Varick 引领 AI 转型，帮助公司通过重新设计工作方式实现九位数的效率提升。读完本文，你应该能明白如何围绕 AI 从零开始重建业务，从而释放如此规模的价值。
你将学会如何识别业务流程中哪些工作流值得自动化，以及如何在不中断运营的前提下重新设计它们。
关注本账号，获取更多关于美国大型企业如何采用 AI 的深度解析和案例研究。如果你对这类工作感兴趣，我们正在大规模招聘——欢迎加入 varickagents.com/careers。
转型入门
如果不从零开始重建运营，你无法实现公司转型。
工业革命告诉我们，如果不这样做，生产力提升就不会显现。三十年来，工厂只是用电机替换了蒸汽机，却几乎看不到财务收益。老工厂是围绕地下室里一台中央蒸汽机建造的，这台蒸汽机为整栋建筑里的所有机器提供动力。
当电力出现时，工厂只是把那台蒸汽机换成了电机，其他什么都没变。它们保留了同样的建筑、同样的布局，继续以同样的方式工作。
真正带来改变的是围绕电力从零开始进行全面的运营重新设计。真正的突破在于电机可以做得又小又便宜，所以每台机器都能有自己的电机。这意味着工厂不再需要围绕单一动力源来建造，它们可以分散布局，按照工作流程的顺序摆放机器。这催生了装配线，带来了显著的生产力提升。
亨利·福特在 20 世纪初就意识到，你需要围绕技术进行重建才能创造价值，而今天我们使用的正是同样的运营重新设计策略。
购买软件无法实现目标
这就回到了今天。大多数试图通过 AI 转型的公司都希望通过用 AI 工具替换他们的 SaaS 堆栈来购买转型。Agentic 软件席位、Copilot 许可证和无代码工作流构建器很少能单独带来变化，因为转型不是一款可以购买的软件。它是一种业务运营方式的结构性变革，始于运营业务的人及其流程。
如果 AI 不理解底层流程，它就不会创造有意义的价值。如果拥有该流程的人没有参与进来，即使技术有效，采用率也会很低。
这就是为什么你需要花几周时间与跨部门团队合作——从应付账款到采购再到运营——并了解他们的工作从头到尾是如何实际完成的。
你应该绘制每个工作流的流程图，找出在每个特定工作流中部署 Agent 的 ROI 是多少，以及如何从工程角度处理它，然后选择在哪些地方部署 Agent 是合适的（我们将在后面讨论）。
然后，捕获公司上下文（隐性知识），并将其转化为 Agent 可以遵循的规则、指令和决策逻辑。
与每个团队这样做是获取重新设计围绕 AI 的业务所需的上下文、以及让转型真正落地的认同感的唯一途径。
运营重新设计
一旦每个流程都被从头到尾绘制出来，下一步就是决定哪些工作流实际上应该围绕 AI 进行重新设计。这就是运营重新设计。
请听一家 Agent 公司的建议——不要在每个工作流中都部署 Agent。在某些情况下，Agent 制造的问题比解决的问题还多。
在本节中，我们将介绍如何从 AI 转型中创造价值，以及如何在不中断业务的情况下做到这一点。
如何创造价值
转型是关于重新设计每个工作流，使得确定性工作自动化，判断性工作由 AI 在适当情况下处理，而高风险、高判断性的决策则留给人类。
如果做得好，这不仅仅是削减成本。Agent 应该致力于为人们提供更好的上下文，而更好的上下文能帮助人们更快地做出更好的决策。持续更好的决策能释放收入增长。这意味着一次恰当的转型应该同时带来收入增长和效率提升。
我们在为一家收入达数十亿美元的企业软件公司进行销售转型时清楚地看到了这一点。销售流程中过多的部分被琐事所困，大型交易涉及六个团队、十一个交接点。因此，我们按照本文概述的整个流程进行了梳理，找到了适合自动化的工作流（无论是通过 Agent 还是脚本），并在第一年通过利润率扩张（收入增长+节省）实现了 2500 万美元的价值。恰当的转型不仅仅是一个削减成本的举措。
如何选择正确的工作流
AI 转型中最重要的一部分是选择首先重新设计哪个工作流。并非每个流程都值得自动化，也并非每个流程都适合 Agent。
