题，但却至关重要。缺乏清晰战略的公司最终只会构建无人问津的人工智能系统。.

第三步是将公司理解为一个相互关联的流程系统，而不是孤立的部门或系统，而是一个为客户创造价值的工作流程网络。接下来的关键问题是：这些流程如何才能自主运行？需要哪些条件？这直接引出了数据标准、集成需求和治理结构的确定。.

第四步是获取人工智能架构和自动化方面的真正专业知识。这可以通过内部开发或外部购买来实现，但绝对不可或缺。今天做出的架构决策将决定未来数年的技术选择。在此环节犯错代价高昂，需要长期的纠正措施。.

第五步是系统化执行。首先，构建架构，然后逐步推进业务流程。经过验证的顺序是：市场营销、销售、行政管理，最后是核心价值创造领域。随着每次迭代，公司运营速度都会提升，因为架构更加稳定，团队也积累了经验。首次自动化成功后，后续流程的速度将成倍提升。.

第六步是保持灵活性。今天优化的流程可能在六个月后完全过时，因为业务需求会发生变化，或者新技术会带来新的可能性。架构必须是模块化和可逆的；自动化必须能够快速适应。这正是成功转型与失败转型的区别所在。.

结论：竞争优势在于系统的能力。

核心论点——目前尚无任何公司凭借孤立的人工智能助手取得真正的飞跃，而能够干净利落地、可靠且可重复地部署自主系统的公司则能获得显著的竞争优势——得到了大量实证研究的支持。未来将属于那些能够从始至终构建以自主系统为核心价值链的公司——自主系统并非技术附加品，而是不可或缺的运营原则。.

这是根本性的区别。助手帮助员工提高工作效率，而自主系统则彻底改变企业的运营方式。一种方式是渐进式的，另一种则是结构性的。当前的AI热潮终将消退，现实终将到来。届时，那些如今正努力改进流程、数据质量和组织能力以扩展自主系统的公司将占据主导地位。其他公司要么只能拥有昂贵的技术遗物，这些遗物不仅耗费资金，而且毫无回报；要么等到机会窗口远比现在狭窄得多时才开始着手。.

向真正自主的企业系统转型，主要并非技术问题，而是战略、组织和文化问题。那些理解这一点并采取相应行动的人，将塑造未来十年。.