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麦肯锡2.5万个AI Agent，揭示企业如何从人力驱动走向AI驱动

原创

2026/02/05 14:46:05

来源：天润融通

作者：Tian

本文摘要

最近，麦肯锡给出了一个清晰信号：在其约6万名“员工”中，已有超过2.5万是AI Agent，并明确提出，未来要让每一位人类员工都配备一个AI Agent协同工作

企业的工作方式，正在发生一次结构性的转变：从依赖人力完成工作，走向由AI承担主要产能。

最近，麦肯锡给出了一个清晰信号：在其约6万名“员工”中，已有超过2.5万是AI Agent，并明确提出，未来要让每一位人类员工都配备一个AI Agent协同工作。

这不是效率工具的升级，而是企业开始承认：AI正在成为新的劳动主体。而在客户联络领域，这一趋势实际上落地得更早、也更彻底。

客户联络本身就是高频、重复、规则明确的标准化工作形态。当人力成本、流动率和管理复杂度不断上升，企业必然会将基础和常规工作交由AI承担——让AI负责基础和常规工作，由人负责目标、判断和兜底。

接下来，我们将从客户联络场景出发，拆解这一转变为何不可逆，以及它将如何重塑企业的服务组织。

为什么“AI员工”是企业的必然选择

当企业评估AI的价值时，判断标准其实很简单：它能否稳定地承担工作并持续产出结果，一旦答案是肯定的，AI就不可能只停留在“工具”角色。

简单来说，谁在干活，谁就算员工。

现实中，越来越多AI已经具备了这样的能力：可以7×24小时运行，可以复用同一套知识和规则，可以被统一质检、回溯和持续优化，也可以直接与业务系统对接，形成完整的结果闭环。

在管理视角下，这就意味着它已经是一个可被管理、可被评估的生产单元。

而一旦生产单元不再完全依赖人，企业的分工结构就会自然发生变化。这并不是企业“激进”，而是在规模和成本压力下作出的理性选择。

因此，麦肯锡并不是在重新定义“员工”，而是在承认一个事实：只要AI能稳定干活，它就一定会被当作员工来管理。

为何客户联络是

AI规模化落地的第一站

客户联络之所以最早走向“AI员工”，原因是：它本身就是一套标准化、劳动密集型的工作系统。

过去，客户联络存在大量工作高频、重复、规则明确，对稳定性要求极高，却长期依赖人力堆规模来支撑。一旦业务增长，人力成本、管理难度和不稳定性就会同步放大。这使客户联络成为最典型、也最适合由AI接管的劳动形态。

同时，传统人力客服模式已经接近效率极限。

人员流动率高，经验难以沉淀，培训和管理成本持续上升；流量高峰时人手不够，低谷时又大量闲置，组织几乎不具备弹性。这些问题并不是“管理不到位”，而是以人作为主要产能的组织方式，本身已经不适配当前的业务规模。

恰恰是在这样的背景下，由于AI已经可以在客户联络场景，直接站在一线，承担主要的接待与处理工作。

所以AI才会在客户联络场景成为主要生产者，人转向制定目标、处理异常和兜底风险。也正因为如此，客户联络不是尝试AI员工的“试验田”，而是最早走到这一步的必然场景。

组织重塑：从“管人”到“管AI”

而提到AI员工，很多人愿意将其理解成“更聪明的机器人客服”，但这是一个误解。

真正的AI员工，并不是简单自动回复，而是能够承接真实用户、按照业务目标，在明确规则和边界内完成工作的数字劳动力。它可以被统一管理、持续训练和不断优化，本质上是一条可放大、可复制的数字生产线。

也正因为如此，变化的重点并不在AI，而是人在组织中的角色发生了转移。

在AI员工体系下，AI负责一线接待、应答和执行；人不再反复处理对话，而是转向定义目标、拆解场景、制定规则、处理异常，并决定什么时候需要人工介入。客服岗位由此从“接待者”，转变为AI训练师和AI运营者。

当这种分工成立，客户联络组织会同时发生三点变化：

因此，AI员工不是客服系统的一次升级，而是客户联络从人力驱动走向AI驱动的关键一步。

整体上，麦肯锡展示的，是未来企业组织形态的方向。AI员工也不是一个概念口号，而是企业在规模、效率和稳定性压力下，作出的理性选择。

对客户联络来说，真正的分水岭，不在于是否引入AI，而在于是否完成从人力驱动到AI驱动的组织切换。

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