主体性AI与MCP：释放变革性客户价值

近三年来，个人和组织主要通过精心设计提示词来生成文章、表格、翻译、待办事项清单和客户咨询聊天机器人，探索了被动式AI的能力。尽管这些应用无疑带来了实际价值，尤其是在提高效率方面，但人工智能的下一个重大飞跃超越了单纯的技术增强。这一演变的核心是主体性AI系统，它使组织能够部署自主服务代理，这些代理能够从始至终管理整个运营流程。

主体性AI的真正潜力在于其协作性质，而非取代人类角色。它促进了一种协同作用，人类和机器各自发挥其独特优势。通过将人类判断与机器精度相结合，工作流程可以得到深刻的简化，从而实现创新的个性化、更深入的洞察、更敏锐的决策、增强的可扩展性以及持续指导流程改进的可衡量成果。与被动式AI不同，主体性系统更像数字同事。它们展现出主动性，追求特定目标，保留记忆和上下文，利用工具从过去的成果中学习，并实时适应。这种根本性的转变不仅带来了增量收益，还通过重新构想的工作流程实现了客户和用户体验的突破性创新，从而推动了卓越运营。

然而，要实现主体性AI的全部变革潜力，需要精心的人工协调。尽管这些AI代理自主运行，但它们依赖于人类或企业监督来定义其目的、建立关键护栏并确保与战略目标保持一致。有效实施主体性AI提升了人类员工在价值创造中的作用，要求组织各层面保持透明度、遵守道德标准并进行负责任的战略监督。

解锁主体性AI能力的关键推动因素是无缝集成。为此，组织必须将AI代理连接到众多工具和数据源，而无需为每个连接繁琐地构建自定义集成。这就是模型上下文协议（MCP）发挥作用的地方。将MCP设想为AI代理的通用USB-C端口；正如USB-C标准化了设备连接一样，MCP标准化了AI系统访问数据库、应用程序和外部服务的方式，从而消除了为每次集成开发定制代码的需要。对于企业而言，这意味着自主代理可以轻松访问客户数据库、CRM系统和知识库，通过一个标准化协议在各种平台上执行操作。随着这一生态系统的成熟，AI系统在不同工具和数据集之间导航时将无缝保持上下文，从而建立一个可持续且稳健的架构。其具体结果是技术复杂性大幅降低，从而使代理具备提供真正变革性客户价值所需的上下文感知能力。

实施主体性AI的深远价值还需要全面的组织变革管理，特别是流程的重新设计，以持续产生高质量的成果。这不仅仅是采纳一个新工具；有影响力的主体性AI部署要求AI专家作为跨职能、基于任务的团队的不可或缺的持续成员，这些团队致力于重新设计特定流程。这些AI专家不应被孤立在技术孤岛中；相反，他们必须与职能流程和成果专家相结合，促进相互学习并扩展组织专业知识。随着重新构想的流程团队数量增加，集体组织专业知识也随之增长，从而扩大已实现的收益并确保企业在不断发展的AI格局中保持领先地位。这种整体方法需要精心协调数据、战略和组织准备，所有这些都集中在应用主体性AI的特定功能上，同时还需要一种乐于适应以发现新机会的工作文化。这代表着一场根本性的企业转型，而不是一次性事件，而是一种新的工作范式。然而，其潜力是巨大的；那些仍然主要专注于提示词工程的组织面临落后的风险。

另一个关键因素是优先考虑哪些重新设计的流程将为客户和用户带来最大价值，这通常通过观察他们如何与产品或服务互动来实现。可以追溯到20世纪80年代初的历史类比，当时NCR公司利用观察性研究来确定其零售收银机可以自动化的最耗时挑战。这促成了小型计算机系统接口（SCSI）协议和SCSI计算机芯片的协作开发，使扫描收费取代了手动输入。同样，Intuit的工程师和产品经理通过定期与客户进行“随访回家”会议来刺激创新，亲身观察用户如何在日常生活中应用产品功能。这种做法将技术专家对客户使用情况的洞察制度化，为进一步的转型提供了创新思路。

最后，为AI驱动的世界做准备需要广泛的培训。公司越来越认识到员工的AI技能差距，并正在提供内部或商业培训。高等教育机构及其非学术竞争对手提供各种在线课程。鉴于AI的持续发展，下一代及其教育者也需要专业培训。例如，美国第二大教师工会美国教师联合会（AFT）正在建立一个培训中心，获得了微软、OpenAI和Anthropic的2300万美元资助。这项计划侧重于帮助教师明智、安全、合乎道德地使用AI生成教案。AFT的Share My Lesson平台目前正在测试TRYEdBrAIn，这是一款由OpenAI提供支持的教学助手，能够根据不同年级调整教案、翻译成各种语言并提供许多其他选项。在此测试阶段，用户体验正在被仔细研究。同时，可汗学院正在多个学区试点一款由AI驱动的教师助手，该助手充当学生的辅导员。

随着数字化转型的加速，领先组织将越来越多地将主体性AI视为一种强大的催化剂，而不仅仅是另一个工具，它将推动团队协作、价值创造和企业敏捷性的新范式。