代理式AI时代重新思考组织设计

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摘要

文章讨论了组织需要从根本上重新设计运营模式以充分利用代理式AI，而不是简单地将AI代理叠加到现有结构上，并引入了Agentic Business Transformation (ABT)的概念。

<p>在企业级AI代理迅速普及的背景下，抱负与执行之间出现了脱节。&nbsp;</p> <p>尽管85%的组织表示希望在未来三年内实现代理式运营，但<a href="https://www.celonis.com/insights/reports/process-optimization" target="_blank" rel="noreferrer noopener">76%的组织表示</a>其现有运营和基础设施无法支持这种变革。它们指出，人员、流程和工作流方面都存在准备不足的问题。&nbsp;</p> <h3 class="wp-block-heading"><strong>粘性胶带问题</strong></h3> <p>普华永道英国咨询公司全球劳动力咨询首席技术官兼首席AI官Prasun Shah解释说，挑战在于许多组织往往将AI代理叠加到现有运营之上，而不是重新构想运营模式以及如何重新设计工作方式。“它们将AI员工嵌入到人类运营模式中，”将AI代理附加到现有的工作场所结构上，“这就像在不断崩溃的运营模式上贴粘性胶带。”</p> <p>这样做可能会阻碍组织释放代理式AI的全部价值，导致失望情绪迅速蔓延。全部价值在于代理能够在有限的人类输入下执行完整的工作流。它们可以协调复杂任务、做出独立决策、适应不断变化的条件，并迭代性能。&nbsp;</p> <p>在涵盖客户服务、人力资源和销售的早期验证领域，<a href="https://www.bcg.com/publications/2025/how-agentic-ai-is-transforming-enterprise-platforms#:~:text=Today's%20AI%20agents%20have%20the,and%20procurement%20to%20customer%20operations." target="_blank" rel="noreferrer noopener">已有估计显示</a>，大规模部署AI代理可将业务流程加速30%至50%，并将低价值工作时间减少25%至40%。但这种能力也带来了更大的复杂性以及对企业范围内变革的需求。</p> <figure class="wp-block-image size-full"><img fetchpriority="high" decoding="async" width="2400" height="1260" src="https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/05/MIT-Abstract-Thumbnail-1-_-V2-1.png" alt="" class="wp-image-1137586" srcset="https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/05/MIT-Abstract-Thumbnail-1-_-V2-1.png 2400w, https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/05/MIT-Abstract-Thumbnail-1-_-V2-1.png?resize=300,158 300w, https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/05/MIT-Abstract-Thumbnail-1-_-V2-1.png?resize=768,403 768w, https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/05/MIT-Abstract-Thumbnail-1-_-V2-1.png?resize=1536,806 1536w, https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/05/MIT-Abstract-Thumbnail-1-_-V2-1.png?resize=2048,1075 2048w" sizes="(max-width: 2400px) 100vw, 2400px" /></figure> <h3 class="wp-block-heading"><strong>扩充AI词汇表&nbsp;</strong></h3> <p>企业级代理式AI平台Ema将这种变革称为<a href="https://www.hfsresearch.com/research/agentic-business-transformation/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">代理式业务转型</a>（ABT），该术语由Ema去年与HFS Research共同提出，旨在填补现有AI代理词汇中的空白，并为企业提供思考自身采用该技术的新框架。&nbsp;</p> <p>“现有词汇都无法涵盖这一变革的全部范围，”Ema首席执行官兼创始人Surojit Chatterjee解释道。“数字化转型是关于从纸质转向软件。AI转型是关于将人工智能添加到现有流程中。Copilot是关于AI辅助各种人类任务。