您的生成式AI项目是否也陷入了“投资巨大，回报寥寥”的困局？当前全球企业普遍面临着一种“生成式AI悖论”：尽管广泛部署了各类AI工具，却发现这些投入并未带来预期的、显著的商业价值，导致投资回报率（ROI）停滞不前。问题的关键在于，多数AI仍被用作被动的辅助工具。智能体AI（Agentic AI）是破解这一困局的答案。它将AI从一个等待指令的协作者，转变为一个能够理解目标、自主规划并执行复杂业务流程的主动参与者。通过智能体AI重塑业务流程，将AI应用从零散的实验项目，转变为能够创造可规模化商业价值的核心引擎。
【编者按】
本文的核心观点与数据改编自麦肯锡旗下人工智能机构 QuantumBlack 的最新行业报告，并结合了我们的深度解读与分析，旨在为企业决策者提供破解“GenAI投资回报困局”的行动指南。
您的企业AI投资，是在“烧钱”还是在“赚钱”？
我们正处在一个历史性的时刻。生成式AI（GenAI）已经成为每个企业会议室里热议的话题，但对大多数公司而言，它所带来的实际商业影响，依然微乎其微，仿佛只是在业务的边缘地带徘徊。
许多CEO已经批准了AI实验项目，启动了各种Copilot（智能助手），也创造出了一些看起来前景光明的原型产品。然而，真正能在收入或利润表上看到真金白银变化的，却凤毛麟角。这份报告深刻地揭示了这一悖论的核心：AI技术被广泛地采纳，却只换来了有限的回报。
目前的诊断结论是：今天的AI，更像是业务夹克上别着的一枚“新潮胸针”，看起来很美，却未改变衣服本身。但要想真正释放其颠覆性的力量，AI必须成为融入业务肌体的“强大心脏”，成为业务转型的核心引擎，而不仅仅是一个可有可无的“副驾工具”。大多数企业目前的部署方式都过于肤浅——AI只是一个与现有工作流并存的助手，而不是一个深度集成、主动参与、并且强大的变革推动者。
智能体AI（Agentic AI），正是实现这一深刻转变的催化剂。但这需要一个清晰的战略和周密的计划来驱动这场转型。智能体并非即插即用的魔法棒。它们必须能够跨越不同的系统工作，在模糊不定的信息中进行推理，并与人类进行互动——不仅仅是作为工具，更是作为协作者。
这意味着，CEO们需要开始问一些不一样的问题。我们不应再问：“我们如何为业务添加AI功能？”而应该问：“在一个软件可以主动行动的环境里，我们希望决策是如何制定的？工作是如何流转的？人类应该如何参与其中？”
重新定义决策、工作和人机交互的方式，需要企业的目标、工具和人员三者之间的高度协同。而这种协同，只有当你的技术和实施方案将开放性、透明度和可控性置于核心位置时才能实现。这意味着，开发者需要一个开放、可扩展、可观测的基础设施；而使用者可以轻松地创建和使用智能体，并坚信这些智能体的工作是安全、可靠且在自己掌控之下的。这种协同所建立的信任和效率，才是实现规模化转型、带来成果而非悔恨的真正“通货”。
构建强大智能体的技术已经触手可及。现在的机遇在于，如何将智能体与价值创造及人们的工作方式深度绑定。这不仅需要一个模块化、有弹性的技术架构，更重要的是，需要一个以人为本的运营模式——在这里，人类不仅仅是使用者，更是他们即将生活和工作于其中的新系统的共同构建者。
这里所呈现的，不是一份修修补补的指南，而是一份彻底重塑的蓝图。真正的AI投资回报（ROI）源于坚定的意图：明确你想要的结果，将智能体深度嵌入核心工作流，并围绕它们重新设计你的运营模式。最终胜出的组织，将是那些能够将清晰的战略与紧密的反馈循环、严格的治理相结合的组织，他们用智能体重新思考决策和工作的方式，从而将新奇的技术真正转化为可衡量的商业价值。
内容速览：核心观点一分钟掌握
“生成式AI悖论”已成普遍现象： 近八成的公司声称已经在使用生成式AI，但同样比例的公司表示，这对他们的盈利几乎没有产生任何实质性影响。我们称之为“生成式AI悖论”。
悖论的核心在于战略失衡：“横向”AI如同“毛毛雨”，普降全员但影响微弱；“纵向”AI则像“深井”，潜力巨大却难以挖通。 前者（如全公司范围的Copilot）虽然扩展迅速，但其收益被摊薄，难以衡量；而后者（针对特定业务流程的AI）虽然能直击痛点，却有高达90%的应用被困在“试点”阶段，无法规模化落地。
智能体AI是破局之道： AI智能体为我们打破这一悖论提供了出路。因为智能体拥有自主性、规划能力、记忆力和系统集成能力，能够自动化处理复杂的业务流程，从而将生成式AI从一个被动的“应答工具”转变为一个主动的、以目标为导向的“虚拟协作者”。
超越效率，重塑价值： 这种转变带来的远不止是效率的提升。智能体能够极大地增强企业的运营敏捷性，并创造出全新的收入机会。但要完全释放智能体AI的潜力，仅仅将它们插入现有的工作流程是远远不够的，我们必须以智能体为核心，从头开始重新构想我们的工作方式。
