Agentic AI 如何重构企业运营流程？BCG 总结五个规模化落地要素

要点

BCG 的智能体部署实践表明，能否端到端重构流程，决定了一家组织实现的是 60% 的成本降幅，还是不足 20% 的价值收益。

• 眼下，与其部署更多智能体，不如先为规模化打好基础，并启动流程重构。
• 越晚重构智能体流程，企业的劣势越会层层累积。

企业运营[1]正处在转折点。许多组织已经开始试水 AI[2]——部署 AI 助手、机器人和一层“自动化层”——但仍有 60% 尚未在规模化应用中获得实质价值。早期实践带来的生产率提升往往只有 10% 至 20%。相比之下，首批采用智能体的客户已经把生产率提高到原来的三倍，将周期时间缩短 80%，长期成本降幅达到 60% 以上。

差距的根源很清楚：大多数组织引入了 AI，却没有触动原有的工作操作系统。任务层面的效率虽然提高了，流程的设计、治理和执行方式却没有发生结构性变化。

真正从 AI 中创造价值的组织，靠的并非更强的模型，而是围绕 Agentic AI 端到端重构流程，让智能体对结果负责，并由智能体驱动控制流和编排。

Agentic AI[3]仍在走向成熟，但它正以指数级速度演进，企业因此更需抓紧时间：现在就搭好运营和技术基础，才能把潜力转化为价值。

智能体企业运营正在改写 AI 范式

过去 18 个月，人们对 AI 部署的认识迅速变化。给人工工作流提速的 Copilot 类工具，只能带来有限改善。真正的变革来自 AI 驱动的执行，由智能体端到端完成任务。

这一演进的最新阶段，关键已经从追求更好的模型，转向把变革单元从任务提升到端到端流程。可复用的多智能体系统逐渐在默认状态下编排工具与决策，同时遵循明确的治理、控制和问责机制。（见下图。）

例如，欧洲一家大型银行在全面、从零出发的零售贷款流程转型中，部署了 BCG 的 OpsAI Agent。该智能体通过五项能力处理贷款申请，其中也包括非结构化数据：

• 文档识别与分类
• 文件拆分，以及跨系统的数据同步
• 自主提取、解释和修正数据
• 整合一致性检查与欺诈检查
• 签名识别与合同验证

成效十分显著：消费贷款的端到端自动化率超过 90%，住房按揭贷款超过 70%；放眼整个零售贷款流程，生产率提升超过 50%。

从优化任务到设计自主运营

传统流程优化围绕一种稀缺资源展开：人的产能。它通过标准化、控制偏差和优化流转来减少浪费。智能体系统改变了企业运营的范式：当执行几乎可以瞬间完成、产能也不再构成约束时，设计问题便从“如何优化流程”转为“如何治理结果”。

管理者需要处理三项变化：

• 偏差成为设计的一部分。 与其消除所有异常，不如让智能体系统动态识别、分派和解决异常。
• 责任主体发生变化。 流程管理将转向一位对端到端结果负责的智能体流程负责人，把协调与控制直接嵌入系统。
• 商业模式随之演进。 近乎即时的执行能力，加上规模化个性服务，将催生按结果付费、定制化服务等新价值主张。

