$天潤雲(02167.HK)

企業的工作方式，正在發生一次結構性的轉變：從依賴人力完成工作，走向由 AI 承擔主要產能。

最近，麥肯錫給出了一個清晰信號：在其約 6 萬名 “員工” 中，已有超過 2.5 萬是 AI Agent，並明確提出，未來要讓每一位人類員工都配備一個 AI Agent 協同工作。

這不是效率工具的升級，而是企業開始承認：AI 正在成為新的勞動主體。而在客户聯絡領域，這一趨勢實際上落地得更早、也更徹底。

客户聯絡本身就是高頻、重複、規則明確的標準化工作形態。當人力成本、流動率和管理複雜度不斷上升，企業必然會將基礎和常規工作交由 AI 承擔——讓 AI 負責基礎和常規工作，由人負責目標、判斷和兜底。

接下來，我們將從客户聯絡場景出發，拆解這一轉變為何不可逆，以及它將如何重塑企業的服務組織。

一、為什麼 “AI 員工” 是企業的必然選擇

當企業評估 AI 的價值時，判斷標準其實很簡單：它能否穩定地承擔工作並持續產出結果，一旦答案是肯定的，AI 就不可能只停留在 “工具” 角色。

簡單來説，誰在幹活，誰就算員工。

現實中，越來越多 AI 已經具備了這樣的能力：可以 7×24 小時運行，可以複用同一套知識和規則，可以被統一質檢、回溯和持續優化，也可以直接與業務系統對接，形成完整的結果閉環。

在管理視角下，這就意味着它已經是一個可被管理、可被評估的生產單元。

而一旦生產單元不再完全依賴人，企業的分工結構就會自然發生變化。這並不是企業 “激進”，而是在規模和成本壓力下作出的理性選擇。

因此，麥肯錫並不是在重新定義 “員工”，而是在承認一個事實：只要 AI 能穩定幹活，它就一定會被當作員工來管理。

二、為何客户聯絡是 AI 規模化落地的第一站

客户聯絡之所以最早走向 “AI 員工”，原因是：它本身就是一套標準化、勞動密集型的工作系統。

過去，客户聯絡存在大量工作高頻、重複、規則明確，對穩定性要求極高，卻長期依賴人力堆規模來支撐。一旦業務增長，人力成本、管理難度和不穩定性就會同步放大。這使客户聯絡成為最典型、也最適合由 AI 接管的勞動形態。

同時，傳統人力客服模式已經接近效率極限。

人員流動率高，經驗難以沉澱，培訓和管理成本持續上升；流量高峰時人手不夠，低谷時又大量閒置，組織幾乎不具備彈性。這些問題並不是 “管理不到位”，而是以人作為主要產能的組織方式，本身已經不適配當前的業務規模。

恰恰是在這樣的背景下，由於 AI 已經可以在客户聯絡場景，直接站在一線，承擔主要的接待與處理工作。

所以 AI 才會在客户聯絡場景成為主要生產者，人轉向制定目標、處理異常和兜底風險。也正因為如此，客户聯絡不是嘗試 AI 員工的 “試驗田”，而是最早走到這一步的必然場景。

而提到 AI 員工，很多人願意將其理解成 “更聰明的機器人客服”，但這是一個誤解。

真正的 AI 員工，並不是簡單自動回覆，而是能夠承接真實用户、按照業務目標，在明確規則和邊界內完成工作的數字勞動力。它可以被統一管理、持續訓練和不斷優化，本質上是一條可放大、可複製的數字生產線。

也正因為如此，變化的重點並不在 AI，而是人在組織中的角色發生了轉移。

在 AI 員工體系下，AI 負責一線接待、應答和執行；人不再反覆處理對話，而是轉向定義目標、拆解場景、制定規則、處理異常，並決定什麼時候需要人工介入。客服崗位由此從 “接待者”，轉變為 AI 訓練師和 AI 運營者。

當這種分工成立，客户聯絡組織會同時發生三點變化：

· 產能不再靠不斷加人，而是靠 AI 擴展；

· 管理重點從 “管人”，轉向 “管 AI 的效果和邊界”；

· 價值衡量也從處理量和在線時長，轉向業務結果、穩定性和持續優化能力。

因此，AI 員工不是客服系統的一次升級，而是客户聯絡從人力驅動走向 AI 驅動的關鍵一步。

整體上，麥肯錫展示的，是未來企業組織形態的方向。AI 員工也不是一個概念口號，而是企業在規模、效率和穩定性壓力下，作出的理性選擇。

對客户聯絡來説，真正的分水嶺，不在於是否引入 AI，而在於是否完成從人力驅動到 AI 驅動的組織切換。

$天潤雲(02167.HK)