新的技术与人的挑战： 我们需要一种新的AI架构范式——“智能体AI网格（Agentic AI Mesh）”——来管理这个快速演变的组织AI版图，让团队能够融合定制开发和现成的智能体，同时管理不断累积的技术债务和新型风险。然而，比技术更大的挑战将是“人”的挑战：如何赢得员工的信任，推动新工具的采纳，并建立正确的治理体系来管理智能体的自主性，防止其失控蔓延。
CEO的当务之急： 为了在智能体时代实现规模化的商业影响，企业必须重新调整其AI转型方针：从零散的、各自为战的AI项目，转向统一的、由战略驱动的转型计划；从优化单个“用例”，转向重塑整个“业务流程”；从孤立的AI技术团队，转向跨职能的业务转型战队；从浅尝辄辄的“实验”，转向工业化、可规模化的交付。
奠定基础，迎接未来： 企业还需要为智能体时代的有效运作奠定基础。这包括提升员工的技能、改造技术基础设施、加速数据产品的化、并部署针对智能体的特定治理机制。现在，是时候结束生成式AI的“实验篇章”，开启真正的“转型篇章”了——而这个关键的转向，只有CEO才能推动。
生成式AI悖论：为什么企业AI投入只见实验，不见效益？
本章要点：
近八成企业已部署某种形式的生成式AI，但同样比例的企业报告称，这对他们的盈利没有实质性影响。我们称之为“生成-式AI悖论”。
问题的核心在于“横向”与“纵向”应用之间的失衡。前者（如员工助手和聊天机器人）部署广泛但收益分散；而后者（高影响力的特定功能应用）因技术、组织、数据和文化障碍，鲜有走出试点阶段。
除非企业正视并解决这些障碍，否则生成式AI所承诺的颠覆性变革将仍然遥不可及。
GenAI无处不在，除了在公司的利润表里
实际上，在生成式AI（GenAI）浪潮到来之前，传统的人工智能早已在企业中占据了一席之地，为高级预测、分类和优化等能力提供了强大动力。当时，这项技术所蕴含的潜在价值就已经非常惊人——据估计，在全球范围内，其价值在11万亿到18万亿美元之间。这些价值主要体现在市场营销（如个性化邮件推送和客户分群）、销售（如潜在客户评分）以及供应链（如库存优化和需求预测）等领域。
然而，在那个时代，AI很大程度上仍是专家的领域。它更像是被锁在“象牙塔”里的精密仪器，只有少数数据科学家和工程师能够操作。这导致它在普通员工中的普及速度相当缓慢。例如，根据麦肯锡的研究，从2018年到2022年，AI的采纳率基本停滞不前，大约只有50%的公司在某个业务功能中部署了AI技术。
生成式AI的出现，在三个突破性领域极大地扩展了传统AI的能力：信息整合、内容生成和自然语言交流。它用一种近乎神奇的方式，打破了人与机器之间的沟通壁垒。麦肯锡估计，这项技术有潜力在传统分析型AI的价值之上，额外释放2.6万亿至4.4万亿美元的价值。
在ChatGPT发布两年半后的今天，生成式AI已经彻底改变了企业与AI互动的方式。它潜在的颠覆性力量，不仅在于它引入了新功能，更在于它有能力让先进的AI技术在整个组织内实现“民主化”，让更多人能接触和使用。这种民主化极大地促进了企业对AI的认知和实验热情：根据麦肯锡最新的全球AI调查，超过78%的公司现在至少在一个业务功能中使用了生成式AI（一年前这一比例仅为55%）。
然而，这种高涨的热情尚未转化为实实在在的经济成果。超过80%的公司仍然报告称，他们的生成式AI项目对公司盈利没有做出任何实质性贡献。更重要的是，在我们调查的企业中，只有1%认为他们的生成式AI战略已经成熟。
这，就是我们必须正视的“生成式AI悖论”：雷声震天，投入巨大，但利润表上的雨点却稀稀拉拉。这并非个别现象，而是行业的普遍困惑——技术的热闹与商业的寂静形成了鲜明对比。
悖论的核心：横向与纵向应用之间的严重失衡
许多组织都部署了所谓的“横向”应用，比如全公司范围的Copilot（智能助手）和聊天机器人。举个例子，近70%的财富500强公司都在使用Microsoft 365 Copilot。这些工具被广泛看作是提升个人生产力的杠杆，它们帮助员工节省处理日常任务的时间，更高效地获取和整合信息。但是，这些改进虽然真实存在，其效果却被“摊薄”到了每一位员工身上，因此很难在公司的顶线（收入）或底线（利润）上看到明显的变化。
与此形成鲜明对比的是“纵向”应用——那些被嵌入到特定业务功能和流程中的AI应用。尽管它们具有更高的潜力能直接带来经济效益，但在大多数公司中，它们的规模化应用却非常有限。麦肯锡的研究显示，在所有已部署的用例中，只有不到10%能够成功走出“试点”阶段。即便它们被完全部署了，这些应用通常也只支持业务流程中的孤立步骤，并且需要由人类触发才能被动地工作，而不是主动或自主地运行。结果，它们对业务绩效的影响同样受到了限制。
