我们所熟知的工作生态系统即将发生变革——作为"生成式AI的下一前沿"，代理AI将有效增强人类决策能力。年初的BCG全球AI雷达调查显示，三分之二的企业已开始探索AI代理应用。
我们正迈向一个新常态：AI系统能像尽责的员工那样处理自然语言指令并自主决策。它们有望为各行业提供复杂用例解决方案，接管劳动密集型任务或定性定量分析。但不必被反乌托邦思维裹挟，人类与机器完全可以建立共生关系。
代理AI可以成为能干的虚拟助手，筛选数据、跨平台工作、从流程中学习并生成实时洞察或预测。但就像培训新员工一样，AI代理需要大量测试、训练和指导才能高效运作。因此人类将扮演监护者角色，更侧重监督职能：确保遵守核心治理框架、维护伦理与安全标准、建立主动风险响应机制，并使决策符合公司战略目标。
由于AI系统存在错误和滥用风险，"人在回路"控制机制不可或缺。这种对代理系统的人类问责制，是实现自主性与风险平衡的关键。作为助力企业创新、自动化与规模化的AI数字化转型公司创始人，以下是我的实践指南：
一、通过AI流畅性赋能员工
企业普遍严重低估AI技能培训的重要性——仅不到三分之一的企业对超过25%员工进行过AI培训。如果教育不被优先考虑，领导者如何期望员工善用AI？
保持敏捷且知识渊博的团队至关重要，需培育拥抱技术变革的文化。定期开展代理AI培训，阐明其优劣势，聚焦成功的人机协作案例。成熟企业可采用分角色培训课程，指导不同岗位员工合理使用生成式AI。
管理层应建立反馈机制优化人机协作。让员工积极参与错误识别与修正，既能培养对演进技术的积极态度，也能理解持续学习的价值。
AI流畅性还来自跨部门协作：工程师、AI专家与开发者需共享知识与关切。唯有转变"与AI竞争"的思维，认识到"我们（及认知能力）正与AI共同进化"，员工才能真正获得赋能。
二、围绕代理AI重构工作流
麦肯锡研究表明，重构工作流对各类企业息税前利润（EBIT）影响最为显著。换言之：当企业重塑运营方式时，AI价值才真正释放。
成功从AI项目中获利的公司通常采取精准策略：产品/工程副总裁往往专注于少数关键AI计划，而非分散资源。该战略包含技能提升、核心业务流程彻底革新，以及紧盯财务与运营表现的快速规模化。
MIT集体智能中心研究发现：工作流重构中，持续人机协作并非万能方案。最佳分工模式是：人类擅长需要"情境理解与情商"的子任务，而AI更胜任"重复性、大批量或数据驱动"的工作。有时单独使用人类或AI反而最有效。
三、设立新型AI监督岗位
虽然短期内生成式AI不会大幅影响企业规模，但岗位职责将显著演变：从服务运营、产品开发到AI伦理官、AI模型验证师等新角色将涌现。
实现这一转变需要高管层全力支持。企业需制定清晰的AI战略，并组建专职推进团队。若将AI整合仅委托给IT部门，往往会忽视业务背景。因此业务领导者应更深度参与，例如担任AI治理监督角色，确保伦理与战略一致性。
招聘时应关注两类人才：1）擅长检测模型偏差，确保AI开发早期的准确性；2）具有跨部门协作经验，能保证AI方案满足全团队需求。对于尚未起步的高管，寻求战略合作伙伴获取优质人才，是构建企业级AI技术产品的必要基础。
结语
未来，成功企业将展现"人机协同创造"的愿景。领导者必须优先建立协作框架，既发挥AI优势，又守护人类创造力与判断力。
精选文章：