顶尖人才的判断力，是AI时代的最大宝藏

AI落地第一阶段的竞争焦点，是谁能够获取顶尖大模型。这个阶段基本已经落幕，大模型使用门槛趋于普惠。下一阶段的竞争核心，是谁完成了更艰难的工作：把企业真实的思考模式、工作方式编码固化。

部分企业借助智能体真正重塑了工作模式。另一些企业却困于小规模、低风险试点，无法让智能体稳定规模化落地。

两类企业之间的差距，并非大家预想的技术层面。如今绝大多数机构能够获取相同的大模型、工具以及大体相当的基础设施。真正的分水岭，在于如何应对一项大多数管理者从未面临的课题：将主观判断力显性化。这已经成为AI落地应用中的新瓶颈，令众多企业措手不及。

过去数十年，企业无需梳理顶尖人才的决策逻辑。专业经验依靠师徒带教、观察模仿与亲身实践代代传承。新员工通过观摩、倾听，逐步内化企业的思考方式。这套模式在人类承担执行工作时运转良好。

而AI智能体打破了原有平衡。不同于传统软件，智能体能够在信息模糊的环境中运行、实时做出决策。但和人类不同，它们无法通过观察领悟行为准则，也不能从组织文化中推导背景信息。智能体只能依据被明确写出的指令开展工作，仅此而已。

由此，各行各业普遍出现一类典型失败场景：企业上线面向客户的AI智能体，却没有先梳理顶尖客服人员的决策逻辑 —— 例如如何处理价格特例、安抚不满的老客户，或是应对刚好超出政策范围的诉求。最终智能体逐渐偏离方向，与企业目标脱节，因为没有人把这类决策的真实判断标准、做出正确抉择所需的隐性背景条件落实成文。

将判断显性化、体系化究竟意味着什么？就是把企业隐性的决策原则，转化为智能体能够执行的标准化指引。这类原则涵盖风险容忍度、品牌口径、升级触发阈值、质量标准，以及例外处置背后暗藏的细微逻辑。长久以来，这些经验只存在资深员工的脑海中。想要让AI发挥价值，必须把这些经验转移到别处。

领先企业与落后企业的核心差距

走在前沿的企业正在搭建我们所说的判断力基础设施，依托这套体系实现专业能力规模化复制。

管理者搭建这套基础设施，需要完成三大结构性转型：

1. 业务部门、人力资源部门与信息技术部门协同治理

界定风险容忍边界、设定智能体绩效标准、管理智能体的上线与淘汰，这些既是技术问题，更是组织问题。关键一点：这项工作无法外包。

业务负责人、人力资源团队与信息技术部门必须建立协作机制，共同管理数字劳动力。企业应当转变思路：不要把智能体简单视作软件授权，而将其看作运营参与者，持续引导、不断优化其行为模式。

全球活动策划、激励与员工表彰服务商 ITA集团，在尝试为活动业务搭建机票预订AI智能体时切身体会到这条规律。项目难点并非开发智能体本身，而是明确智能体做出可信决策所需掌握的信息：何时优先控制成本、何时旅客体验更为重要、哪些特例可以放行、何种场景需要人工介入。

这次实践暴露出一个普遍痛点：大量决策经验需要由业务专家转述给技术人员。ITA集团随即调整运营模式，向开发人员、管理者、知识型员工提供工具，使其能够自主调整代表自身开展工作的智能体。首席运营官莫拉・麦卡锡与首席信息官杰森・卡彻密切配合，在首席执行官与首席财务官支持下，推动管理层达成共识，保障转型落地。

麦卡锡表示：“我们收获最宝贵的经验，就是将专业经验与AI相结合的重要性。核心思路是，先由业务专家调校好智能体的行为逻辑，再大范围推广；并且持续迭代优化智能体行为，顺应业务、工作内容以及评判标准的变化。”

2. 管理者转型为 “判断力架构师”

这是影响最为深远的转变，也是大多数企业严重低估的一环。

以黛比·里亚齐为例。她是北美最大的现场安全公司AWP Safety的合规与劳资关系总监。这家企业覆盖33个州，拥有近9100名员工，而里亚齐所在部门仅有她一人。她搭建了一系列 AI 智能体，每一款智能体固化她某一部分专业经验。其中一款负责处理员工岗位适配申请：调取对应岗位说明、展示同类历史处理案例，按照她多年打磨的标准化流程完成信息采集。另一款智能体处理企业收到的各类信息问询：梳理诉求内容、分派对接负责人、草拟回复文稿。这些智能体每年为她节省数百小时工作时间，但更重要的价值在于释放时间带来的连锁效应。“我可以直观证明所有事项处理标准统一，” 她谈到，“自然而然降低企业法律风险。”

