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。 ...
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。 ...