您需要为 AI 重设计哪些业务流程？实用指南

您想使用 AI 重塑或自动化现有的业务流程。这是 AI 转型的明智和合乎逻辑的第一步。但是，有一个关键的前提条件，许多组织才刚刚开始理解。

具有代理能力的 AI 已经将 AI 的能力从简单的辅助扩展到了更高的层次。具有代理能力的 AI 系统可以计划、做出决定、执行多步骤的操作，并不断地学习。因此，当您将具有代理能力的 AI 集成到您的组织中时，您不仅仅是在添加另一个技术工具，您还在添加一种新的同事到您的工作中。

事实上，MIT 斯隆管理评论的 2025 年 11 月份报告《新兴的代理企业》指出，76% 的全球高管跨 21 个行业现在将具有代理能力的 AI 视为同事，而不是仅仅作为工具。

这是一个具有深远影响的变化。

在一个人类和 AI 共同工作的组织中，不会将 AI 粘贴在为人类设计的流程上。这些流程已经积累了令人麻痹的瓶颈、过多的交接和运营复杂性。

将 AI 代理插入到这个等式中并不能解决这些问题。它只会加速低效率，并引入严重的新运营和治理风险。

领导者需要解决的问题是：为什么要在为昨天的商业环境设计的传统流程上构建变革性的 AI？

IBM 的 2026 年 CEO 研究发现，成功部署 AI 的组织是那些积极重新思考和重塑工作流程的组织。

麦肯锡的《2025 年 AI 现状》报告指出，工作流程重塑是对业务产生有意义影响的最强贡献者之一。研究表明，使用 AI 捕获有意义价值的高绩效公司几乎是其同行的三倍，需要重塑其工作流程。

在本文中，您将发现：

• 为什么传统的业务流程在 AI 驱动的组织中会失败
• 在过时的业务流程上叠加具有代理能力的 AI 的风险
• 如何识别哪些流程需要 AI 重塑
• 五个最适合具有代理能力的 AI 重塑的业务流程

为什么传统的业务流程在 AI 驱动的组织中会失败

让我们从对“业务流程”的定义达成一致。我们将业务流程定义为驱动整个企业工作的操作工作流程、批准、决策、协调活动和系统交互。

在 AI 之前的流程是建立在不再成立的假设之上的。人类是主要的协调层。系统不能实时协调。决策需要多次升级。工作需要按顺序通过各个部门，这会因多个功能从各自的角度处理流程而进一步减慢。

人类将一切联系在一起，连接和同步每个流程的每个部分。

随着时间的推移，组织添加了更多的批准、积压、路由机制和重复验证步骤。它们共同作为管理风险和人类局限性的安全网发挥作用。

所有这些假设在引入具有代理能力的 AI 时都会崩溃。现在，协调层可以从人类转移到某些领域的代理。

智能现在存在于工作流程中。AI 代理可以分析上下文、做出决策、在系统中协调操作、触发响应、适应性地动态调整并持续学习。

因此，针对较慢的人类世界而设计的传统流程，会成为 AI 扩展、运营敏捷性和企业范围内转型的重大障碍。

埃森哲的研究强调，真正的 AI 投资回报率不会仅仅来自自动化。它需要组织重新发明流程、运营模式和角色。

领导者注意：AI 景观中“默默”出现的一个新问题

许多组织已经“无意中”开始采用 AI 和具有代理能力的功能，不是因为有一个刻意的策略，而是因为供应商正在迅速将这些强大的功能嵌入现有的软件和工具中。

如果您不制定周密的策略，新的运营、合规和治理风险很快就会出现。

因此，针对具有代理能力的 AI 的工作流程重塑现在已经成为组织的高优先级任务。

这个类比可能会有所帮助。想象一下，您买了一辆为最大速度而设计的新跑车。如果您只在蜿蜒、恶化的道路上行驶，这些道路上遍布坑洼，那么您就无法体验到这辆车的真正性能。无论引擎有多强大，底层基础设施都会限制汽车的性能并增加风险。如果您过度推动汽车，您可能会造成严重的损害。

同样的原理也适用于您的业务。在过时的流程上叠加具有代理能力的 AI 会产生进步的幻觉，同时将危险的结构性弱点置之不理。

与坑洼和损坏的道路不同，过时的流程通常不会宣布自己是一个迫在眉睫的威胁，这使得它们更加危险。

在急于推进 AI 的过程中，领导者经常没有认识到那些“过去曾经很好”的流程对 AI 转型构成的严重风险——直到隐藏的成本、运营故障和治理问题开始浮现。

在过时的业务流程上叠加具有代理能力的 AI 的风险

不重新思考流程的主要后果之一是加速低效率。

具有代理能力的 AI 使得有缺陷或过时的工作流程运行得更快，而不需要修复它们。这会产生更快的瓶颈、更快的错误和更快的基于有缺陷逻辑的决策。

其他常见后果包括：

• 不一致的结果
• 合规违规
• 重复的清理工作
• 从工作人员中对 AI 的信任被侵蚀

当员工不断地纠正、监控或覆盖混乱的 AI 生成输出时，会产生 AI 警报疲劳。随着时间的推移，AI 的信任会降低，这会减缓采用速度。

这只是一个反复出现的警告，如果不为 AI 建立正确的基础，会带来更大的问题、失败和风险。不管怎样，组织经常启动有前途的 AI 自动化试点，这会带来激动和早期的胜利。但是，当扩展时，会停滞或达到价值的平原，投资回报率会令人失望。