但ABT是截然不同的：它是将AI代理整合到组织的架构中。”&nbsp;</p> <p>对于Shah来说，专门的术语（ABT）“有助于推动对组织进行全面重新设计的需求：其运营模式、工作流、决策权和绩效管理系统。”他强调，“需要确保这些代理真正成为价值创造的积极参与者，而不仅仅是点工具或生产力辅助工具。”</p> <p>根据Ema的说法，ABT包含三个核心支柱：组织的技术堆栈、其员工队伍以及用于衡量成功的指标。&nbsp;</p> <h3 class="wp-block-heading"><strong>AI代理作为连接纽带</strong></h3> <p>ABT的第一个支柱是技术堆栈。“你现有的技术堆栈是为人工操作、以应用为中心的工作流设计的，”Chatterjee说。“当执行者是一个以机器速度跨多个系统同时运行的AI代理时，就需要重新考虑这一点。”</p> <p>Shah解释说，随着AI代理被整合到组织中，企业需要从一系列线性流程和步骤转向以非常不同的方式重新设计工作。这是因为AI代理的价值不在于作为现有技术堆栈中的另一层，而在于作为连接纽带，他解释道，在层之间或跨层移动，以协调高级任务或从多个离散应用中检索并解释数据。AI代理可以通过基于这种语境化能力做出决策，为企业创造“真正的竞争优势”，他说。“这将是下一个战场所在。”</p> <p>为了构建这种连接纽带，领导者需要调整其技术堆栈，以便从AI代理中获取更高质量的决策，优先考虑同时访问多个数据集和应用以发展隐性知识。“做出这种架构转变的组织会变得真正更具适应性，”Chatterjee说。“当出现新的业务需求时，你无需等待六个月让软件供应商构建一个功能。你只需使用自然语言配置一个AI员工，并将其连接到所需的系统。从业务到生产工作流的时间从数月缩短到数天。”</p> <h3 class="wp-block-heading"><strong>重新设计员工队伍</strong></h3> <p>随着AI代理被部署到更多用例中，企业领导者必须考虑这对员工队伍动态意味着什么，这是ABT的第二个支柱。</p> <p>当今的员工队伍结构与工业化初期的层级模式几乎没有偏离。为了最大化效率和规模化，流程被标准化，任务在战略业务单元（SBU）之间明确划分，员工根据其优化下属团队产出的能力在组织中晋升。但是，随着AI代理能够执行、协调和优化任务——通常无需管理协调——既定层级的界限变得模糊。</p> <p>在混合了AI代理和人类员工的员工队伍中，管理者将从许多基于执行的任务中解放出来，但会承担与管理混合团队相关的新责任。管理者“需要能够管理涉及信任、可解释性、心理安全甚至地位动态的问题”，以应对混合员工队伍中可能出现的新的紧张关系，Shah说。</p> <p>代理式AI对现有员工队伍结构的影响也远不止管理层。McKinsey预测，到2030年，<a href="https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/the-organization-blog/rethink-management-and-talent-for-agentic-ai" target="_blank" rel="noreferrer noopener">当前工作岗位的四分之三</a>将需要重新设计、技能提升或重新部署，组织需要迅速采取行动修改招聘、保留和薪酬制度。&nbsp;</p> <h3 class="wp-block-heading"><strong>从产出到成果</strong></h3> <p>成功指标是第三也是最后一个支</p>
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# 在自主AI时代重新思考组织设计 来源：https://www.technologyreview.com/2026/05/26/1137584/rethinking-organizational-design-in-the-age-of-agentic-ai 在企业级AI代理应用快速增长的背景下，雄心与执行之间正出现脱节。 尽管85%的组织表示希望在接下来三年内实现自主化，但76%的组织（[来源](https://www.celonis.com/insights/reports/process-optimization)）表示其当前的运营和基础设施无法支持这一变革。他们指出在人员、流程和工作流方面缺乏准备。 ### **"贴胶带"问题** 普华永道英国咨询部门的全球劳动力技术转型首席技术官兼首席AI官普拉顺·沙阿解释称，问题在于许多组织往往将AI代理叠加到现有运营上，而不是重新构想运营模式以及工作方式需要如何重构。"他们正在将AI员工嵌入到人类运营模式中，"将AI代理叠加到现有工作场所结构上，而"这就像在正在断裂的运营模式上贴胶带"。 这样做可能会阻碍组织释放自主AI所能提供的全部价值，从而造成幻灭感迅速蔓延的局面。全部价值在于代理能够以有限的人类输入来执行整个工作流。它们可以协调复杂任务、做出独立决策、适应变化条件并迭代性能。 在客户服务、人力资源和销售等早期验证领域，已有估计（[来源](https://www.bcg.com/publications/2025/how-agentic-ai-is-transforming-enterprise-platforms#:~:text=Today's%20AI%20agents%20have%20the,and%20procurement%20to%20customer%20operations.)）表明，AI代理在大规模部署时可将业务流程加速30%至50%，并将低价值工作时间减少25%至40%。但这种能力也带来了更大的复杂性以及企业级变革的需求。 ### **拓展AI语汇** 企业级自主AI平台Ema将这种变革描述为"自主化业务转型"（ABT，agentic business transformation），这是它去年与HFS Research联合提出的术语，旨在填补现有关于AI代理词典中的空白，并为企业提供一个新的框架来思考自身对该技术的采用。 "现有的语汇都无法捕捉这种变革的全部范围，"Ema首席执行官兼创始人苏罗吉特·查特吉解释道。"数字化转型是从纸张转向软件。AI转型是在现有流程中添加人工智能。副驾驶是AI协助各种人类任务。但ABT完全不同：它是将AI代理整合到组织的结构中。" 对于沙阿来说，这个专用术语（ABT）"有助于推动对组织进行整体重新设计的必要性：其运营模式、工作流、决策权和绩效管理系统"。他强调，"所有这些都是为了确保这些代理真正成为价值创造的积极参与者，而不仅仅是点工具或生产力辅助手段。" 据Ema称，ABT包含三个核心支柱：组织的技术栈、劳动力以及用于衡量成功的指标。 ### **AI代理作为连接组织" ABT的第一个支柱是技术栈。"你现有的技术栈是为人类操作、以应用为中心的工作流设计的，"查特吉说。"当行动者是同时跨多个系统以机器速度运行的AI代理时，需要重新考虑这一点。" 沙阿解释说，随着AI代理被整合到组织中，企业需要从一系列线性流程和步骤转向以截然不同的方式重构工作。这是因为AI代理的价值不是作为现有技术栈中的另一层，而是作为连接组织"，他解释道，它在各层之间或跨层移动，以协调高级任务或从多个独立应用中检索和解释数据。他说，AI代理可以基于这种情境化能力做出决策，从而"为企业创造真正的竞争优势"。"那将是下一个战场所在。" 为了构建这种连接组织，领导者需要调整其技术栈，以便从AI代理中浮现出更高质量的决策，优先同时访问多个数据集和应用，以发展隐性知识。"做出这种架构转变的组织会真正变得更具适应性，"查特吉说。"当新的业务需求出现时，你不需要等软件供应商花六个月来构建一个功能。你用自然语言配置一个AI员工，并将其连接到它需要的系统。从业务到生产工作流的时间从几个月缩短到几天。" ### **劳动力，重新设计** 随着AI代理被部署到更多用例中，企业领导者必须考虑这对整个劳动力动态意味着什么，这是ABT的第二个支柱。 今天的劳动力结构与工业化初期的等级模式几乎没有偏离。为了最大限度地提高效率和规模，流程被标准化，任务在战略业务单元（SBU）之间明确划分，员工根据其优化下属团队产出的能力在组织中晋升。但是，有了能够执行、协调和优化任务（通常无需管理协调）的AI代理，既定等级制度的界限就变得模糊了。 在AI代理和人类员工混合的劳动力中，管理者将从许多执行类任务中解放出来，但将承担与管理混合团队相关的新责任。管理者"将需要有能力处理信任、可解释性、心理安全甚至地位动态等问题"，以应对混合劳动力中可能出现的新的紧张关系，沙阿说。 自主AI对现有劳动力结构的影响远不止管理层。麦肯锡预测，到2030年，当前工作岗位中四分之三（[来源](https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/the-organization-blog/rethink-management-and-talent-for-agentic-ai)）将需要重新设计、技能提升或重新部署，组织需要迅速采取行动来调整招聘、留任和薪酬。 ### **从产出到成果** 成果指标是ABT的第三个也是最后一个支柱。 随着AI代理对核心企业流程承担更大的所有权，与人类员工一起承担协作角色，传统的关注活动或产出的劳动力指标（如处理的电话数或提交的报告）不再有意义。 "当你在劳动力中加入AI员工时，活动指标变得毫无意义或具有误导性，"查特吉说。"一个AI员工可以在人类处理十个互动的时间里处理一千个客户互动。如果你用处理的互动来衡量成功，你会得出结论说AI工作得非常出色，而同时却忽略了这些互动中是否有任何一个实际推动了客户满意度、留存率或收入。"为了纠正这一点，企业必须开发一套新的指标，专注于成果而非产出。也就是说，关注更广泛的收益或实现的改变，而不是单个交付物。 例如，当Ema的一个大型企业客户对其指标进行彻底改革时，将工具指标（如每次查询成本和AI准确率）切换为成果指标（如无需人工升级审查的合同百分比），在接下来的两个季度内，自主AI的衡量投资回报率翻了三倍。这些变化意味着"该客户停止在高量低复杂度工作流中构建点解决方案，而是开始在成果价值最高的地方部署AI员工，"查特吉说。 沙阿指出，整合新指标可能还需要完全重新配置奖励和人才管理流程，以及组织内的问责制和所有权。例如，在人类-AI团队中，尽管伦理和受托责任可能仍然由人类员工承担，但运营问责制将变得明显更加分散，以反映AI代理的系统性角色。 这种变化将引发高级领导团队需要应对的新问题，沙阿补充道。他们需要考虑：当AI员工犯错时，谁负责？当AI和人类意见不一致时会发生什么？应该建立哪些防护措施来保护客户？ ### **为系统级变革奠定基础** 系统级变革是渐进的。这些是专家们仍在努力解决的复杂问题链。但通过启动关于ABT核心支柱——劳动力、技术栈以及衡量成功的指标——的内部对话，领导者可以为更好地准备在系统层面拥抱AI代理的企业奠定基础，并开始缩小雄心与执行之间的差距。 *本内容由 Insights 制作，Insights 是《麻省理工科技评论》的定制内容部门。并非由《麻省理工科技评论》编辑团队撰写。它由人类作者、编辑、分析师和插画师进行研究、设计和撰写。这包括调查问卷的撰写和调查数据的收集。可能使用的AI工具仅限于经过彻底人工审查的二级制作过程。*

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