本章要点：
通过自动化复杂的业务工作流，智能体释放了纵向应用的全部潜力。有远见的公司已经开始利用智能体的力量来改造其核心流程。
要实现智能体的潜力，公司必须彻底改造工作完成的方式——改变任务流、重新定义人的角色，并从头开始构建以智能体为中心的流程。
实现这一点需要一种新的AI架构范式——“智能体AI网格”——它能够集成定制开发和现成的智能体。但更大的挑战并非技术，而是“人”：赢得信任以推动采纳，并建立适当的治理协议。
突破口：自动化复杂业务流程，释放纵向应用的全部潜力
大语言模型（LLM）彻底改变了组织与数据互动的方式——实现了信息整合、内容生成和自然语言交互。但尽管功能强大，LLM本质上是被动的，并且与企业系统相隔离，基本上无法保留过去交互的记忆或跨会话、跨查询的上下文。它们的角色在很大程度上被局限于通过孤立的任务来提升个人生产力。
AI智能体（AI Agents）标志着企业AI的一次重大进化——它将生成式AI从被动的“内容生成器”扩展到了自主的、以目标为导向的“执行者”。智能体可以理解目标，将其分解为子任务，与人类和系统进行交互，执行动作，并实时调整——所有这些都只需极少的人工干预。它们通过将LLM与提供记忆、规划、编排和集成能力的额外技术组件相结合来实现这一点。
凭借这些新能力，AI智能体扩展了横向解决方案的潜力，将通用的Copilot从被动工具升级为主动的“队友”，它们不仅能响应提示，还能监控仪表盘、触发工作流、跟进未完成的行动，并实时提供相关洞察。
但真正的突破发生在纵向领域。在这里，智能体AI使得自动化涉及多个步骤、多个参与者和多个系统的复杂业务工作流程成为可能——这些流程在以前是第一代生成式AI工具无法企及的。
智能体AI带来的不仅是效率，更是运营敏捷性和新收入机会
在运营方面，智能体接管了那些常规的、数据密集型的任务，使人类可以专注于更高价值的工作。但它们的作用远不止于此，它们通过五种方式彻底改变了业务流程：
加速执行 (Accelerate execution): 智能体通过消除任务之间的延迟和实现并行处理来加速执行。与依赖顺序交接的传统工作流不同，智能体可以同时协调和执行多个步骤，从而缩短周期时间并提高响应速度。
带来适应性 (Bring adaptability): 通过持续接收数据，智能体可以动态调整流程流，重新安排任务顺序，重新分配优先级，或在异常情况演变成重大故障之前发出警报。这使得工作流程不仅更快，而且更智能。
实现个性化 (Enable personalization): 通过根据单个客户的画像或行为来定制交互和决策，智能体可以动态地调整流程，以最大限度地提高满意度和成果。
为运营带来弹性 (Bring elasticity to operations): 因为智能体是数字化的，它们的执行能力可以根据工作负载、业务季节性或意外高峰实时扩展或收缩——这是固定的人力资源模型难以实现的。
使运营更具韧性 (Make operations more resilient): 通过监控中断、重新规划运营路线，并仅在需要时进行上报，它们能确保流程持续运行——无论是应对港口延误的供应链，还是适应系统中断的服务工作流。
举一个复杂的供应链环境的例子。一个AI智能体可以充当一个跨越采购、仓储和分销业务的自主编排层。它连接到内部系统（如供应链规划系统或仓库管理系统）和外部数据源（如天气预报、供应商信息和需求信号），可以持续预测需求。然后，它可以识别风险，如延误或中断，并动态地重新规划运输和库存流。通过根据成本、交付时间和环境影响选择最佳运输方式，智能体可以重新分配仓库间的库存，直接与外部系统协商，并将需要战略输入的决策上报。其结果是：服务水平提高，物流成本降低，碳排放减少。
智能体还可以通过放大现有收入流和开辟全新的收入流来帮助促进顶线增长：
放大现有收入: 在电子商务中，嵌入在线商店或应用程序的智能体可以主动分析用户行为、购物车内容和上下文（例如，季节性或购买历史），以实时提供追加销售和交叉销售的建议。在金融领域，智能体可以帮助客户发现合适的金融产品，如贷款、保险计划或投资组合，根据财务状况、生活事件和用户行为提供量身定制的指导。
创造新的收入流: 对于工业公司，嵌入到联网产品或设备中的智能体可以监控使用情况，检测性能阈值，并自主解锁功能或触发维护操作——从而实现按次付费、订阅或基于性能的收入模式。同样，服务型组织可以将其内部专业知识——如法律推理、税务解释和采购最佳实践——封装成AI智能体，作为软件即服务（SaaS）工具或API提供给客户、合作伙伴或缺乏内部专业知识的小型企业。