一家全球风险投资与应用科技企业财务总监内森・马普更进一步。拥有十余年财务领域经验的他，沉淀了整套专业方法论，并整理为 Markdown 文档，基于 Claude、Claude Code 搭建的智能体可以实时调取参考。如今两人团队就能完成原先十人承担的工作。智能体处理每一项任务时，都会贯彻马普的判断标准，如同资深会计师全程把控所有细节，覆盖以往初级员工容易疏漏的环节。

里亚齐与马普所做的，正是把工作中的判断标准体系化。管理者的核心工作转变为把专业能力落地，同时赋能人类员工与数字智能体。这是一套全新技能体系，绝大多数企业尚未建立对应的培养机制与激励机制。

3. “思考执行者” 成为最核心人才

传统战略决策者与一线执行者的界限正在消失。顶尖员工兼具双重特质：既能开展战略思考，又能借助智能体将思路落地。他们设计工作流程、固化判断标准、搭建并持续迭代系统，不断向更高价值工作迈进。

头部金融平台Ramp服务3万家企业，公司战略重心就是培育这类人才。全体员工均可使用企业版ChatGPT、Notion 与 Perplexity；入职培训阶段，公司就引导员工自主搭建 AI 工具，而非单纯操作他人开发好的系统。员工可以将自身专业经验标准化，依托智能体落地执行。我们将这类人才定义为思考执行者：不只是把 AI 当成工具，更能够主导 AI 如何代表自己开展工作。大规模培育这类人才的企业，学习与适应速度会远超只侧重单一能力培养的同行。

落地切入点

大多数企业采用的方式存在误区：直接要求资深员工写下自身经验。这种方式收效甚微。专家往往很难抽象描述隐性知识，当被要求直接整理文档时，能写出来的内容远少于脑海中掌握的经验。

更有效的方式是：不要直接让专家梳理判断标准，创造场景让经验自然呈现。

召集同一岗位数位资深从业者，安排专业主持人，围绕企业真实遇到的各类场景与边缘案例展开研讨。如果团队能够快速达成共识，代表这部分内容可以形成清晰制度；如果出现观点分歧，其中蕴含的判断逻辑正是值得提炼的核心内容。整场研讨记录，就是体系化判断标准的初稿。

某保险公司理赔团队仅通过一场两小时研讨会，梳理出风险容忍尺度、客户共情尺度、上报机制等丰富细节，信息量远超多年积累的书面制度。原因在于观点辩论能够把内在思考逻辑外化，单纯文档记录无法实现这一点。这份研讨记录，也将成为后续所有智能体落地至关重要的背景资料。

全新竞争壁垒

一旦成功将判断标准体系化，企业将获得重大战略优势：专业经验实现可迁移。最优实践不再局限于少数资深人员。组织知识能够跨部门、跨区域、跨产品线规模化部署。掌握隐性知识编码方法的企业，将形成结构性优势：决策效率提升、执行质量稳定、创新能力增强，并且形成持续学习优化的正向循环。

ITA集团的发展轨迹直观展现这种复利效应。项目最初六七个月进展缓慢，企业需要摸索如何把专家脑海中的经验转化为智能体可用的背景文档。但这套运营模式成型后，推进速度明显加快，软件开发领域尤为突出。经过初步指导，开发人员利用智能体不再只是生成代码，而是快速把创意转化为可用原型。大量工作转向自主推进，项目周期从数月缩短至数周；借助智能体重构工作流程的思路，也逐步推广到其他职能部门。

这其中的规律在于：体系化的判断标准具备复利效应。首批试点推进缓慢，因为企业正在学习如何把隐性经验显性化；后续项目落地速度大幅提升，企业已经建立配套治理机制、信任感与标准化工作节奏，能够复制成熟模式。

这正是我们此前文章探讨自主智能体重塑职场时，提出混合劳动力战略的自然演进。梳理工作任务、搭建人机协同团队是必要的第一步，但远远不够。搭建人机协作团队的企业很快会意识到，团队能力上限完全取决于给到智能体的指引质量。部署 AI 智能体只是入场基础；判断力基础设施，才是前沿企业的护城河与战略差异化优势。

AI落地第一阶段的竞争焦点，是谁能够获取顶尖大模型。这个阶段基本已经落幕，大模型使用门槛趋于普惠。下一阶段的竞争核心，是谁完成了更艰难的工作：把企业真实的思考模式、工作方式编码固化。

绝大多数企业尚未启动这项工作。先行者将塑造所在行业的未来工作形态；滞后的企业则会陷入被动，如同早年迟迟不搭建人才战略的公司，承受不断放大的结构性劣势。

关键词：

詹恩・斯塔夫（Jen Stave ）、瑞安・库特（Ryan Kurt）、约翰・温莎（John Winsor ）| 文

詹恩・斯塔夫是哈佛商学院AI研究院首任院长。瑞安・库特是战略咨询机构AI实验室创始人兼首席执行官，助力首席执行官推动AI转型。约翰・温莎是哈佛商学院AI研究院资深研究员，研究方向聚焦AI、组织设计与未来工作，为企业高管提供转型咨询。

周强 | 编校

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