
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。
题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。
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