智能体 AI 的战略跃迁 打破渐进改善，创造全新价值

打破渐进改善，创造全新价值 IBM如何提供帮助 IBM凭 借 在 企 业 运 营 领 域 的 深 厚 专 业 知 识、 合 作 生态 与 丰 富 经 验， 赋 能 企 业 打 造 智 能 运 营 流 程， 释 放AI代理潜能。如需了解更多信息，请访问ibm.com/consulting/artificial-intelligence 摘要 超过四分之三的高管表示，其AI投资主要聚焦于优化现有流程，而非开发全新能力。 预计至2027年，认可AI会实现自主决策的高管比例将倍增，标志着其应用正加速渗透核心环节，如流程与工作流。 然而，78%的高管认为，要想让智能体AI的效益最大化，必须打造一套全新的运营模式。 在三大关键AI采用领域表现突出的企业，其实现卓越业务绩效的可能性，是应用程度最低企业的32倍。 目录 重思智能体AI协作下的工作方式1 AI转型已非未来，刻不容缓4 领导者是否误判了AI时代的真正挑战？7 信任赤字：AI系统需公开其决策过程9 重塑运营模式：竞争优势的分水岭10 行动指南14 重思智能体AI协作下的工作方式 企业正不断探索，应如何借助AI提升绩效。一批具有前瞻视野的高管，已不止于技术应用，而是将目光投向一个更为核心的命题：若以AI为基，重塑整个运营模式，企业将迎来怎样的根本性跃迁？如今，先行者的脚步已给出回答，其正将昔日难以企及的成果，变为眼前的崭新图景。 这些高管并未止步于部署AI工具，而是开创了围绕自主决策的全新运营模式。其核心假设是：智能体AI系统将承担越来越多决策任务，人类则专注于最关键的决策，仅在最具价值的领域保留人类的决策权与专业知识。 绩效差距因此迅速拉大。这些积极转型的组织正在发展前所未有的业务能力，从根本上开拓企业的发展机遇。 截至2027认可AI代理会在流程和工作流中自主决策的高管数量将倍增。 截至2030具身AI的全自主机器人系统将在各行业投入运营。 在自主型AI主导的未来中，真正赢得先机的组织，并非那些仅部署了最先进AI代理的企业，而是那些勇于摒弃传统运营模式、以自主决策为核心全面重塑运营体系的先行者。 在新兴的AI转型浪潮中，速度固然重要，但并非所有努力都能带来同样的效果。有些组织正登上战略高峰，而另一些仍在追逐战术性的AI应用。 为深入洞察自主型AI的实际影响，IBM商业价值研究院(IBM IBV)对来自20个国家、19个行业的800位高管开展了一项调研。 本报告揭示了自主型AI运营模式的关键要素，包括管理思维、员工发展，以及信任与透明度的作用。同时，更洞察团队结构之变，并呈现前沿企业的转型实践。 报告最后提供了一份行动指南，总结了当下可行的关键举措，帮助企业构建人机协同的运营模式，以最大化智能体AI的竞争优势。 观点 智能体AI实践的两极分化 近期一项针对最高层运营高管的调研显示，企业在智能体AI的实践路径上已呈现出清晰的战略分野。我们通过两个极具代表性的问题展开调研，结果揭示了企业在战略聚焦上的明显分歧： 首先，我们询问受访者其智能体AI项目中，有多少比例聚焦于优化既有流程，以及其成效如何。 之后，我们又问有多少比例着眼于构建全新的工作流功能，以及其成效如何。 高管们的回答，清晰地勾勒出两种截然不同的企业转型范式。 01 流程优化型 这一类型的企业在技术执行层面表现出色，专注于优化现有的工作流程，并已取得了可量化的业务成果。简言之，其擅长提升效率，但尚未真正破解转型密码。 02 转型驱动型 这类企业更具战略目光，带着双重目标推动智能体AI落地：既改进现有流程，又成功构建全新的业务能力。其眼界已超出优化的范畴，正积极重塑其运营模式。数据表明，他们的策略行之有效，已在多个业务领域实现AI与自动化的实际价值。 AI转型已非未来，刻不容缓 目前，有24%的高管表示，其AI代理已能自主采取行动。预计到2027年，这一比例将跃升至67%。