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把优秀员工的经验交给AI，为什么还不够？｜ANC确认什么判断代表公司 一家制造企业正在把紧急备件采购交给AI Agency。设备故障或关键零件库存不足时，Agent会读取停线风险、供应商报价、历史交付和采购制度，选择供应商并持续推进采购。 公司没有让AI从所有订单中平均学习，而是选了一位长期表现优秀的采购负责人作为主要样本。这位负责人熟悉设备，也熟悉哪些供应商能在紧急时刻真正把零件送到工厂。过去遇到可能停线的需求，即使老供应商报价更高，他也经常优先选择对方，多次帮助工厂及时恢复生产。 ...

AI懂业务还不够，企业还要把自己的判断交给它｜ANC重新建立企业判断 一家B2B软件公司把部分客户续约工作交给了AI Agency。它不只负责发送提醒，还会根据客户状态判断风险、提出行动，并持续推进续约。 面对一个即将到期的重要客户，Agent给出的建议是尽快提供折扣，争取提前续约。客户近期使用下降、服务工单增加，流失风险正在上升；从这些事实出发，折扣是一个说得通的选择。 ...

AI预测得越准，企业判断为什么越重要？｜《Prediction Machines》的启示 《Prediction Machines》由多伦多大学的Ajay Agrawal、Joshua Gans和Avi Goldfarb合著，原版出版于2018年，2022年推出更新扩展版。中文版书名是《AI經濟的策略思維：善用人工智慧的預測威力，做出最佳商業決策》。 一本理论书最让人兴奋的时刻，常常不是它给出了一个新答案，而是它突然换掉了我们一直在问的问题。 ...

企业走向AI原生，是否意味着要把业务尽可能AI化？丨ANC重新理解AI原生建设 那家全渠道零售企业的库存与履约Agent，已经进入常态化运行。 在需求波动大、库存分散、履约动作需要持续取舍的商品中，Agent能够根据业务变化形成下一步，并改善客户订单和相关经营结果。它已经不再是一个等待验证的试点，而是公司正常经营能力的一部分。 项目团队因此提出了新的计划：把Agent扩大到全部商品，并进一步进入促销安排、常规补货和供应商订货。已有的数据、模型和工具可以继续复用，扩大范围在技术上也完全可行。随着更多业务由Agent承担，公司的AI覆盖率和自主运行程度都会提高。 ...

AI Agency试点已经证明价值，为什么还不能直接进入正式运行？丨ANC重新理解AI原生试运行 那家全渠道零售企业的库存与履约 Agent，已经完成了一个季度的试点。试点范围内，Agent 不只运行稳定，也确实改善了客户和经营结果：重点商品的订单满足率有所提高，一部分紧急调拨和加急履约得到减少。项目团队已经能够说明，Agent 采取了哪些行动，以及这些行动怎样带来了经营结果的变化。 ...

Agent的运行指标都在变好，为什么企业经营结果没有同步改善？丨ANC重新理解AI原生过程指标 季度项目复盘会上，库存与履约 Agent 的项目团队给出了一个明确判断：经过一个季度的优化，系统已经比上线时更稳定、更可靠，也更能自主处理业务情况。这个结论有测试结果和运行记录支持，并不是技术团队的主观评价。业务负责人却提出了另一个问题：如果Agent已经明显进步，客户和企业经营究竟发生了什么变化？ 现场没有人能够拿出同样清楚的证据回答。双方看到的都是真实事实。项目团队证明了系统取得进步，业务负责人追问的则是这些进步是否已经成为公司价值。这并不否定Agent的价值，它说明企业需要区分两个判断： ...

企业给AI设定目标以后，为什么还必须让它得到业务反馈？丨ANC重建AI原生反馈系统 上一篇那家全渠道零售企业，已经把经营目标定义到可以约束下一步。 AI知道公司希望改变什么业务状态，也知道哪些客户承诺、经营代价和行动边界需要被考虑。面对核心门店的缺货风险，它决定从一家低需求门店调拨库存。行动以后，根据系统返回的局部状态，AI判断原来的调拨策略有效，下一次遇到类似情况时可以继续采用。 这个判断不是来自预设流程。AI确实在根据目标和行动结果自主形成下一步。 ...

企业走向AI原生，应该怎样定义AI可以运行的目标？丨ANC重新理解AI原生建设 一家全渠道零售企业决定建设库存与履约 Agent。管理层给出的目标很明确：下一季度，将重点商品缺货率降低20%。 业务问题似乎清楚了，KPI也有了。项目团队可以接入商品、门店、库存和订单数据，也可以让系统调用补货、调拨和履约工具。 但当某个重点商品即将缺货时，AI仍然可能面对几个都合理的下一步，比如：使用成本更高的加急运输，保护当前订单；或者从其他区域调拨库存，避免增加履约成本。 ...

什么样的业务，才真的需要AI Agency？丨ANC重新理解AI原生建设 上一篇留下了一个问题。 企业已经不再只围绕一个 Agent、一项任务或者一条现有流程定义 AI 建设，而是开始回到经营目标，重新看一项价值怎样被持续推进。 但找到正确的建设对象，不等于找到了正确的推进角色。 一个经营目标很重要，也不意味着它就需要 AI Agency。 继续看那家工业设备公司。 公司准备提高客户续约率，可以建设一套自动运行的续约系统。 ...

企业走向AI原生，真正应该建设的是什么？丨ANC重新理解AI原生建设 一家企业决定加大 AI 投入以后，很快会遇到一个具体问题：今年到底建什么。 答案通常差不多。销售部门要一个销售 Agent，客服部门要一个客服 Agent；也可以从任务入手，把报价、合同审核、投诉分析自动化；再进一步，企业会讨论 AI 能不能承担一个岗位的部分工作，或者把一整条业务流程改造成由 Agent 执行。 微软目前的 Agent Library 里，有面向客户信息、内部政策、请求处理等不同业务场景的 Agent 模板；Salesforce 也提供专门处理服务场景的 Agentforce Service Agent。对产品供应商来说，按职能、场景和任务组织 Agent 非常自然。企业也很容易按照同样的方式开始规划自己的 AI 项目。 ...