常见的失败点包括数据孤岛、人类和代理之间不明确的决策所有权、过多的治理层以及仍然围绕过时的人类约束构建的工作流程。

请记住，AI 只会放大现有的流程，无论是好还是坏。如果不重新思考流程，您会放大昨天的低效率，而不是解锁具有代理能力的 AI 的真正潜力。

市场证据：为什么 AI 业务流程重塑很重要

研究表明，问题确实很严重。过去几年一直存在一种一致的模式。

IBM 报告称，仅有 25% 的 AI 项目能够实现预期的投资回报率，通常是由于缺乏流程和组织变革。

德勤指出，只有 30% 的企业正在深入地将 AI 融入核心业务流程，但那些做到这一点的企业将捕获到更大的价值。

麦肯锡的《2025 年 AI 现状》调查显示，94% 的组织无法从 AI 中获得显著的价值。研究发现，能够从 AI 中获得价值的“高绩效者”是那些努力转型业务、重塑工作流程并为转型建立最佳实践的组织。

市场传递的信息是，成功的 AI 转型需要组织重塑工作流程、重新思考工作的完成方式、现代化运营模式和重新定义适合 AI 驱动企业的人员角色。

需要理解的一个关键点是，组织不应该简单地重塑工作流程。他们必须重新定义工作在 AI 驱动的企业中如何协调、执行和管理。

如何识别适合 AI 重塑的业务流程

组织通常假设他们需要首先开始使用最先进或面向客户的 AI 计划。但实际上，最好的起点通常是那些已经在整个业务中造成运营摩擦的流程。

请密切关注跨多个部门的流程。它们通常是重塑的宝贵候选者，因为它们包含了最大的协调复杂性、延迟、瓶颈和运营复杂性。

重塑的强候选者通常具备以下几个特征：

• 过多的批准或交接
• 重复的手动协调
• 缓慢的周期时间
• 对电子邮件或电子表格的重度依赖
• 碎片化的系统和断开的数据
• 高行政开支
• 频繁的瓶颈或返工
• 决策延迟
• 团队间的不一致结果
• 员工对常规运营任务的沮丧

这些流程往往会消耗大量时间和资源，同时限制敏捷性和规模。它们还会为具有代理能力的 AI 系统创造理想的条件，使其能够简化协调、加速决策和提高运营响应能力。

5 个适合具有代理能力的 AI 重塑的高影响业务流程

现在，很明显的问题是，组织应该从哪里开始。

并非所有工作流程都需要立即重塑。但是，涉及过度协调、手动决策、重复行政工作、碎片化系统或大量非结构化信息的流程通常是最强的候选者。

适合 AI 重塑的最强候选者通常是高容量、高摩擦的工作流程，在这些工作流程中，延迟、瓶颈、升级和运营复杂性随着时间的推移而积累。

这些流程通常会消耗大量的员工努力，同时减缓响应速度、增加成本并限制可扩展性。

当具有代理能力的 AI 进入这些环境时，组织应该利用这个机会来彻底重新思考工作的完成方式，而不是简单地自动化现有的步骤。

以下业务流程始终是高影响力 AI 重塑的强候选者：

1. 合同审查和文档密集型流程：传统的非 AI 方法需要花费大量时间来审查长篇文档。AI 大大压缩了审查周期，同时提高了一致性和准确性。
2. 人力资源和员工运营流程：AI 可以转变入职、政策指导、员工支持、人员规划和内部请求。
3. 财务和采购流程：过时的顺序批准和手动对账会导致延迟和错误。重塑工作流程以支持实时分析、预测预测、自主协调和持续合规监控。
4. 供应链和运营流程：传统方法通常是反应性的，并依赖于批处理工作，而不是实时工作。具有代理能力的 AI 系统可以实现动态规划、适应性物流优化、实时库存优化和预测性中断管理。
5. 客户服务和支持流程：传统流程依赖于票据路由、队列和部门升级。AI 首先的版本可以实现对常规案例的端到端问题解决，这一切都是自主完成的。对于那些超出常规案例的案例，人类会被通知并参与复杂、敏感或高风险的交互，这些交互需要同理心、策略和对客户交互的细致理解。

大局：通过流程重塑构建具有代理能力的企业

证据表明，AI 业务流程重塑是必要的。其最终目标不仅仅是提高效率。目标是创建一个 AI 首先的组织，在那里 AI 成为一个有能力的伙伴、协调者和执行层。

好消息是，经历这个过程使组织能够重新发明或消除围绕人类局限性的过时工作流程。

通过以这种方式重塑流程，您将使您的组织从过时的工作流程转变为适应性、智能的工作系统。

成功重塑业务流程以适应 AI 的公司已经通过更快的创新、更大的运营敏捷性、更强的客户体验和更可扩展的 AI 转型与竞争对手区分开来。

理解哪些业务流程需要重塑只是第一步。更大的挑战是为 AI 首先的企业重塑工作流程、治理模型和人员角色。