最佳工作流通常具有几个共同点：高流量、大量手动工作、系统分散、频繁交接、隐性知识以及明确的财务影响。
你正在寻找那些工作已经反复发生，但流程足够混乱以至于传统自动化未能解决的环节。想想通过电子邮件、Slack、电子表格、门户网站和 ERP 系统流转的数据。
一个好的、值得重新设计的工作流通常有四个特征：
- 发生的频率足够高，以至于有意义。该流程每月应运行数百或数千次，或者涉及的收入或成本足够大，以至于改进它能创造实际价值。
- 包含可重复的决策。工作不必每次都完全相同，但应该遵循模式。当 Agent 能够从过去的决策中学习、应用业务规则并转交异常情况时，它们最为有用。
- 依赖于分布在多个系统中的上下文。人类在工具之间搜索信息越多，Agent 的价值就越大。当工作需要从合同、电子邮件、CRM 记录、ERP、文档和内部规则中提取上下文时，AI 尤其有用。
- 有可衡量的痛点。你应该能够衡量工作流当前的成本（周期时间、错误率、人工工时、收入延迟、重复付款、审批延迟等），并在部署前后进行比较。
目标是工作分为三类：哪些可以用确定性自动化处理，哪些应该由 Agent 处理，哪些必须留给人类。
Agent 需要自我改进
确保从一开始就在系统中构建人工参与的反馈机制。在训练和影子模式下，人类可以批准、拒绝或纠正 Agent 的行为。始终记录 Agent 的输出、人类的响应以及周围上下文，以便系统随着时间的推移不断改进。
这使得 Agent 在部署后具有更高的准确性。在同一个销售案例中，几周内准确性提高了 10%，结果是 Agent 能够自主处理的工作量增加了，从而创造了更高的净美元价值。
如何在转型时不中断业务
你需要确保转型不会带来复杂性，并且尽可能具有成本效益。我们遵循的几个步骤：
不要强制进行大规模迁移。大多数公司已经花了多年时间迁移到 Salesforce 和 NetSuite 等系统。强制公司为了采用 AI 而拆除并替换他们的软件，会拖慢转型速度，并迫使团队重新学习他们依赖的软件。在 Varick，我们强烈建议在现有系统之上进行构建，无论是通过 API 还是计算机使用 Agent。这避免了昂贵的数据迁移，保留了业务已经依赖的工作流，并允许运营重新设计在底层软件后来发生变化时依然存活。
了解数据并保持其分段。在大多数工作流中，驱动转型的数据分为四类：记录系统、业务规则、原始输入数据以及 Agent 随时间积累的反馈或记忆。保持这些层分离非常重要。这意味着运营人员可以更新一条规则而无需呼叫工程师，并且系统在部署后更易于维护和扩展。你的目标是设计一个转型方案，使其在部署后能以最少的干预平稳运行。
随着时间的推移，组织开始围绕 AI 重塑
在部署后的最初几周，Agent 在沙箱中运行，然后与人类一起以影子模式运行，最后才在受监督的生产用例中运行。随着信心的增长，工作流不仅被自动化，而且常常被重新设计和改进。
目标是重新设计运营，以帮助业务加速并创造更多价值。
当我们开始与一家新公司合作时，我们通常首先评估的工作流是：
- 应付账款——发票自动化、总账编码、采购订单匹配等。
- 采购——供应商入职、供应商评分卡、合同合规等。
- 销售——交易台路由、CRM 丰富、预测情报、佣金计算等。
- 运营——异常检测和路由、分配优化、退货处理等。
公司会逐渐习惯将琐事交给 AI，自己专注于真正的工作，几周内效率提升就会体现在损益表上。
如果执行得当，这应该是你转型的成果。这个过程需要时间，因为它是成为 AI 原生公司的基础，但当这一切发生时，财务提升会相当迅速地显现出来。确保你一个工作流一个工作流、一个功能一个功能地构建。这需要时间，但好的转型是非常值得投资的。
本指南中的每一条经验都来自我们为客户完成的数十次大规模转型。如果你的业务收入超过十亿美元，并且希望看到我们的客户所看到的结果，我们现在正在接受七月的合作预约。请访问 varickagents.com 联系我们。