简而言之，智能体AI不仅仅是自动化。它重新定义了组织如何运营、适应和创造价值。
不再是科幻小说：有远见的公司正在驾驭智能体AI的力量
以下案例研究展示了企业如何构建“智能体员工”——其成果远超效率提升的范畴。
案例1：一家银行如何使用混合“数字工厂”进行遗留应用现代化
问题： 一家大型银行需要对其由400个软件组成的遗留核心系统进行现代化改造——这是一项预算超过6亿美元的庞大工程。庞大的编码团队使用手动的、重复性的任务来处理这个项目，导致跨部门协调困难。他们还依赖于通常缓慢且容易出错的文档和编码。虽然第一代生成式AI工有助于加速单个任务，但进展仍然缓慢而费力。
智能体方法： 人类员工被提升为监督角色，负责监督AI智能体“小队”，每个小队都在一个定义的序列中为一个共同的目标做出贡献。这些小队可以逆向工程，为遗留应用编写文档，编写新代码，审查其他智能体的代码，并将代码集成到功能中，这些功能在交付最终产品之前会由其他智能体进行测试。从重复性的手动任务中解放出来的人类监督员，指导着流程的每个阶段，提高了交付物的质量，并减少了实施新功能所需的冲刺次数。
影响： 在早期采用的团队中，时间和精力减少了超过50%。
案例2：一家研究公司如何提升数据质量以获得更深层次的市场洞察
问题： 一家市场研究和情报公司投入了大量资源来确保数据质量，依赖一个超过500人的团队，其职责包括收集数据、构建和编码数据，并为客户生成定制的洞察。这个手动进行的过程容易出错，惊人的是，80%的错误是由客户自己发现的。
智能体方法： 一个多智能体解决方案可以自主识别数据异常，并解释销售额或市场份额的变化。它分析内部信号，如产品分类的变化，并通过网络搜索识别外部事件，如产品召回或恶劣天气。最有影响力的驱动因素被综合、排序，并为决策者准备好。凭借先进的搜索和上下文推理能力，这些智能体常常能发现人类分析师难以手动发现的洞察。虽然尚未投入生产，但该系统功能齐全，并已显示出巨大的潜力，可以将分析师解放出来从事更具战略性的工作。
影响： 潜在生产力提升超过60%，预计每年可节省超过300万美元。
案例3：一家银行如何重构其创建信贷风险备忘录的方式
问题： 一家零售银行的关系经理（RM）需要花费数周时间来撰写和修改信贷风险备忘录，以帮助做出信贷决策并满足监管要求。这个过程要求RM手动审查和从至少十个不同的数据源中提取信息，并在相互依赖的部分之间进行复杂的、细致入微的推理——例如，贷款、收入和现金流的联合演变。
智能体方法： 与该银行的信贷风险专家和RM密切合作，开发了一个概念验证（PoC），使用AI智能体来改造信贷备忘照工作流程。这些智能体通过提取数据、起草备忘录章节、生成置信度分数以优先进行审查，并建议相关的后续问题来协助RM。在这种模式下，分析师的角色从手动起草转变为战略监督和异常处理。
影响： 潜在生产力提升20%至60%，信贷审批周转时间改善30%。
是什么造成了这种失衡？
首先，像Microsoft Copilot或Google AI Workspace这样的横向部署的Copilot，是现成的、开箱即用的解决方案，实施起来相对容易。（在很多情况下，启用Microsoft Copilot就像激活现有Office 365合同的一个扩展功能一样简单，不需要重新设计工作流程或进行重大的变革管理。）此外，企业内部聊天机器人的快速部署，也受到了风险规避的驱动。当员工开始尝试使用像ChatGPT这样的外部大语言模型（LLM）时，许多组织为了限制数据泄露并确保遵守公司安全政策，迅速实施了内部的、安全的替代方案。
而纵向应用的部署有限和范围狭窄，则可以归咎于以下六个主要因素：
零散的计划 (Fragmented initiatives): 在许多公司，纵向用例的识别是通过一种自下而上的、高度分散的方式在各个职能部门内部进行的。事实上，只有不到30%的公司表示他们的CEO会亲自领导AI议程。这导致了大量互不关联的“微型项目”的涌现和AI投资的分散，缺乏企业层面的统一协调。
缺乏成熟的套装方案 (Lack of mature, packaged solutions): 与Copilot这类现成的横向应用不同，纵向用例通常需要定制开发。因此，团队常常被迫从零开始，使用他们经验有限、且在快速演变的新兴技术。虽然许多公司投资了数据科学家来开发AI模型，但他们往往缺乏MLOps（机器学习运维）工程师，而后者对于将这些模型工业化、部署到生产环境并进行维护至关重要。
