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ZENAVA 会不会让企业彻底无人化？解析 AI 驱动模式下的人机协同新范式

原创

2025/09/25 15:50:38

来源：天润融通

作者：Tian

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本文摘要

ZENAVA 不会让企业彻底无人化，而是推动组织向 “AI 为主、人为辅” 的协同模式演进

一、核心结论：从 “替代人力” 到 “重塑人效” 的战略转型

ZENAVA 不会让企业彻底无人化，而是推动组织向 “AI 为主、人为辅” 的协同模式演进。根据天润融通发布的《AI 智能体落地白皮书》，ZENAVA 的目标是承担 70%-85% 的高频标准化业务，而人类员工将专注于价值密度更高的战略创新与复杂决策。这一模式契合国务院《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》中 “人机协同、跨界融合” 的指导原则。

二、人机分工的量化边界：数据驱动的角色重构

1. AI 的覆盖范围与能力局限

可自动化业务：

重复性咨询(如产品参数查询、价格比对)

标准化流程(如工单创建、预约调度)

简单决策场景(如售后定损中的非争议性问题)

技术边界数据：

当前 ZENAVA 可独立处理 70%-85% 的客服与营销场景任务

但在以下领域仍需人类介入：

复杂投诉处理(需情感沟通与谈判技巧)

非标业务创新(如新产品推广策略设计)

伦理与合规判断(如金融行业的风险审核)

2. 人类角色的价值升级

职能转型方向：

传统岗位AI 驱动模式下的新角色价值提升幅度

客服专员AI 训练师 / 业务专家薪资增长 35%

销售助理客户体验策略师人效提升 3 倍

流程管理员AI 运营分析师决策质量提升 40%

实证数据：

某零售企业部署 ZENAVA 后，客服团队规模优化 30%，但留存员工通过转型为 AI 训练师，人均创造价值提升 2.5 倍(数据来源：IDC《2024 年智能经济影响报告》)。

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三、组织形态演进：从 “金字塔” 到 “钻石型” 结构

1. 传统模式：人力驱动的金字塔结构

基层员工占比超 80%，承担重复性任务

管理层级复杂，决策效率低下

2. AI 驱动模式：人机协同的钻石型结构

基层(AI 主导)：ZENAVA 处理 70%-85% 标准化业务

中层(人机协同)：AI 训练师、AI BP 等角色优化智能体效能

顶层(人类主导)：战略专家聚焦创新与复杂决策

结构优势：

企业总人力成本降低 40%-50%

员工平均价值贡献提升 3 倍(数据来源：Gartner《2025 年工作模式预测》)

四、行业实践验证：人机协同的正面案例

1. 汽车行业

场景：试驾邀约与售后支持

人机分工：

ZENAVA 处理 80% 的线索筛选与基础咨询

人类销售顾问专注高意向客户转化，成交率提升 25%

结果：整体团队规模减少 20%，但季度营收增长 15%

2. 制造业

场景：设备故障处理

人机分工：

ZENAVA 通过多模态识别完成 75% 的常见故障诊断

人类专家处理剩余 25% 的复杂技术问题

结果：平均故障解决时长缩短 60%，专家资源利用率提高 50%

ZENAVA 不会让企业彻底无人化，而是通过精准界定人机能力边界，实现生产力的结构性优化。企业应聚焦于：

明确 AI 与人类的分工逻辑，避免陷入 “全自动化” 误区

投资员工转型培训，将人力配置向高价值岗位倾斜

建立人机协同的绩效考核体系，最大化整体效能

在 AI 成为新质生产力核心的背景下，ZENAVA 的本质是帮助企业从 “人力密集” 转向 “智能密集”，最终实现更具竞争力的可持续发展模式。

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