驚呆了！你的下一個員工竟然是數字員工！

今天下午我們開展了一場客戶溝通，關于工業智能體（AI agent）的需求，客戶方的產品主流市場是海外，企業老板也很有意愿投入AI agent的探索與實踐，大量客戶溝通下來，我觀察到的共性問題是，大家還認為 AI agent是工具，讓 IT去主導研發，但是并沒有需求方的充分參與，這種現象在數字化解決方案上普遍可見，當下在AI agent的需求上又是這樣，這種普遍且令人惋惜的“錯位”現象：

老板高瞻遠矚下達指令，IT 部門加班加點研發工具，最后交付到業務部門手中，卻被束之高閣，或者被評價為“不好用”、“沒解決實際問題”。

因此，今天這篇文章，我想寫寫如何把錢花在刀刃上，正確的引入AI agent，既解決問題，又少走彎路。

我想給各行業務管理者和老板們一個建議：請停止把 AI agent當作工具開發，試著像“招聘員工”一樣去引入你的“數字員工”。

傳統軟件是工具，它的邏輯是固定的，人去點擊，它來反饋。所以，工具的采購和研發，往往由 IT 主導。

但 AI Agent不同。它具備感知、思考、規劃和行動的能力。它能像人一樣理解復雜的指令，并分步驟完成任務。

按照工具邏輯，IT 部門會問：“你需要什么功能接口？”，做出來的結果往往是冰冷的技術堆砌。大概率結局是：業務覺得難用，IT 覺得委屈。

按照“數字員工”邏輯，業務部門會問：“我需要誰來幫我分擔什么工作？”，IT 部門的角色轉變為“HR”和“技能培訓師”，負責篩選和配置這個“員工”。這種緊密的需求分析和需求實現的過程，才可能迎來大家期待的結果，業務痛點被解決，人效比提升。

如果您的企業正準備落地 AI agent，或者之前的嘗試效果不佳，建議您暫停代碼開發，先拉著業務負責人開一場“招聘會”。

AI技術部門在挖掘業務需求的時候，不要問業務：“你想用 AI 做什么？”，這太泛了，可以換成這樣問業務：“如果你現在有預算多招一個人，你最希望他解決哪個具體環節的痛點？他的 KPI 是什么？”

這就是“業務導向”與“技術導向”的區別。

比如，針對出海電商場景，我們不應該開發一個“通用 AI 助手”，而是應該“招聘”一位“資深海外社媒運營專員”：

• 崗位職責（能力）：24小時監控 Instagram 和 TikTok 的品牌提及，自動識別潛在客戶，用地道的本地化語言進行初次互動，并引導至私域。
• 考核指標（KPI）：每天處理私信數量 > 500條，潛客挖掘準確率 > 80%，詢盤轉化率提升 10%。

只有當您把需求拆解到這種程度，IT 部門才能有的放矢，AI 才能真正長在業務的泥土里。

也有很多管理者擔心：“全面規劃 AI 體系太復雜，風險太大，萬一投了幾百萬沒效果怎么辦？”

這完全可以理解。對于對智能體認知尚淺的企業，我的建議是：不要憋大招，要打游擊。

就像招聘員工有試用期一樣，引入數字員工也應該遵循 MVP（最小可行性產品） 原則：

1. 場景優先： 挑選一個最痛、最具體、離錢最近的場景（例如：獨立站GEO文章批量生成、競對價格實時監控）。
2. 結果付費：您不需要通過復雜的立項流程去采購一套龐大的系統。我們可以為您提供即插即用的“特種兵”數字員工。

讓它在這個崗位上“實習”一個月。

看結果說話： 客服響應率提升了嗎？內容產出量翻倍了嗎？

嘗到甜頭再買單： 這種低風險的模式，能讓業務部門迅速建立對 AI 的信任感。

我們目前已經儲備了多款成熟的垂直場景智能體，只為結果負責，不為概念買單。

當企業“雇傭”了第一位數字員工，并實實在在地看到了降本增效的成果后，大家的認知會發生質的飛躍。

這時候，我們面臨的問題將不再是“AI 有沒有用”，而是更深層的管理挑戰：

• “我有幾十個數字員工，怎么管理它們？”
• “如何重新設計業務流程，讓人類員工和數字員工配合得更好？”
• “如何結合我的企業戰略，構建獨特的 AI 競爭壁壘？”

到了這個階段，單純的“買智能體”已經不夠了。這時候需要的是深度的 AI agent應用咨詢與落地陪跑服務。

這時候，我們再坐下來，基于各種經營管理指標，我們再進行全鏈路的痛點挖掘和頂層設計，打造一支屬于自己企業的“數字軍團”。

AI 時代的變革，本質上不是技術的變革，而是組織形式與生產力的變革。不要讓 IT 部門獨自背負 AI 落地的重擔，這是全公司的“組織進化戰”。

建議我們邁出第一步： 不是去購買昂貴的服務器，也不是去寫宏大的規劃書，而是先找出業務中最讓您頭疼的那個點，讓我們為您“招聘”一位能干活的數字員工。

先看見價值，再談未來。

如果您希望體驗具體的“數字員工”場景應用，或探討如何拆解業務指標，歡迎私信交流。