大语言模型（LLM）的技术局限性 (Technological limitations of LLMs): 尽管第一代LLM的能力令人印象深刻，但它们面临的一些限制严重制约了其在企业规模下的部署。首先，LLM可能会产生不准确的输出（即“幻觉”），这使得在要求精确性和可重复性的环境中难以信任它们。此外，尽管功能强大，LLM本质上是被动的；它们除非被提示，否则不会行动，也无法在没有人类启动的情况下独立驱动工作流程或做出决策。LLM在处理涉及多个步骤、决策点或分支逻辑的复杂工作流程时也显得力不从心。最后，许多现有的LLM的持久记忆能力有限，使其难以在长时间内跟踪上下文或在扩展的交互中保持连贯。
孤立的AI团队 (Siloed AI teams): AI卓越中心（CoE）在许多组织中加速AI认知和实验方面发挥了关键作用。然而，在很多情况下，这些团队是孤立运作的——他们独立于核心的IT、数据或业务部门来开发AI模型。这种自主性虽然对于快速原型设计很有用，但由于与企业系统集成不佳、数据管道分散或缺乏运营协同，往往使得解决方案难以规模化。
数据可及性与质量鸿沟 (Data accessibility and quality gaps): 无论是在结构化数据还是非结构化数据方面，都普遍存在这些鸿沟。在大多数组织中，非结构化材料（如文档、邮件、报告）基本上处于无人治理的状态。
文化上的担忧与组织惯性 (Cultural apprehension and organizational inertia): 在许多组织中，AI的部署都遇到了来自业务团队和中层管理的隐性抵制，原因在于他们对变革的恐惧、对工作岗位影响的不确定性，以及对技术本身缺乏熟悉感。
尽管第一波生成式AI的影响有限，但它绝非毫无价值。它更像一场席卷全民的“AI启蒙运动”，极大地提升了认知、积累了经验。所有这些探索，都为我们推开下一扇大门——通往智能体AI的新时代——铺平了道路。如果说GenAI的初期是充满了发现与混乱的“大航海时代”，那么智能体AI，则是绘制精确航海图、开启稳定贸易航线的“新纪元”。
从悖论到回报：智能体如何规模化AI的业务价值
要最大化智能体AI的价值，必须进行流程重塑
在纵向领域实现AI的全部潜力，需要的不仅仅是将智能体简单地插入到遗留的工作流程中。它需要一种设计思维的转变——从在现有流程中自动化任务，转变为与人类和智能体同事一起重塑整个流程。 这是因为，当智能体被嵌入到一个未经重新设计的遗留流程中时，它们通常只能充当更快的助手——生成内容、检索数据或执行预定义的步骤。但流程本身仍然是顺序的、受规则约束的，并受到人类限制的塑造。
围绕智能体重塑一个流程，意味着不仅仅是在现有工作流程之上叠加自动化——它涉及到从头开始重新构建整个任务流。这包括重新排序步骤，重新分配人类和智能体之间的责任，并设计流程以充分利用智能体AI的优势：可缩短周期时间的并行执行，能应对变化条件的实时适应性，大规模的深度个性化，以及能随需求即时伸缩的弹性容量。
让我们以一个假设的客户呼叫中心为例。
第一阶段：GenAI赋能（优化）。 在引入AI智能体之前，该呼叫中心使用生成式AI工具来协助人工支持人员，通过从知识库中检索文章、总结工单历史和帮助起草回复。虽然这种协助提高了速度并减少了认知负荷，但流程本身仍然是完全手动的和被动的，人类客服仍然管理着诊断、协调和解决的每一步。生产力提升的潜力是有限的，通常能将解决时间和生产力提高5%到10%。
第二阶段：智能体赋能（优化）。 现在想象一下，呼叫中心引入了AI智能体，但基本上保留了现有的工作流程——智能体被添加进来以在特定步骤提供帮助，而没有重新配置工作如何被路由、跟踪或端到端解决。智能体可以对工单进行分类，提出可能的根本原因，建议解决方案，甚至自主解决频繁的、低复杂性的问题（如密码重置）。虽然这里的影响可以增加——估计可以节省**20%到40%**的时间，积压工作减少30%到50%——但协调摩擦和有限的适应性阻碍了真正的突破性收益。
第三阶段：智能体赋能（重塑）。 但真正的转变发生在第三个层次，当呼叫中心的流程围绕智能体的自主性被重新构想时。在这种模式下，AI智能体不仅仅是响应——它们通过监控跨渠道的模式，主动检测常见的客户问题（如延迟发货、支付失败或服务中断），预测可能的需求，自动启动解决方案步骤（如发放退款、重新下单或更新账户详情），并通过聊天或电子邮件直接与客户沟通。人类客服被重新定位为升级处理经理和服务质量监督员，只有当智能体检测到不确定性或典型模式的例外情况时，他们才会被介入。这个层次的影响是变革性的。这可以使客户服务台的生产力得到根本性的改善。高达80%的常见事件可以被自主解决，解决时间减少60%到90%。