同样地，有57%的高管预计，到2027年，智能体AI将在流程与工作流中实现自主决策，是当下数据(28%)的两倍。 即使在监管严格的领域，转型驱动型组织也在加速前进。高管们预计，到2027年，平均29%的风险与合规操作将被智能体AI自动化处理。此外，创新流程本身也在走向自动化：目前已有19%的高管表示其企业已实现这一能力，另有48%的高管预计在2027年前实现这一目标。 这些基准指标不仅代表技术演进，更标志着组织DNA的重塑。这也解释了为何高达 的受访者认为，要想让智能体AI的效益最大化，必须打造一套全新的运营模式。78% 全球经济不确定性加剧，经济环境日益复杂，69%的受访者表示，迫切需要开发更多基于智能体AI的预测与仿真建模能力，以用于各种场景，例如财务预测、人力资源与技能分析、动态运输与配送路径规划，以及具备内置抗风险韧性的主动风险缓解策略。 与此同时，面向客户的业务环节已成为智能体AI落地的主要竞争高地。从销售预测、动态定价，到智能订单处理，企业正优先部署那些能带来即时竞争优势与可衡量回报的智能自主系统。在这些领域，AI已不仅是工具，更是新一代商业能力的核心。 当前，变革型组织正将重心转向构建全新能力，并开始思考更具前瞻性的问题：当系统能够自主决策时，将催生哪些前所未有的机遇？ 尽管变革意愿强烈，理想与实践之间仍存在显著差距。目前，高达78%的AI投资仍用于改进现有流程，而这正是“优化”与“转型”的根本区别。流程优化型企业陷入了改良现有运营模式的循环之中，迟迟无法实现变革性的飞跃。这些企业必须清醒认识到，AI技术正日趋商品化，仅靠流程创新所获得的先发优势窗口正在快速收窄。因此，尽管持续优化仍有其价值，但真正的竞争差异，来自于勇于迈出变革性步伐，实现从量变到质变的跨越。 决策者如何看待智能体AI：工具还是新引擎？ 真正实现转型的组织，并不将智能体AI视为现有工作的加速器，而是开启全新工作模式的引擎。以合规挑战为例：在监管严格的行业中，智能体AI不再只是“标注风险”，而是与多个专用代理协作，实时监测、解析并响应不同地区和行业的监管动态。设想这样一个场景：一组代理负责监测欧洲不断变化的金融法规，另一组负责跟踪亚洲的贸易制裁动态，还有一组负责调整美国的医疗合规流程，它们协同运作，实时自动沟通、更新文档与审批流程。这样的协作会碰撞出什么样的火花呢？风险在萌芽阶段即被化解，合规团队减少了重复的审查工作，企业能够从容地应对复杂的法律环境，从而更自信地进行跨境运营。 正因为变革型组织专注于构建全新能力，他们开始提出不同的问题：当系统能够自主决策时，将催生哪些前所未有的机遇？我们又该如何围绕这些新能力，重塑价值创造的全过程？ 衡量体系的差距清晰地揭示了这一战略差异。调研分析显示，仅有42%的流程优化型企业建立了新的关键绩效指标(KPIs)，以衡量AI代理对业务目标的影响：而在转型驱动型企业中，这一比例接近一半（新KPI示例可参见“行动指南”）。这些领导者不仅在部署智能体AI自动化，更在以全新的标准衡量成果。 “如果没有优良且客观的KPI，就会不自觉沿用传统业务场景下的旧KPI，而技术部署往往就会围绕着现有架构改进这一目标展开。” 英国董事会顾问 领导者可以试验或替换表现逊色的AI代理，并构建多代理协作网络。 观点 智能体AI市场：即插即用，全面进阶 智能体AI市场正重塑企业获取能力的路径：这里没有传统的软件许可，只有陈列着各类AI代理的“数字化货架”。每一个“商品”都是专精于特定任务的智能体，是能独立运作、适应环境并无需人工审批的专用算法。 这些市场远不止是采购中心，而是可即插即用的智能生态系统。想要一个能实时扫描全球监管变化的合规监控器？或是一个能随库存变动自动调整的动态定价引擎？抑或是一个能在交通阻塞发生前重新规划货运路线的供应链调度器？在智能体模型中，这些都不再是蓝图中的构想，而是几天内即可上线运行的现役“数字员工”。 