近年企业对人工智能的热情不断攀升,但在速度与方向的博弈中,许多组织走偏了路径。ServiceNow最新推出的AI Experience以及随之而来的AI Lens功能,既反映了软件厂商对市场需求的敏锐捕捉,也暴露出企业在AI应用落地时的普遍误区。理解这些误区,并据此调整策略,对于希望通过AI实现流程优化、成本节约与业务创新的组织至关重要。文章将从ServiceNow的观点出发,解读为什么企业"做得快但做错",并提供可操作的改进建议,帮助企业在AI浪潮中既快又稳地前进。 ServiceNow的信号:速度并非全部 ServiceNow的高层观察到,很多客户在AI工具上投入快速扩张,却把AI当作旧有业务自动化的简单升级 - - 即把人工智能视为机器人流程自动化(RPA)的2.0版本。这样的误读带来的后果是短期内能够生成华丽的演示与试点,但长远看难以带来可持续的价值增长。
ServiceNow因此在其产品路线中强调"agentic AI"(代理式AI)和以结果为导向的使用场景,试图引导客户跳出简单替代人工操作的思维,转向设计能主动推动业务目标的智能代理。公司的AI Experience和AI Lens正是在这样的理念下逐步推出,旨在将AI能力嵌入到流程触点,使系统能读懂界面、文档和用户意图,从而触发合适的工作流与决策支持。 从RPA到Agentic AI:理解本质差异 把AI简单看成RPA的延伸容易导致两类常见错误:一是把AI仅用于重复性任务的自动化,忽略AI在认知与决策支持上的潜力;二是低估治理、数据质量以及与人协作的复杂性。RPA往往以规则驱动、流程固定为主,适合结构化输入和明确规则的任务。而agentic AI强调自主性、上下文理解与多步骤任务完成能力,能在不完美信息和动态环境中采取行动。企业若依旧以传统RPA的管理与期望来衡量agentic AI,往往会出现性能落差、合规风险与员工抵触等问题。
ServiceNow的AI Lens:从识别到触发流程的桥梁 AI Lens是ServiceNow首批可用的AI体验之一,其核心价值在于把非结构化信息(如截图、表单、PDF)转换为可操作的事件或任务,从而直接与现有工作流联动。想象一个典型场景:一位人力资源人员收到一封带有签署问题的邮件,AI Lens自动识别邮件内的关键字段,判断是否会造成签约逾期,并触发相应的审批或故障单。在这个过程中,AI不只是做文字识别或摘要,而是把信息理解为流程触发器,从而减少人为判断环节,加速问题响应。 但即便功能强大,也存在现实挑战。AI Lens需要可靠的训练数据、明确的映射规则和与后端流程的无缝集成。没有良好治理,AI对文档的误读可能导致错误触发,进而影响业务运作。
因此在推广此类技术时,企业必须制定清晰的验证、回溯和人工干预策略,确保AI在不确定情况下能优雅地让渡控制权给人类操作员。 常见误区与风险点 过度依赖演示效果而忽视生产环境的复杂性。AI试验往往在高度受控的样本上表现优异,但生产环境的数据噪声、异常场景和边缘案例会迅速揭示系统脆弱性。忽略长期维护和持续学习机制,会使AI项目从"有趣的实验"沦为"孤岛式应用"。 把AI当作万能的效率神器,忽略变革管理。AI带来的流程变动触及职责分配、岗位边界和绩效考核体系。
如果没有恰当的变革管理和员工沟通,系统可能遭遇抵触、规避甚至错误使用,导致既得不到预期收益,又破坏员工信任。 低估数据治理与隐私合规的难度。AI需要高质量、合规的数据管道;许多组织的数据散落在孤岛,数据权限与敏感信息的边界不清晰。未经充分审计的数据训练与推断过程,会带来法律与合规风险,尤其在处理个人身份信息或受监管业务时更加敏感。 把模型视为一劳永逸。AI模型随业务场景与数据分布变化会衰减。
没有持续检测、再训练与回归验证机制的项目,难以在长期交付中保持价值。模型漂移、概念漂移与输入分布变化都需要通过工程化手段进行应对。 忽视人机协作的设计。AI不应被设计为完全替代人类判断的黑箱系统。相反,高价值的AI应用往往是通过人机协作实现:AI负责筛选、推荐与自动执行低风险步骤,人类在关键节点进行监督、评估与最终决策。缺乏明显的人工回退路径会增加业务风险并降低用户接受度。