当然，并非每个业务流程都需要彻底重塑。对于高度标准化的、重复性的、变异性有限的工作流程——如薪资处理、差旅费用审批或密码重置——简单的任务自动化就足够了，因为收益主要来自减少手动工作。相比之下，那些复杂的、跨职能的、容易出现异常的、或与业务绩效紧密相关的流程，通常值得进行彻底的重新设计。需要重塑的关键指标包括：高昂的协调开销、延迟响应的僵化序列、需要频繁人工干预本可由数据驱动的决策，以及存在动态适应或个性化机会的场景。在这些情况下，围绕智能体的编排、适应和学习能力来重新设计流程，将比仅仅加速现有工作流程带来大得多的价值。
需要一种新的AI架构范式——智能体AI网格（Agentic AI Mesh）
要规模化应用智能体，公司需要克服一个三重挑战：处理AI智能体带来的新风险，融合定制开发和现成的智能体系统，以及在快速发展的技术中保持敏捷（同时避免被供应商锁定）。
管理新一波风险： 智能体引入了一类新的系统性风险，而传统的、主要为孤立的LLM中心用例设计的生成式AI架构从未被构建来处理这些风险：失控的自主性、碎片化的系统访问、缺乏可观察性和可追溯性、不断扩大的攻击面，以及智能体的泛滥和重复。智能自动化如果不是建立在优先考虑控制、可扩展性和信任的基础上，很快就会变成运营上的混乱。
融合定制和现成智能体： 要充分抓住AI智能体的变革潜力，组织必须超越仅仅激活嵌入在软件套件中的智能体。这些现成的智能体可能会简化常规工作流程，但它们很少能解锁战略优势。实现智能体AI的全部潜力，将需要为高影响力的流程开发定制的智能体，例如端到端的客户问题解决、自适应的供应链编排或复杂的决策制定。这些智能体必须与公司的逻辑、数据流和价值创造杠杆深度对齐——这使得它们难以被复制，且具有独特的强大能力。
在快速发展的技术中保持敏捷： 智能体AI是一个新技术领域，解决方案正在非常迅速地发展。智能体将不得不支持跨多个系统的工作流程，并且不应被硬编码在特定平台内。因此，需要一个演进的、与供应商无关的架构。
这些挑战不能仅仅通过在现有的生成式AI技术栈之上添加新组件（如记忆存储或编排引擎）来解决。虽然这些能力是必要的，但它们并不充分。我们需要的是一个根本性的架构转变：从静态的、以LLM为中心的基础设施，转变为一个动态的、模块化的、受治理的、专门为基于智能体的智能而构建的环境——我们称之为**“智能体AI网格”（Agentic AI Mesh）**。
智能体AI网格是一个可组合的、分布式的、与供应商无关的架构范式，它使多个智能体能够安全地、大规模地、并且能够随技术发展而演进地，在一系列广泛的系统、工具和语言模型之间进行推理、协作和自主行动。
主要挑战并非技术，而是“人”
随着智能体从被动的Copilot演变为主动的行动者，并在整个企业范围内扩展，它们所引入的复杂性不仅是技术上的，更主要是组织上的。真正的挑战在于协调、判断和信任。这种组织复杂性将在三个维度上表现得最为明显：
人与智能体的共存 (Human-agent cohabitation): 智能体不仅会协助人类——它们会与人类并肩行动。这就引发了关于互动和共存的微妙问题：智能体何时应该主动？何时应该退让？我们如何在不减慢智能体带来的好处的情况下，保持人类的主导地位和监督？建立对这些角色的清晰认识需要时间、实验和文化调整。信任不会仅仅来自技术性能——它将取决于智能体沟通的透明度、行为的可预测性，以及它们融入日常工作流程的直观程度。
自主性控制 (Autonomy control): 使智能体强大的原因——它们独立行动的能力——也引入了模糊性。与传统工具不同，智能体不会等待指令。它们响应、适应，有时还会带来惊喜。应对这种新现实意味着要面对各种边缘情况：如果一个智能体执行得过于激进怎么办？或者未能上报一个微妙的问题怎么办？挑战不在于消除自主性，而在于使其变得可理解，并与组织的期望保持一致。
泛滥遏制 (Sprawl containment): 就像机器人流程自动化（RPA）的早期一样，智能体也存在“泛滥”的真实风险——即在团队和职能部门之间，冗余的、碎片化的、不受治理的智能体不受控制地激增。随着低代码和无代码平台使得任何人都可以创建智能体，组织面临着一种新型的“影子IT”：智能体在团队间繁殖，重复工作，或在没有监督的情况下运行。我们如何避免碎片化？谁来决定构建什么——以及淘汰什么？没有结构化的治理、设计标准和生命周期管理，智能体生态系统很快就会变得脆弱、冗余和不可扩展。
智能体释放了纵向应用的全部潜力，为公司提供了一条创造远超效率提升的价值之路。但要实现这一潜力，需要一种重新构想的AI转型方法——一种为智能体的独特性量身定制，并能够解决它们自身无法解决的遗留限制的方法。这个方法，是我们下一章的主题。
AI转型的引爆点：智能体时代的CEO使命
本章要点：
在智能体时代创造影响力，要求组织从零散的计划转向战略性项目；从用例转向业务流程；从孤立的AI团队转向跨职能转型战队；从实验转向工业化、可扩展的交付。
