尽管 AI 智能体潜力显著，但不少企业部署时陷入 “重酷炫工具、轻落地机制” 的误区，忽视组织流程优化与人机协作设计，难以为业务创造实质价值，这与企业数字化转型的核心逻辑一致：无论智能化还是数字化，关键都在于依托技术解决效率痛点、适配最优工作流
随着「AI智能体进入应用实践的第二年，麦肯锡整理了其在 50 多个项中的经验，提出了六条关键教训。
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尽管智能体有极大的潜力，但如果仅停留在「打造酷炫 AI 智能体」的层面，而忽视组织流程、人机协作与落地机制，往往难以产生真正价值。
这个企业数字化转型的关键核心是一样的：数字化也好，智能化也好，基于最新的技术为企业提效，选择最合适的工作流，解决效率问题，提升流程和体验，这才是最核心的。
以下为六条核心教训概览：
1.重点不是智能体本身，而是工作流程成功部署agentic AI，不只是部署代理工具，而是要重新思考并重构「人／流程／技术」三者如何协作。
如何更容易取得成果？从流程出发、识别关键痛点、让智能体与人协作。
2.智能体并非完美有些任务其实更适合规则自动化、预测分析或 LLM 直接提示，而不一定需要完整的智能体系统。关键在于：任务特性如何？标准化强／变化小？还是多步决策、输入多变？根据不同情形选择合适技术。
3.避免“AI 糊弄”：建设评估体系、赢得用户信任当系统虽然在演示里效果好，但用户落地后感叹“这 AI 也太烂了”，信任迅速流失，价值也会打折。智能体可以视作“新员工”进行上线培训、持续反馈、建立 evals（评估机制）是关键。
4.必须追踪、验证流程中每一步当一个组织部署数十、甚至数百个智能体时，仅看成果是不够的。要有过程可观测、错误可追溯机制。只有在流程中清晰知道“哪个环节出了问题”，才能持续改进。
5.最好的用例是“可复用”用例很多公司会为每个任务单独建一个智能体，这容易造成重复造轮子、系统碎片化。更优策略是在发现共性流程后，构建可复用组件、代理模块和平台，提高效率，降低边际成本。
6.人仍然至关重要，只是角色会改变虽然智能体将能承担越来越多任务，但人不会被完全替代。人类更需要负责监督模型精度、处理复杂／异常情形、协作决策。与此同时，随着 agentic AI 落地，很多流程中人力规模可能会减少。组织需有意识规划人员变迁。
撰文：Lareina Yee, Michael Chui, Roger Roberts 本文由人人都是产品经理作者【边亚南】，微信公众号：【边亚南】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。
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