智能体企业运营成功的五个要素

在我们的客户实践中，以下五项行动一再拉开差距：一边是能够扩大智能体运营规模并释放真正价值的转型，另一边则停滞不前。

1. 聚焦结果。 先看流程要交付什么结果，再优化现有运营。与其把 AI 叠加在不稳定或碎片化的流程上，不如从结果与意图出发，反向设计流程，确保自主能力放大的是价值，而非结构性缺陷。
2. 建立“智能体流程转型工厂”，练出转型能力。 用一套标准打法推动端到端流程转型，集中管理资金、护栏和优先级。建立持续反馈与评估闭环，由高管负责，并交给业务与技术一体化团队运行，以价值兑现情况衡量成效。
3. 把技术选择提升为高管议题。 加强生态编排，建设 AI 层，并让 IT 服务管理为智能体规模化做好准备。这些工作也会给转型工厂提供动力：编排多供应商生态，夯实由数据、工作流集成、基础设施和测试构成的 AI 层；同时逐步加快智能体交付全生命周期，使其跟上采用速度，其中包括发布与评估流程、监控和可审计性。
4. 选定一个平台，尽快开始。 随着 Agentic AI 走向成熟，可移植性有望提高，供应商锁定风险并非当前的主要矛盾。架构应为互操作而设计，因为供应商能力和产品边界很可能继续变化。下一代架构会越来越多地混用不同平台上的智能体，并通过共享协议实现跨平台协作。
5. 尽早起步，在推进中完善治理与变革管理[4]。 先在一两个高价值领域建设智能体流程，同时规划规模化路径。企业也可以另起炉灶，打造以智能体为核心的进攻型新业务，以此冲击自己的既有业务，再把学到的经验迁移回来。通过试点建立并强化治理机制和数据产品。

随后，企业还要处理角色重新定义带来的挑战，统一风险阈值，并在规模化之前把持续改进制度化。

在我们的客户实践中，技术与数据基础是多步骤自主运营实现规模化的常见障碍。要在企业运营中扩大 AI 应用，需要具备以下条件：

• 可信的数据访问与数据质量，包括权限管理和监管合规。
• LLM 之外可用于生产的 AI 运行时与编排能力，例如网关、容器服务、OCR、可观测性，以及安全性与可审计性。
• 以治理机制把 AI 接入工作流和核心系统，并明确交互层与读写控制。
• 超越传统软件交付生命周期和第二道防线模型审查的 AI 专用测试与验证。

这些基础与供应商无关，却决定了智能体平台能否在生产环境中可靠运行。基础到位后，平台选择就会变成务实决策，并由一组始终指向价值兑现的共识来指导。

行动本身不足以保证成功。只有高层先就以下关键判断达成一致，Agentic AI 才能为组织创造最大价值：

• 当下很难靠一个智能体平台包打天下。多数企业最终可能采用混合架构，各平台也可能逐渐趋同。
• 规模来自结构。统一编排和全生命周期纪律，往往优于各自为战的临时建设。
• 上下文和访问权限很可能成为规模化瓶颈，因此智能体平台应当靠近数据平台。
• 目前看来，平台先行是最快的价值实现路径。只有在差异化明确的地方，才有选择地自建。
• 把评估和监控视为生产基础设施，并从第一天就开始建设。

智能体 AI 运营通往成功的不同转型路径

智能体企业运营没有一条适合所有组织的固定路径，但转型路线通常取决于两项设计选择：

• 绿地新建还是棕地改造。 企业可以从零构建自主优先的工作流，也可以在稳定的核心系统上逐步叠加智能体能力，优先保障连续性并控制风险。
• 全面转向 Agentic AI 还是局部采用。 企业可以承诺端到端重构，以释放最大价值；也可以逐步走向自主运营，以降低干扰和前期投入。

无论选择哪条路径，执行都必须覆盖全局。能够实现规模化的项目，会从第一天起对齐以下构件：

• 战略目标。 明确价值目标、转型原则和治理理念。
• 项目统筹。 建立转型治理，安排路线图先后次序，保障价值兑现，并推进变革管理。
• 智能体运营设计。 从结果出发反向重构端到端流程，部署智能体工作流，并建立监控和智能体治理。
• 智能体基础。 在技术、数据、流程、人才和治理方面建设配套的 AI 能力。

智能体运营该从哪里开始

眼下，与其部署更多智能体，不如先为规模化打好基础，并找准端到端重构的切入点。

总体来看，企业首先要评估关键端到端流程的智能体成熟度和价值潜力，再选出一两个优先重构的领域。每个领域都要明确转型原则，以及指导执行的治理理念。

Agentic AI 仍在成熟，但它的指数级发展意味着企业必须从现在开始积累能力。率先重塑工作操作系统的组织，也将率先从这场变化中获益：价值创造将从零散的任务增益，跃迁为系统性的变革。