智能体工作流：如何将人工智能、数据和流程结合起来。

近几十年来，企业的数字化转型遵循着一个清晰的模式：每遇到一个运营瓶颈，就购置一套新的专用软件。这种技术竞赛的结果是，企业生态系统变得极其碎片化，市场营销、销售、财务和物流等部门各自为政，互不相干。.

随着生成式人工智能（GenAI）的兴起，企业高管层面临着新的挑战。领导层要求立即部署人工智能以降低成本、加快交付速度，而IT和运维团队却发现自己深陷于“救火”的日常工作中。.

现代企业面临的一个重大真理很简单： 人工智能离不开结构化的流程和集中式的数据。为了超越表面的技术“炒作”，企业需要从使用孤立的工具转型为构建智能工作流程，即所谓的“ 代理式工作流程”。

企业面临的真正瓶颈：系统和数据碎片化的孤岛。

企业使用多达15个不同的平台来管理运营的情况很常见。虽然每个软件都发挥着特定的作用，但它们之间缺乏无缝连接会导致决策出现严重偏差。.

在最近一期由Skyone市场总监Felipe Wasserman主持的Trend Off播客节目中，这一现实在关于人工智能对商业生态系统影响的深入讨论中被揭示出来。MIA首席执行官兼ESPM教授Lucas Andrade也参与了讨论，他专攻流程优化和人工智能实施。

卢卡斯强调，缺乏整合会导致组织内部长期存在指标差异：

当各个部门各自使用孤立的指标（现金流、权责发生制、毛收入）分析业务时，领导层就无法真正了解损益表的全貌。如果没有“单一数据源”，任何人工智能的应用尝试都会导致结果不准确、信息误导，并最终导致公司治理失灵。

人工流程的终结：自主代理在实践中的影响。

从历史上看，业务自动化依赖于僵化的Python脚本、Excel宏或缺乏灵活性的条件流程（ “如果发生X，则执行Y” ）。如今，纯粹的对话式人工智能和基于大型语言模型（LLM）的架构使得创建能够理解复杂指令、做出情境化决策并执行端到端任务的自主代理成为可能。在播客节目中，卢卡斯·安德拉德以MIA在一家大型劳动律师事务所进行的重组案例为例，阐述了这一进化飞跃。

成功案例：律师事务所的运营重组。

• 传统模式是： 资深律师需要手动筛选线索，评估每个案件的潜在价值，协商费用，收集合同签名，并整理相关文件。整个过程耗时数周，占用了大量高素质专业人员的技术时间。
• 人工智能解决方案： 我们通过 WhatsApp 和语音功能实现了纯对话式人工智能。该自动化代理现在可以完成从开始到结束的整个流程：它会询问资格问题、分析案例的潜力、根据预设条件协商费用、将合同发送到签约平台，并跟进客户直至交易完成。
• 结果： 初始处理时间从3个月缩短到 5天。现在，律师只负责工作流程的最后阶段，即诉讼文书的策略性撰写，从而在不牺牲质量的前提下扩大了公司的服务能力。

另一个此前难以实现自动化的显著例子是医疗证明的处理。每月收到数千份证明的公司往往缺乏足够的人力来分析文件的真实性。通过将人工智能代理连接到外部数据，该系统可以实时验证医生的客户关系管理系统（CRM），交叉核对数据，并识别欺诈性修改，从而立即节省成本并避免劳务纠纷。.

集成结构：Skyone Studio 如何实现代理工作流

为了使人工智能代理能够在企业环境中自主、安全地运行，技术基础设施需要支持四大支柱：集成、集中化、编排和治理。Skyone Studio正是基于这种统一的生态系统构建而成。

采用综合方法，结合 iPaaS、Lakehouse、AI Agents 和对话式 BI，使您能够将分散的数据转化为真正的战略价值。

Skyone Studio 的主要图层：

• 统一集成（iPaaS）： 连接 400 多个市场系统（如 SAP、TOTVS、Salesforce、HubSpot 和 ZOHO CRM），无需缓慢或昂贵的手动开发。
• 数据管理（Lakehouse）： 将结构化和非结构化数据组织成单一数据源，从而实现实时分析、丰富和持续治理。
• 代理编排（代理工作流）： 能够构建和训练虚拟代理，使其能够规划行动、查询企业数据库并自主执行操作任务。
• 多渠道发布： 使 AI 见解和界面能够在团队已经工作的渠道上提供，例如 WhatsApp、Google Chat、Microsoft Teams 和 BI 仪表板（Power BI 和 Metabase）。

正如 Skyone Studio 官方文档中所强调的： “推理能力源于数据的独特性，这使得模型能够自主行动并在工作流程中完成复杂的任务。

未来专业人才的特点：逻辑推理能力和质疑能力。

鉴于人工智能的快速发展，各组织普遍担忧：自动化是否会取代人类劳动力？

从历史上看，每一次技术革命都会淘汰重复性工作，并为产生新的、更复杂的需求腾出空间。随着人工智能逐渐占据组织架构的底层运营岗位，人类专业人员的价值也从手动执行转向批判性思维。.

在“趋势对决”辩论中，卢卡斯·安德拉德强调了人工智能时代专业人士成功的两项关键技能：

1. 逻辑推理： 理解数据和流程背后的结构。掌握信息架构和组织结构方面的思维方式对于指导和管理自动化工具至关重要。
2. 提出好问题的能力： 在人工智能使答案民主化的时代，竞争优势在于你如何提出问题。

战略比较：传统方法与统一平台

为了更直观地了解采用 Skyone Studio 等集成解决方案相比传统 IT 模式所带来的效率提升，请分析下图：

下一步：摆脱惯性，执行变革。

如今企业面临的最大风险并非技术测试失败，而是由于过度规划而停滞不前。当前的市场可以容忍可控的错误，但绝不容忍犹豫不决。.

数据整合和流程自动化不再需要数百万美元的投资或数年的从零开始开发。借助 Skyone Studio ，以及专注于解决实际业务痛点的战略方向，您的公司可以超越人工智能的表面层面，引领行业的数字化转型。

想更深入地探讨人工智能、数据和商业的未来吗？请在 Spotify 上收听 Trend Off ，了解 Felipe Wasserman 和 Lucas Andrade 的完整对话！

作者： Skyone