一 度 被 视 为 前 沿 概 念 的 智 能 体 市 场， 如 今 已 走 入 现 实： 既 有 像Agent.ai和Lyzr AIMarketplace这样的数字市场，也有像AWS Marketplace、Google Cloud Vertex AI AgentBuilder这样的企业平台。这些中心提供涵盖金融、医疗、营销分析和对话式AI的精选即用型AI代理，使“AI应用商店”成为商业现实。 对于不满足渐进式流程改善的高管而言，智能体AI市场提供了速度与灵活性，使他们能够为全新设计的智能体AI运营模式快速组合全新能力。领导者可以试验或替换表现逊色的代理，并构建多代理协作网络。而在人类判断力与专业技能最关键的环节，仍由人来主导。 然而机遇总与风险并存：若缺乏严格的筛选与治理，“黑箱代理”可能泛滥，侵蚀系统信任。明智的领导者，会将市场视为一个需持续策展的创新网络，要求其中每一决策透明可溯、与战略KPI实时同步，并能无缝融入重塑后的运营体系。 在不远的将来，市场将不再仅是工具采购地，而是“组装”下一代业务能力的场所。那些今天难以设想的能力，五年后或将成为企业的生存之本。 对于领导者而言，这不仅关乎能购买到什么，更关乎其在生态系统中的角色定位。您是会作为买方参与，还是开发并销售自有AI代理，亦或主导构建所在行业的全部市场？答案将决定您在新兴的“智能体商业”经济中获取价值的方式。 “当生成式AI的浪潮奔涌向智能体AI的新纪元，批判性思维的价值正以前所未有的方式真正凸显。” 某跨国消费品公司需求与数字化转型高级副总裁 领导者是否误判了AI时代的真正挑战？ 多数高管仍从单一视角看待AI，将其窄化为生产力工具：一种降本增效、实现自动化的手段。他们普遍假设，最大的挑战在于技术本身：算法、数据与系统部署。 然而，当AI迈向真正的自主与智能体化，这一假设正在瓦解。真正的挑战，或许不在机器，而在人心。员工是否做好准备与AI共同进化，正成为决定转型成败的关键因素。而这种准备不仅关乎技能，更关乎心态。当员工感到被替代、被忽视，或对AI驱动的未来角色感到迷茫时，文化阻力便会悄然滋生，再先进的技术部署也可能因此搁浅。随着智能体AI的普及，劳动力市场面临着新一轮的冲击，失业焦虑、职业路径模糊等问题接踵而至。领先企业正直面这一挑战，将AI部署有意识地与变革管理策略相结合：通过透明的沟通明确岗位的演变路径，尽早让员工参与AI流程设计；制定清晰的再培训与技能提升计划。这些组织不让AI成为冰冷的上层指令，而让它成为与员工共同创造的成果，从而把质疑者转变为拥护者。 尽管有高达47% 多达79% 的领导者认为，随着算法逐渐商品化，他们必须保护并重视能够帮助其构建差异化优势的关键能力：人类的批判性思维。 的企业将员工技能不足视为智能体AI实施的障碍之一，但表现出色的企业正对员工进行战略性投资。 在智能体AI企业中，批判性思维体现在那些“人优于机”的关键时刻：当员工质疑、修正甚至推翻AI的自主决策，并能清晰阐述其逻辑与后果之时。要衡量批判性思维，就必须跟踪人类干预的质量及其带来的结果。因此，搭建全新的KPI体系已刻不容缓。 所有组织都因AI面临新的人才挑战，其中有许多正着力打造全新的岗位。设想以下场景：AI流程统筹者不再被动响应，而是主动决定智能体何时介入、以何种方式参与流程；自主系统审计员不再事后稽核，而是实时追踪AI的决策路径，在行动落地前完成合规验证。在传统模式下，这些核查与决策步骤通常隐藏在缓慢、线性的审批链条中；如今，它们与AI并行动态运作，将员工从任务执行者升级为人机协同的战略指导员。这不仅是岗位职能的升级，更标志着组织价值逻辑的根本转变：从追求“生产力的提升”，迈向真正的“价值创造”。 Executives are already changing teamstructure with new roles图2 高管们通过设立新岗位，重塑团队结构 高管们在为围绕智能体AI自动化设计的运营模式配备人才时，已着手推进五