AI进入“同事时代”:Agent重塑办公场景,企业如何定义“智能体员工”? ...

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每经记者|可杨    每经编辑|陈俊杰    

在AI(人工智能)浪潮席卷全球的当下,企业办公方式正在经历深刻重构。

5月22日,微软大中华区现代化办公事业部总经理缪臻颖在接受采访时表示,AI智能体的真正价值不在于简单替代,而在于以“知人成事”的方式,成为人类工作的伙伴,重塑组织沟通方式与岗位定义。

不过,在这场变革中,AI智能体虽能力强大,但也不是“完美员工”。它们在情感判断、伦理决策上仍需人类补位,企业员工对其信任建立也尚需时间。随着越来越多企业将智能体纳入核心业务,企业不仅要解决技术部署问题,更需深入挖掘业务场景,重新思考“员工—智能体”协作模式。

AI从“工具”变“同事”

2025年开年,Manus引爆智能体热潮,其母公司蝴蝶效应估值一度超5亿美元。5月12日,Manus宣布全面开放注册。

与此同时,全球科技巨头纷纷切入,谷歌、Anthropic、微软、科大讯飞、百度、阿里等纷纷展开布局。微软方面表示,随着AI进入从泛用助手向场景智能体演进的新阶段,微软正加速推动AI在不同行业中的深度融合与规模落地。

此外,微软近期发布的《2025年度工作趋势指数:前沿公司诞生》(下称工作趋势指数)报告显示,82%的企业高层计划在未来12至18个月内,将智能体纳入核心团队,作为数字员工深度参与业务运营。

缪臻颖认为,在现代化办公场景中,AI智能体已不再是简单的工具,而是成为日常工作中可协作、可指令、可交互的“数字同事”。

她用“知人成事”来总结智能体的价值,“知人”是指智能体的自主性,即AI对人类意图的理解,“成事”则是AI具备执行能力,包括数据搜索、信息总结、任务规划甚至生成文稿。

从撰写PPT、处理表格,到生成会议纪要、语言同传,AI智能体正在逐步接手那些过去需要多人协作或高度训练才可胜任的重复性知识工作。“当然,前提是人类员工对于智能体的定义,包括对于智能体的路径规划,因为人类是要去管理这些智能体。”

谈及市场对AI智能体的极端想象,如“一人公司”靠AI智能体运营全部业务,缪臻颖并不否认技术上的可行性。“从技术上能不能实现?我相信是可以的,但是你说能够多普遍,目前还没有看到这样一个趋势。”她认为,在客户服务或信息检索类业务中,完全可以由多个智能体配合实现全流程自动化。但她强调,AI虽然能在特定场景实现高度替代,但人与人直接的沟通在实际场景中依然不可或缺。

缪臻颖在采访中还提到,一个常规企业要真正落地智能体,并非受限于技术层面。在国内,技术发展已经非常迅速,但是对于业务场景的挖掘、业务需求和痛点的深挖是至关重要的,这决定了企业AI转型之路能够走得多快、多远、多顺畅。

能力边界与现实落差:AI智能体“尚未完美”

IDC研究显示,深度拥抱AI的企业已实现平均13个月的价值回报周期,超过50%的组织正加速定制化AI应用开发,将短期收益转化为长期竞争优势。普华永道预测到2030年,AI将成为全球经济的规则改变者,贡献达15.7万亿美元的增长,为中国经济带来约26.1%的GDP增量。

AI智能体对办公场景的重塑究竟体现在哪些方面?缪臻颖表示,智能体带来的重塑,不仅仅是提效,而是完全改变了原来员工跟员工之间的沟通行为,进而会带来组织内部的变动。

微软在“工作趋势指数”中提到,有46%的领导者表示,他们的组织正在使用智能体来实现工作或业务流程的全面自动化,其中客户服务、市场营销和产品开发是企业在AI投资的重点。

此外,尽管53%的领导者表示必须提高生产力,但全球80%的员工表示缺乏时间或精力来完成工作。平均而言,员工每2分钟就会被会议、电子邮件或消息提醒打扰一次。为了弥补缺口,82%的领导者预计将在未来12到18个月内利用数字劳动力来扩大员工队伍。

尽管AI在日常办公中已展现出极大价值,但缪臻颖也直言,当前AI智能体仍远未达到理想中的“完美员工”。

一方面是在情感、伦理与价值判断层面,缪臻颖认为,智能体目前还难以替代人类做出涉及情感和价值判断的复杂决策。“一个非常复杂的商业环境当中,需要通过人类员工去做决策。”

另一方面则在于,人类员工对于智能体的信任构建过程仍需时间。“我们其实花了很多时间,去学会用好Excel、PPT,现在我们也需要用好Copilot(AI助手)功能。”她强调,员工对AI智能体输出结果的信任并非一蹴而就,而是需要经过时间验证,最终建立信任。

“我不认为技术上会有任何的问题,关键在于企业里面的组织架构和工作方式的重构。”她认为,当AI智能体能胜任越来越多的标准化、重复性、流程性工作,势必对企业内部的岗位设置、职责定义、流程安排带来冲击,未来的组织结构甚至可能围绕智能体来重构。

微软在“工作趋势指数”中也提示,为了充分发挥员工+智能体团队的作用,组织需要引入一个新指标:员工—智能体比例。领导者必须思考两个关键问题:各个角色和任务需要多少智能体?需要多少员工来指导这些智能体?设定正确的员工—智能体比例至关重要,并且要根据具体任务进行调整。


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