人工智能重塑商业：成本、协作与知识的变革

工作范式的转变正影响着教育、劳动力市场、商业等多个领域。以人类为主导、以AI为驱动的前沿企业，正在改写工作模式的规则，颠覆了人们对专业知识存在形式、工作运行方式以及知识增长途径的认知，即将重塑社会的方方面面。

企业一直是技术变革的引领者，因为资本的推动作用显著。曾经促使电报、电力和互联网普及的经济驱动力，如今正推动企业将智能技术融入运营的各个层面。而且，这些变革不会局限于商业领域，例如电报、电灯和互联网都从最初的特定用途逐渐广泛应用于社会的各个角落。人工智能也正沿着相同的轨迹发展，始于企业内部的范式变革将产生涟漪效应，在未来数十年内改变众多领域。

01.专业化的成本急剧下降

在历史上，专业知识稀缺且昂贵。企业依靠有限的专家资源，要扩展知识储备需要经过多年严格的招聘、培训和人才留存。现代“知识经济”，特别是在服务和专业驱动型行业，遵循亚当·斯密的劳动分工逻辑，即专业越细分，价值越凸显。

然而，前沿企业借助AI，打造“专家”的边际成本趋近于零。基于企业对产品、市场或职能的专门知识构建的智能体，能快速部署并直接接入组织的数据、系统和防护机制。

这并非是一种损失，而是拓展与解放，让人类能够追求更高目标、进行更优设计、实现更快创新，就像绘画向摄影转变，新技术拓展了创作疆域。当专业化变得廉价易得，组织几乎能无限扩展人才储备，从而以空前的速度和效率进行创新突破、服务细分需求、应对新挑战。小型组织开始与巨头竞争，将颠覆市场格局。在合格工作成果泛滥的情况下，人类判断力至关重要，企业需要人类有效评估和完善AI的产出。

但这里存在一个矛盾，人类专长越重要，其培养越困难。培育深度专业知识的体系（大学、学徒制、行业协会）发展缓慢，导致企业需求与人才供给不匹配，“自动化达标”与“真知灼见”间的鸿沟不断扩大。那些通过深化学习、导师制和实战经验投资来弥合差距的企业将实现跨越式发展。

02.为人机协作重新设计工作

过去，工作流程一直围绕人类设计，以朝九晚五为基础，围绕会议和邮件优化，受限于为“搜索点击”而建的互联网。虽然机器或工具一直存在，如制造业依赖机械化流水线，客服日趋自动化，但工作架构始终以人类为核心。

如今，AI正成为劳动力新成员，工作模式将据此重构。组织向“人类主导 + 智能体执行”转型，人类设定目标与边界，智能体规模化实施。随着数字员工融入各职能，工作场景将从“人类处理信息”转向“智能体优化执行”。

从技术层面看，需要重构系统与数据，使其适配智能体而非人类；从运营层面看，需引入新规范——业务评估体系。领导者要定义“优秀”标准，评估智能体表现，完善系统补足差距，提升标准，形成精准改进循环。

对个人而言，领导力、任务委派与责任界定将被重新诠释。管理智能体团队和管理人类团队都需要关键技能，如建立信任、设定治理规则，并决策哪些工作流值得重构、哪些可维持“足够好”状态。

为人机协作重构工作将释放各职能的持续生产力，未来可能实现预测系统实时调整、供应链自愈、销售话术精准个性化、基础服务问题秒级解决。但这也需要新的协调与变革方法，前沿企业正在攻克如何为智能体构建、评估、衡量、治理与管理的难题。

03.知识像复利一样增长

以往，企业知识积累缓慢。人们学习、应用、分享、改进知识，但人员流失常导致知识流失，经验知识难以系统化，组织记忆脆弱。

前沿企业的智能体能够以人类系统无法达到的速度创建新知识循环，每日执行任务数千次，规模化应用重组知识，还能即时保留并跨组织共享知识。但需要注意的是，快速反馈循环不一定带来更优结果，如果缺乏精心设计，噪音、偏见与错误也会像洞察一样快速复利增长。

前沿企业的卓越之处在于确保知识沿正确方向复利增值。它们连接智能体、结构化数据、评估产出定义优秀标准，持续调整AI系统达成绩效。它们将知识视为一个能在每次迭代中学习、适应、强化的活系统。

当知识被实时留存、整合与应用，组织将趋近自我进化系统。反馈循环加速，创意激发新创意，企业变得更智能。但这需要领导者建立正确体系，智能体负责捕捉召回洞见，人类提供引导真正进步的框架、判断与意义建构。

认知这些范式转变只是第一步，更具挑战和关键的是，让企业和个人为即将到来的变革做好准备。这些变革的影响将超越前沿企业，波及教育、劳动力市场、商业乃至整个社会。

原文来源于：

https://www.microsoft.com/en-us/worklab/ai-at-work-ai-is-reshaping-business-and-thats-just-the-start

本文来自微信公众号“元宇宙之心MetaverseHub”，作者：元宇宙之心，36氪经授权发布。

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