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您的最佳 AI 机器人正在固化您试图消除的流程

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麦肯锡于 2026 年 8 月 4 日发表了一篇关于围绕代理构建人力资源功能的文章,其中埋藏着关于企业 AI 最有用的句子。描述了团队在没有计划的情况下构建代理时会发生的情况,作者写道,“每个未受监管的代理都将旧的操作模型的一部分固化到代码中。”

他们称之为试点陷阱:任务级别的速度,设计级别的漂移。

该句子比它引入的框架更有价值,并且适用于人力资源以外的许多公司,它们目前正在运行代理,但看不到结果,因为这些代理正在工作。

陷阱是成功的试点

这里是机制。文章指出,薪酬专家或招聘人员现在可以使用低代码工具在一个下午配置一个工作代理,这些工具是构建代理的平台,需要点击和编写指令,而不是编写代码。不仅仅是一个原型。一个工作中的代理,连接到真正的工作流程,产生真正的输出。

这意味着每个人都被教导的顺序,先从小开始,然后学习,然后扩展,现在不再是谨慎的选择。麦肯锡直截了当地说,”从小开始,学习”的本能现在不再保守。当任何专家都可以在一个下午内搭建一个代理时,即使领导层没有批准,从小开始也会发生。

值得明确指出文章在哪里结束,推断在哪里开始。麦肯锡的试点陷阱主要是关于浪费的努力——团队完善了步骤,而适当的重新设计将会删除这些步骤。以下是更难的版本,这是我的版本:浪费的努力是可以恢复的,而锁定不是。

失败的试点是可以接受的。一个失败的试点会被关闭和遗忘,并且只会花费几周的时间。危险的试点是那些成功的试点,因为一个工作中的代理立即变得负载。某人的星期二依赖于它。在预算会议上,它被辩护。并且它自动化的流程,包括所有只存在于系统中或四年前被替换的步骤,现在被编码,运行,并且比文档中更难以争论。

这是陷阱。你没有自动化一个工作流程。你批准了一个工作流程。这是关于工作流程形状比工具更重要的发现的不舒服版本。 AI 结果更依赖于工作流程的形状,而不是指向它的工具。如果工作流程是重要的变量,那么固化一个坏的工作流程就是一个成功的试点可以做的最昂贵的事情。

他们埋藏的数字

该文章的标题数字是,大约三分之二的当前人力资源活动可以在 2030 年之前完全自动化或在交付中完全自动化。这个数字将在本周被广泛引用,它是文章中最不有趣的东西。

有趣的数字在时间分配图表中。在麦肯锡描述的目的地状态中,大约 20% 的人力时间花在他们称之为代理能力管理:配置代理,编写和审查代理遵循的逻辑,在发布前测试它们,监控其性能和漂移,并在工作流程更改时退役它们。该文章没有定义漂移;可以理解为代理输出保持合理的同时,悄悄停止正确的缓慢滑动。

一个功能的五分之一的人力时间花在照顾机器上。该文章明确表示,这不是“四舍五入的类别”,这是正确的。这是之前出现的 监督开销,现在给出了百分比。但是,该文章并没有说明这 20% 是转型成本,随着实践的成熟而下降,还是运行代理的实际稳态价格。如果你正在建模自动化的节省,并且没有在模型中添加一行用于维护自动化的人员,你的模型大约有五分之一的受影响团队是错误的。

同样的差距出现在案例细节中。文章中的一个组织实施了 50 个用例,并“确定了显著的年度成本节约和人力资源服务水平的有意义改进”。显著在这里做了很多工作。更重要的是:文章警告,在随后的段落中,一些组织提高了最终被彻底重新设计或被吸收到完全不同的工作流程中消除或吸收的流程的效率。那么,这 50 个中有多少个幸存下来?这个数字将确定自下而上的路线是捷径还是昂贵的绕路,它不在那里。

正常公司可以使用的一半建议

麦肯锡的处方是先定义 2030 年的人力资源代理操作模型,然后逆向推导。定义目的地,然后顺序实施,能力投资,治理。

该文章对谁可以做到这一点是坦率的。它自己的目的地组织结构,据说需要“大多数人力资源功能今天都没有的产品管理肌肉,足够强大的数据基础来运行技能图,并且具有真正的企业劳动力设计授权的首席人力资源官”。然后:“更少的组织可以从这里开始。”

对于其他人,包括已经运行代理的公司,北极星不是可以采取的那一半。诊断是。如果未受监管的代理编码了旧流程,那么您今天的暴露程度与已经存在但没有人批准的代理数量成比例,您几乎可以肯定不知道这个数字。

所以第一步不是 2030 蓝图。它是一个计数。

找出实际运行的内容。不是被批准的内容。存在的内容。每个自动化,某人使用低代码工具构建的内容,每个连接到共享收件箱的计划任务,每个配置到真正的系统记录的助手。对于每一个,三个事实:谁构建了它,它可以触摸什么,如果它停止会发生什么。这个清单需要一个部门一个下午,并且是没有转型办公室的公司可以在周一执行的唯一“治理”版本。

文章自己的第五个 CHRO 问题是最尖锐的,也是最有价值的:哪些早期选择是基础的,哪些会随着时间的推移而复合,哪些可以安全地撤销。按照这种方式对您的库存进行排序。可以安全地撤销的代理是您的实验,您应该运行更多这样的实验。无法撤销的代理是您的架构,无论是否有人决定这样做。这也是对驱动大多数第一次试点的本能的有用纠正,这种本能是指向最明显的流程,而不是更安静的内部流程。 最明显的流程

谁真正付出代价

这里的输家不是从未开始的公司。它是两年后拥有健康的试点数量和显示采用率上升的幻灯片的公司。

试点数量是看起来像进步的指标,但它衡量的是相反的东西。每增加一个针对当前流程的试点,都会提高以后更改该流程的成本,因为现在工具在路上,有人拥有它,并且有一些数字在幻灯片上显示它正在工作。拥有几十个工作代理的公司并不领先于拥有三个代理的公司。它更有承诺。

这是值得从这篇文章中得出的重构。关于您的代理程序要问的问题不是有多少正在运行或它们有多准确。它是更改您当前的运营模型需要解开多少,并且今天是否有人可以告诉您这一点。

Alex McFarland 是一名人工智能记者和作家,探索最新的人工智能发展。他曾与世界各地的众多人工智能初创公司和出版物合作。