要规模化应用智能体，组织还需要通过提升员工技能、改造技术基础设施和为智能体开发新的治理结构来奠定新的基础。
结束生成式AI实验阶段的时刻已经到来——这是一个只有CEO才能推动的转向。
在智能体时代规模化影响力，需要重置AI转型方法
与可以轻松插入现有工作流程的生成式AI工具不同，AI智能体要求一种更根本的转变，一种需要重新思考业务流程并与企业系统进行深度整合的转变。麦肯锡有一个经过验证的“Rewired”数字化转型手册。为了抓住智能体带来的机遇，组织必须在此基础上，从四个维度上根本性地重塑其AI转型方法：
战略：从零散的战术计划到战略性项目 (Strategy: From scattered tactical initiatives to strategic programs) 随着智能体AI将重塑竞争的基础，组织必须超越自下而上的用例识别，将AI计划直接与他们最关键的战略重点对齐。这不仅意味着将现有目标——如提高运营效率、改善客户亲密度或加强合规性——转化为AI可解决的转型领域，还意味着要采取一种前瞻性的视角。高管们必须挑战他们的组织，超越当今运营模式的界限，探索如何利用AI来重塑整个业务部门，创造新的收入流，并构建将定义未来十年领导地位的竞争护城河。
转型单元：从用例到业务流程 (Unit of transformation: From use case to business processes) 在生成式AI采纳的早期浪潮中，大多数纵向计划都专注于将解决方案插入现有流程的特定步骤——这往往只能带来狭隘的收益，而不会改变工作完成的整体结构。有了AI智能体，范式完全转变了。现在的机会不在于优化孤立的任务，而在于通过在整个价值链中嵌入智能体来改造整个业务流程。因此，AI计划不应再围绕单个用例来规划范围，而应围绕一个完整流程或角色旅程的端到端重塑。在纵向领域，这意味着从问“我可以在这个功能中使用AI的哪个地方？”转向问“如果智能体运行这个功能的60%，这个功能会是什么样子？”这涉及到全面重新思考工作流程、决策逻辑、人机交互和绩效指标。
交付模式：从孤立的AI团队到跨职能转型战队 (Delivery model: From siloed AI teams to cross-functional transformation squads) AI卓越中心在加速组织内的AI认知和实验方面发挥了关键作用。然而，这种模式在智能体时代达到了其极限——在这个时代，智能体被深度嵌入到企业系统中，跨越复杂的业务流程运作，并依赖高质量数据作为其主要燃料。在这种背景下，AI计划再也不能由孤立的、专业的AI团队来交付。为了大规模成功，组织必须转向一种跨职能的交付模式，以由业务领域专家、流程设计师、AI和MLOps工程师、IT架构师、软件工程师和数据工程师组成的持久性转型战队为核心。
实施过程：从实验到工业化、可扩展的交付 (Implementation process: From experimentation to industrialized, scalable delivery) 虽然前一阶段正确地侧重于探索生成式AI的潜力，但组织现在必须转向一种工业化的交付模式，在这种模式下，解决方案从一开始就设计为可扩展的，无论是在技术上还是在财务上。这要求组织预见到企业部署所需的全部技术先决条件——尤其是在系统集成、日常监控和发布管理方面，而且还要严格估算未来的运行成本并设计解决方案以最小化这些成本。与传统IT系统（其年度运行成本通常占初始构建成本的10%到20%）不同，生成式AI解决方案，尤其是在大规模应用时，其经常性成本可能会超过初始构建投资。因此，为可扩展性而设计必须不仅包括技术上的稳健性，还包括经济上的可持续性，特别是对于高容量应用。
在智能体AI时代高效运营所需的四个关键促成因素
重新设计AI转型方法是重要的一步，但还不够。为了大规模释放其全部潜力，组织还必须激活一套强大的促成因素，以支持将智能体整合到日常运营中所需的结构性、文化性和技术性转变。这些促成因素涵盖四个维度——人员、治理、技术架构和数据——每个维度都是在整个企业内可扩展、安全和高影响力部署智能体的基础。
人员：装备劳动力并引入新角色 (People: Equip the workforce and introduce new roles) 必须为劳动力装备由人机协作驱动的新工作方式。这涉及到通过文化变革、有针对性的培训以及支持早期采纳者作为内部拥护者来培养一种“人+智能体”的心态。还必须引入新角色，如负责优化交互的提示工程师，负责管理智能体工作流程的智能体编排师，以及负责处理异常和建立信任的人在环路设计师。
