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🎯 特别栏目 · 塔迪GEO判断工程
不讨论如何被更多人看见,
只讨论在 AI 必须下判断时,
系统为什么会用你。
判断工程不是教你多下判断,
而是让"可以被系统使用的判断"
变得极其稀缺。
如果你的判断被系统反复使用,
那你是否准备好,
为它的后果长期负责?
不讨论如何被更多人看见,
只讨论在 AI 必须下判断时,
系统为什么会用你。
判断工程不是教你多下判断,
而是让"可以被系统使用的判断"
变得极其稀缺。
如果你的判断被系统反复使用,
那你是否准备好,
为它的后果长期负责?

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。 ...

每个AI项目都能证明自己的价值,为什么公司仍没有走向AI原生?丨ANC重新理解AI原生建设 AI 预算怎么分,在不少公司还是技术部门内部的事。在 AI 应用靠前的公司,它已经是一项经营决策。 设想一家做工业设备的公司。设备卖出去只是开始,真正的利润来自后面的备件、维保和长期服务合同。走掉一个大客户,一年的利润就少一大块。 它今年的 AI 预算给了智能客服系统。客服部门每天处理大量重复问询,工单数据齐整,市面上有成熟方案,上线之后首次响应时长会明显下降,省下来的坐席成本也算得出来。可行,见效快,没有人反对。 ...

企业走向AI Native,真正要改变的是什么?丨ANC重新理解AI原生转型 一家公司做 AI 原生转型,通常会先画一张路线图。 图上有分阶段的项目清单,有里程碑,有覆盖率目标,有今年要上多少个 Agent,有自动化比例要提到多少。 按它走完,公司确实会得到:更快的响应、更低的单位成本、更大的覆盖面,以及被释放出来的时间。 只是有一件事它无法保证——公司真的会因此走向AI Native吗? ...

AI Native Company,到底「原生」在哪里?丨ANC重新理解AI原生公司 AI Native Company 不是 ANC 发明的词。市场上早就在用,融资材料、招聘启事、战略汇报的第一页都能看到。 但同一个词,不同的人说的并不是同一件事。 NotebookLM的音视频概览,解读的比较通俗易懂,对于时间比较紧张的读者朋友,可以听听,会有启发。 市场至少在用它说三件事 第一件是时间。这家公司诞生在 AI 时代,从第一天起就建立在 AI 之上。这个理解最自然,因为"原生"本来就带着出生的意思——云原生、移动原生,说的都是从一开始就长在那个环境里。一位曾任 Gartner 分析师的行业人士提过一个很直接的问题:一家企业说自己 AI 原生,那么它是从什么时候、以什么方式开始原生的? ...

AI给出的判断,如何成为公司的决定?丨ANC重新理解AI Agency裁定权 企业判断系统解决的问题,是让 AI 形成的下一步,符合这家公司的经营逻辑。 但即使 AI 已经能够给出符合公司逻辑的方案,企业仍然会遇到另一个问题:这个方案,是否可以代表公司? 设想一家企业服务公司,已经把续约方案生成交给 AI。每天早上,客户经理打开系统,看到当天到期客户的处理建议:哪些客户适合维持原价续约;哪些客户可以通过一定优惠降低流失风险;哪些客户不应该直接降价,而应该先解决服务问题。这些方案不是通用建议。AI 参考的是公司的客户记录、服务历史、价格政策和业务目标。 ...

同一个AI在不同公司,做出判断的依据应该一样吗?丨ANC重新理解企业判断 以一类常见的客户例外处理为例。一位客户超过了标准退换期限,产品确实出现故障,他提出例外请求。 今天的模型可以读到退换政策的全文、这位客户的购买与售后记录、这批产品的故障分布,以及大量相似工单的处理结果。它也可以给出几个都说得通的做法:按政策拒绝、要求补充故障证明、直接换货、允许例外退款、转特殊处理通道。 ...

为什么AI Agency是企业AI革命的关键变量?丨ANC重新理解企业AI 当下,大多数企业都引入了AI。 销售那边有AI帮写方案,法务那边有AI帮筛合同,客服那边有AI帮回常见问题。代码写得更快了,报告出得更及时了,新员工上手的速度也比以前快了不少,效率数据每个月都在涨。 但如果没有人发起、接续和采纳,这些工具型AI不会自己把任何一件业务继续往前推进。 ...

当AI Agency开始决定下一步,企业还能照原来的方式运行吗?丨ANC重新理解组织承载 设想一家公司的季度复盘会上,两份追加投资的申请摆在同一张桌上。 第一份来自客服团队。一个AI助手上线已有一段时间,能回答大部分常见问题,遇到超出范围的情况就转给人工坐席,人工按原有队列处理。 第二份来自财务。一个对账系统每天夜里运行,自己发现异常、跨三个系统调取凭证、判断是先补单还是先冻结账期,第二天早上把处理结果和一份例外摘要交给财务主管。 ...

当AI开始决定下一步,它还是工具吗?丨AI Tool与AI Agency的分界 一家企业的管理层最近同时收到三份AI项目申请。 客服团队要做的系统能查知识库、调工单、自动生成回复。财务团队要做的系统能跨五个环节完成对账,中间不需要人干预。研发团队要做的系统能自己排查线上故障,找到原因后处理掉。 三份申请书都用了同一个词:Agent。也都列了同一组能力:推理、记忆、工具调用、多步骤执行。而在此之前不久,供应商刚刚把前一年卖给这家公司的Copilot也改名叫了Agent。 ...