基础模型：当它们成为大宗商品时，企业的竞争优势将从何而来？

一个强大的模型并不等于一个强大的业务系统

人们很容易将大型语言模型的能力误认为是真正的商业能力。虽然能在几秒钟内生成reports数据、创作营销内容或即时回复客户咨询，这些表现或许彰显了令人印象深刻的技术实力，, 这些举措并不一定能转化为可持续的商业价值.

Klarna 便是一个极具说服力的例子。这家金融科技公司利用了通用大型语言模型 将大约三分之二的客户服务互动实现自动化, ，取代了大量人工代理。然而 一年多一点后，该公司恢复了客户支持人员的招聘. 问题并不在于该模型能力不足，而在于业务系统已与业务价值的创造脱节。.

人工智能会不懈地优化其被赋予的目标，但往往 忽略了那些难以量化的因素, ，例如处理复杂的客户意图、维护客户关系以及保持长期的品牌信任。当效率成为唯一的衡量标准时，人工智能就会以效率为优化目标，即使这会以牺牲服务质量为代价。.

相比之下，深圳的一家消费电子公司则采取了不同的做法。大约 其中70%项标准化客户咨询由人工智能进行分析并处理，而复杂且高价值的案例仍由人工客服负责处理. 结果是在运营效率与客户满意度之间取得了平衡。.

这种差异并非源于模型本身，而是源于各家公司如何围绕人工智能重新设计其业务流程和治理结构。.

具有自主性的AI正在重塑企业组织结构

AI 智能代理已不再是简单的对话助手：它们是能够访问企业系统、执行工作流、完成任务、在大规模范围内自主运行，并随着时间推移持续学习的数字工作者。.

与人类员工不同，人类员工在面对高风险决策时会自然而然地保持谨慎，而人工智能代理在执行例行操作和高风险操作时，却始终保持着同样的自信程度。. 因此，配置错误、权限问题、知识污染或工作流缺陷可能会迅速在整个组织内蔓延.

这从根本上改变了企业应如何开展人工智能治理。.

• 首先、, 韧性与预防同样重要. 组织应建立恢复机制，例如备份环境、暂存系统和一键回滚功能。.
• 第二, “最小权限原则”应成为标准做法. 仅应授予人工智能代理访问 data 以及完成其指定任务所严格必需的系统的权限。.
• 第三、, 合规性必须融入人工智能运营之中. 企业需要遵守data本地化要求和隐私法等法规，同时明确规定哪些模型可以访问哪些data。.
• 最后, 各组织必须为新兴的人工智能固有风险做好准备. 例如，人工智能代理可能会无意中执行嵌入在内部业务文档中的隐藏指令，从而绕过预期的操作规则。因此，持续监控、治理更新以及不断完善的安全控制措施变得至关重要。.

组织背景是企业最宝贵的人工智能资产

企业不应仅仅开发一款人工智能应用程序，而应致力于开发一个 持续学习系统.

该系统的核心是 将业务流程、决策逻辑、运营知识、合规要求和机构专业知识转化为组织上下文层的能力 AI 代理可以访问、从中学习并不断改进。.

与模型本身不同，这一上下文层会随着时间的推移而不断积累。每一个经过优化的工作流、每一个经过验证的决策以及每一次成功的交互，都会增强企业的AI能力，从而形成 一种竞争对手越来越难以复制的资产.

一个简单的问题可以说明一个组织是否真正拥有其人工智能优势：

如果你明天更换了基础模型，你积累的AI能力是否会保持不变？?

如果答案是否定的，那么该组织只不过是借用了该模式的能力，而非建立了自己的竞争优势。.

人工智能转型需要重新思考业务流程

如今，许多企业的人工智能项目仍主要致力于加速现有工作流程。. 真正的AI转型需要围绕AI代理的能力来重新设计业务流程，而不是仅仅支持人类的任务。.

以企业大客户管理为例。.

传统上，客户经理只能对数量有限的战略客户给予深入关注，而其余客户则仅接受基于异常情况的管理。业务审查是定期进行的，因此新出现的问题往往要等到计划中的审查时才会被发现。与此同时，, 有价值的客户洞察、关系历史以及决策依据往往仅存在于个别员工的经验之中，一旦他们离职，这些信息便会消失.

仅仅利用人工智能来生成账户reports，虽然能加快现有流程的速度，但并不能改变其底层的运营模式。.

以代理为中心的设计重构在根本上截然不同。.

AI代理能够以同等深度监控每一位客户, ，而不是仅关注战略客户。他们能够实时发现采购变化、订单异常或沟通缺失，而不必等待每月例行审查。最重要的是，, 每次客户互动、每项商业决策以及每项成功实践都会被记录下来，并纳入组织的上下文层, ，从而成为一种共享的组织能力，而非个人的知识。.

其结果不仅在于效率的提高，更是一种全新的运作方式。.
这一原则同样适用于需求预测、定价优化、合规管理、供应链运营，以及几乎所有受人力限制的企业流程。.

企业应该从哪里着手？

打造企业人工智能竞争力，归根结底是要重新设计组织的思维方式、决策方式和运作方式。这并非模型提供商所能实现的。.

因此，每家企业的首要任务是 识别那些仍然高度依赖人类专业知识的业务关键活动，明确人工智能必须遵守的不可妥协的规则，并系统地构建组织知识，以便人工智能代理能够对其进行管理、共享和利用.

基础模型正迅速成为各行业的标准能力。然而，建立可持续的人工智能优势的机会依然存在。.

那些现在就采取行动，针对人工智能代理时代重新设计其业务系统的组织，将会是那些 建立持久且具有防御性的竞争优势.

如需了解贵组织如何构建企业级人工智能能力，请联系 Artefact 的专家。.