管控：确保自主性控制并防止智能体泛滥 (Governance: Ensure autonomy control and prevent agent sprawl) 随着自主智能体的兴起，需要强有力的管控来避免风险和不受控制的泛滥。企业应定义治理框架，建立智能体的自主性级别、决策边界、行为监控和审计机制。还必须正式化开发、部署和使用的政策，以及将智能体按功能（如任务自动化者、领域编排者和虚拟协作者）分组的分类系统，每种类型都有适当的监督模型。
技术架构：为互操作性和规模化构建基础 (Technology architecture: Build a foundation for interoperability and scale) 智能体，无论是定制的还是现成的，都必须在一个由系统、数据和工作流程组成的碎片化生态系统中运作。在短期内，组织必须将其AI架构从以LLM为中心的设置演变为一个智能体AI网格。在这一初步步骤之后，组织应开始为其下一代架构做准备，在该架构中，所有企业系统都将围绕智能体在用户界面、业务逻辑和日常运营方面进行重组。
数据：加速数据产品化并解决非结构化数据的质量差距 (Data: Accelerate data productization and address quality gaps in unstructured data) 最后，智能体依赖于企业数据的质量和可访问性。组织必须从特定用例的数据管道过渡到可重用的数据产品，并将数据治理扩展到非结构化数据。
CEO的领导力挑战：结束生成式AI的实验阶段
AI智能体的兴起不仅仅是一次技术转变。智能体代表了一个战略性的转折点，它将重新定义公司如何运营、竞争和创造价值。为了成功地驾驭这一转型，组织必须超越实验和试点项目，进入一个规模化的、全企业范围的转型新阶段。
这个转向不能被委派——它必须由CEO发起和领导。 它将依赖于三个关键行动：
行动1：结束实验阶段并重新调整AI优先级。 进行一次结构化的审查，以吸取经验教训，淘汰不可扩展的试点项目，并正式结束探索阶段。将精力重新集中在针对高影响力领域和流程的战略性AI项目上。
行动2：重新设计AI治理和运营模式。 设立一个战略AI委员会，成员包括业务领导、首席人力资源官、首席数据官和首席信息官。该委员会应监督AI的方向设定；协调AI、IT和数据投资；并实施基于与业务成果挂钩的KPI的严格价值跟踪机制。
行动3：启动第一个灯塔转型项目，并同时初始化智能体AI技术基础。 在核心业务领域启动少量高影响力的、由智能体AI驱动的工作流程转型。与此同时，通过投资关键促成因素——技术基础设施、数据质量、治理框架和劳动力准备度——为智能体AI技术基础奠定基础。
结论：企业AI转型时刻已至
就像任何真正具有颠覆性的技术一样，AI智能体有能力彻底改变游戏规则。如果做得对，它们为落后者提供了一个跨越式发展的机会，以重塑其竞争力。如果做得不对——或者根本不作为——它们可能会加速当今市场领导者的衰落。这是一个战略分化的时刻。
虽然技术将继续发展，但它已经足够成熟，可以在各行各业推动真正的、变革性的变革。但是，要实现智能体AI的全部承诺，CEO们必须重新思考他们的AI转型方法——不是将其视为一系列零散的试点，而是作为专注的、端到端的重塑努力。这意味着要确定少数几个潜力最大的业务领域，并动用所有杠杆：从重新构想工作流程，到重新分配人与机器之间的任务，再到基于新的运营模式重塑组织。
一些领导者已经在行动——他们不仅在部署智能体队伍，而且在重塑他们的组织，以驾驭其全部的颠覆性潜力。（例如，Moderna合并了其人力资源和IT领导层——这表明AI不仅仅是一个技术工具，更是一支重塑劳动力的力量。）这是向一种新型企业迈出的结构性一步。智能体AI不是一个渐进的步骤——它是下一代运营模式的基础。现在行动的CEO们不仅会获得性能优势，他们还将重新定义他们的组织如何思考、决策和执行。
AI探索的时代正在结束。AI转型的时代已经到来。
您的行动号召：从洞察到行动
读到这里，您不仅理解了“生成式AI悖论”的根源，更手握了破解它的钥匙——“智能体AI”。您也清晰地看到，这并非一次简单的技术采购，而是一场由您亲自掌舵的、关乎企业未来十年竞争力的深刻变革。
理论和蓝图是重要的第一步，但真正的挑战在于如何将这些宏大的战略转化为日常工作中可执行、可管理的具体项目。如何系统性地识别高价值的转型领域？如何设计出既能发挥智能体威力、又符合业务逻辑的全新流程？如何管理这场复杂的变革，确保团队协同一致，最终实现可衡量的商业价值？
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