以成果为导向的AI部署策略 ServiceNow建议企业把焦点从工具本身转移到成果上。所谓以成果为导向,意味着从业务目标反推AI用例,而不是从技术能力出发寻找匹配场景。设定明确的业务指标并据此衡量AI的价值,是避免"做得快但做错"的有效方法。企业可以先梳理高影响、低复杂度的场景作为切入点,例如减少审批延迟、提升故障响应速度或提高合规审查效率。通过这些可量化的胜利,逐步建立信任并为更复杂的agentic应用奠定基础。 治理与安全:落地AI的基石 无论是AI Lens读取文档触发流程,还是agentic代理执行跨部门任务,治理框架都是不可或缺的。
治理不仅包括模型审计、版本管理与可解释性,还应涵盖权限控制、异常监测与责任分配。技术供应商和企业应共同制定服务级别协议、数据访问政策与紧急回退流程,确保当自动化导致潜在错误时能够快速识别并纠正。 另外,隐私合规也是关键一环。尤其是在跨地域部署与公共云服务混合使用的情境中,数据主权、加密传输与最小化数据访问原则需要被嵌入到设计之初。对敏感信息的脱敏策略、日志审计与访问控制策略应同步制定,而不是作为事后补救措施。 组织与人才:构建可持续的AI能力 技术只是落地的一部分,组织结构与人才培养同等重要。
部署agentic AI需要跨职能协作,IT、业务、法律与安全团队需要共同参与用例定义、风险评估与上线策略。企业应设立产品化的AI团队,负责模型生命周期管理、数据标注质量控制与运维自动化,避免AI项目散落在各个业务单元而无法标准化管理。 在人才层面,除了数据科学家与工程师外,业务分析师、流程专家与伦理合规专员也应成为核心角色。他们能把业务目标清晰地转化为技术需求,并在项目中持续监督效果与合规性。与此同时,员工培训与变革沟通也不可忽视,明确AI的角色与边界有助于降低阻力并提升采纳率。 衡量ROI:超越短期成本的视角 许多组织在AI试点后放慢脚步,原因之一是难以在短期内看到明确的成本节省。
ServiceNow提醒,评估AI成效应当用更广阔的视角,不仅看直接的人工成本下降,还应考虑流程周期缩短、错误率降低、客户满意度提升与业务灵活性的增强。例如,Agent能在跨部门任务中自动完成信息传递,减少等待时间并加快决策流程,这种附加值往往难以在最初的财务模型中量化。将ROI评估拓展为包含软性指标的混合度量体系,有助于更合理地判断AI项目的长期价值。 供应商选择与平台整合建议 选择AI平台与供应商时,应重点关注平台的集成能力、数据治理支持与可观察性工具。ServiceNow强调将AI能力嵌入到已有的流程平台中,通过平台化的集成减少孤岛式部署带来的维护成本。同时,开放的接口与良好的生态伙伴策略能够降低锁定风险,使企业在未来更容易引入专用模型或替代技术。
企业在评估供应商承诺时,也应关注其交付节奏与可兑现性。像ServiceNow这样在平台上逐步推出AI功能的厂商,往往会给出逐步可落地的路线图,但企业需在签约与架构设计阶段把可交付物和验收标准明确列入合同条款,避免"承诺很美好,交付很慢"的常见问题。 未来展望:从自动化走向智能决策生态 AI的真正价值并不在于单点自动化,而在于构建一个能持续学习、跨系统协同并以业务成果为核心的智能决策生态。在这个生态里,代理式AI负责把复杂的、跨职能的任务拆解、执行并反馈结果,而人类聚焦在高价值的创造性与战略性工作。要到达这个阶段,企业需要长期投入于数据质量、模型治理、变革管理与平台化能力建设。 结语:速度与方向需并重 ServiceNow对企业在AI应用上的警示并非否定技术本身,而是呼吁企业在追求速度的同时,更应注重方向与治理。
把AI看作实现业务结果的手段,而非单纯的自动化工具,是避免"做快却做错"的关键。在落地过程中,明确的目标、健全的治理、跨职能协作与持续的迭代机制构成了成功的要素。那些能在速度与稳健之间取得平衡的组织,将有更大概率把AI从炫技变成长期的竞争优势。 。
