解决AI应用难题

大多数AI试点项目失败并不令人意外。AI用户并不是在寻找帮助完成工作的工具，他们只想让工作完成。

但大多数企业级AI仍然被包装成员工在完成工作前必须使用的东西。它给员工一个副驾或聊天机器人，然后让他们自己琢磨如何将其融入手头的任务。AI并不掌控工作流程，员工仍然掌控一切。

这意味着员工采用率成为从AI中获得财务回报的瓶颈，因为只有员工接受并正确使用AI，价值才能实现。但这种方法的问题在于，企业级AI面临着严重的员工采用难题。

大多数公司的采用率徘徊在25-30%左右，让员工大规模接受新技术（尤其是非编码任务）是一个非常棘手的问题。如果你用同样的工具、同样的方式工作了10多年，打破这种工作方式几乎是不可能的。

我们认识到，你不能只是给公司另一个AI工具，然后指望他们在整个职业生涯都用同样方式工作的情况下主动采用它。如果你不能依赖员工采用，那么用这项技术推动投资回报率的最佳解决方案就是尽可能将其嵌入公司运营的幕后。

公司需要的工具更少

我们在企业级AI部署中看到的错误是，公司将一个界面交给客户公司的每个员工。即使这看起来是正确的举措，因为它让每个分析师都能控制一群智能体来自动化大部分手动工作，但采用率并不会提高太多，因为员工的工作方式在几年后就会变成习惯。打破这种习惯几乎是不可能的，他们会把这个产品当作另一个工具。

我们意识到，为了让公司采用AI，一个软件界面无法改变现状。对于企业级AI来说，事情必须不同于企业软件交付产品的方式。

企业软件 vs 企业级AI

当公司购买CRM或几乎任何其他SaaS产品时，都会附带一个界面。在那个时代，界面就是产品。

SaaS界面之所以存在，是因为公司需要工具来帮助员工完成工作。我们意识到，在智能充沛的时代，公司不再需要帮助完成工作的工具——他们只想让工作完成。因此，我们不再销售帮助完成任务的工具，而是开始直接销售结果。而结果不一定需要组织中的每个人都使用界面——它应该自动发生。

如果说企业软件是软件即服务的时代，那么企业级AI就是结果即服务的时代。

如何销售结果

首先要内化一个事实：员工在整个职业生涯中一直在同一个地方工作。财务部门活在Excel和NetSuite中，销售部门活在Salesforce、Slack和邮件中，以此类推。

我们不再为人们使用AI建造新场所，而是将AI嵌入他们已有的工作场所。

我们不再要求财务团队打开一个新平台来处理应付账款，而是在NetSuite之上构建智能体，应付账款工作原本就在那里进行。智能体在后台运行，处理工作流程中手动的部分，在团队已经使用的系统内部完成工作。

当你尽可能将AI推入公司幕后时会发生什么

结果是，那些整个职业生涯都在使用相同工具的员工不需要学习新的AI平台，也不需要弄清楚如何管理智能体。他们继续在原来的地方工作，流程底下的手动工作开始自动完成。

这导致企业级AI的采用率爆发式增长，投资回报率很快就大幅提升。我们弄清楚这一点后，从那时起，每次部署都可以追溯到这两个简单原则。

第一个原则： 在已有工作的场所构建

如果工作流程通过NetSuite运行，就在NetSuite之上构建。如果通过Salesforce运行，就在Salesforce之上构建。系统可能老旧且遗留，但那是业务实际运行的地方。

我们通过两种方式实现：有API的地方就在API之上构建，没有API的地方则通过计算机使用智能体来实现。智能体从公司已经信任的系统中读取数据，在团队已经使用的工作流程内行动，并写回公司业务所依赖的单一事实来源。

第二个原则： 将AI推向幕后，同时不剥夺控制权

负责应付账款的人不应该为了获得好处而去管理一群智能体——而是应该由一名员工来管理智能体。

这就是为什么我们为公司的流程负责人构建了一个控制面板。它显示哪些智能体正在运行，并允许他们暂停工作流程、更改权限或撤回智能体，而无需在内部编写任何代码。

在将企业智能体推到幕后时，治理很容易出错，因为这减少了人工使用，可能让客户感觉控制力减弱。我们一直非常注重创新，创建了一些界面，让公司完全掌控自己的智能体——但正确的治理应该嵌入到智能体本身之中。

智能体在每次运行时，都应该在做出决定之前暂停，并询问是否需要对这项任务进行人工干预。如果需要，它会在相关人员已经存在的地方（邮件、Slack等）通知他们。它应该参考内部政策，完全像人类一样行动。而要复制客户公司应付账款分析师的工作方式，唯一的方法就是在现场驻扎数周，尽可能多地收集工作流程和隐性知识的背景信息。

采取以服务为导向的方法是我们早期的一个赌注，因为每家公司的后台运营都极其不同。编码是通用的，这意味着AI产品（Claude Code/Codex等）可以通用化，但当你处理采购或运营时，每家公司的工作方式都有细微差别——而这些差别只能通过派驻前场工程师来获取完整背景。

TLDR

企业级AI的制胜公式是：技术非常强大的智能体 + 尽可能深入公司运营幕后 + 所有适当的治理措施，让客户明白他们掌控着智能体。

在如何利用AI的前沿进行创新是一项重大使命，但我们正走在正确的道路上。现在我们正在开放少量八月合作。考虑到我们旨在为八月客户交付的投资回报率目标，我们目前专注于年收入超过10亿美元的公司。如需预约时间或深入了解演示、案例研究、博客文章等，请访问 varickagents.com