一、三個世界的失敗樂團

大多數系統并沒有出問題。更糟糕的是：它們幾乎可以正常工作。作為一名資深 Salesforce 用戶，你要做的第一件事就是下載 Excel 文件，然后從中操作。兩個人對 PowerBI 數據的切分方式不同，得出的見解也截然不同。然后，機器學習系統會做出預測：需求會上升，某個設備存在風險，某個訂單可能會失敗。而且，這個預測并沒有錯。

但等到有人真正采取行動時，這已經無關緊要了。運維團隊繼續他們的日常工作，在 ServiceNow 上提交工單，處理三天前出現的問題。每個人都在努力工作，每個人都在采取行動。但他們從來都不是針對同一件事采取行動，或者在必要的時間窗口內的正確時間采取行動。

這就像一支管弦樂隊。分析團隊演奏古典音樂，AI/ML 即興演奏爵士樂，而運營團隊仍在調整樂器。指揮家正埋頭于未讀的儀表盤和未點擊的 PDF 文件之中。如今我們所謂的“洞察力”有半衰期，在大多數公司，我們都在浪費它。你獲取信號，對其進行分析，然后構建一個簡潔的圖表，甚至可能還會將其呈現出來。

但如果不在業務流程中一個狹窄的窗口期內（涵蓋從數據到運營的三個領域）采取行動，它就會像昨天的報紙一樣被遺忘。數據很好。儀表盤很清晰。但卻沒有后續行動。

問題不在于工具故障，而在于人的信任和系統時序。人們以自己想要的方式看待數據。他們解讀那些符合自己視角的信息。一個人的洞見只是另一個人的背景噪音。因此，反饋回路中斷，預測停滯不前，操作照常進行，仿佛一切都沒有發生過。平臺之間互不溝通。更糟糕的是，它們甚至沒有意識到自己身處不同的空間。

二、數據的三個世界

每家現代公司都生活在三個平行的現實中：三個世界以截然不同的方式收集、計算和處理數據。它們本身并沒有錯，只是協調性不足。如果沒有共同的節奏，整個系統就會停滯不前。

就上下文而言，我們設想這三個系統如何協同工作

1.分析系統

第一個是分析的世界：報告、儀表盤、BI 工具。在這里，數據具有歷史性、可視化，并且越來越具有觀賞性。你登錄 Snowflake 或 BigQuery，在 Looker 圖表上分層，然后滿懷信心地走進會議室。它會告訴你上個季度發生了什么，上周銷售額為何下降，哪個品類表現不佳。它清晰、直觀，而且通常很準確，但它并非用于干預。無論圖表多么精美，它都不會引發采購訂單，不會造成延期，也不會促使系統恢復正常。

分析世界很少流入真正做某事或采取行動的系統。在大多數公司中，分析仍然是一種導出功能：數據從平臺到 PowerPoint，再到收件箱。

2.決策或預測系統

這個世界總是試圖展望未來。想想機器學習模型、預測引擎，或者深藏在供應鏈軟件中的庫存優化邏輯。這些系統不僅僅是報告，它們還試圖預測。例如，電商品類經理知道哪些書名正在流行，以及什么時候會缺貨。他們的工作就是預測未來：什么書會暢銷，什么書不會暢銷，以及現在需要采購什么才能滿足下個月的需求。但即使在這里，也存在局限性。預測系統可能知道某個SKU即將缺貨，但它們無法下訂單或標記物流。

它們發出信號，但依賴其他人來接收并采取行動。因為它可以預測貨物會出故障，卻無法阻止它。它知道火車脫軌了，但卻不會踩剎車。

3.運營系統

運營是企業賴以生存的基石。它是 ERP、訂單管理系統、倉庫儀表盤和工單隊列的領域。它并不關心模型預測了什么，也不關心哪個儀表盤亮了。它關心的是貨物是否送達、設備是否發生故障、工單是否已關閉。它深深植根于響應、解決和路由的每一個環節。例如，在生產或供應鏈中，溫度檢查、交付 SLA 和合規性標志都存在于此。

但它通常不知道已經產生了洞察、做出了預測，或者上游發出了信號。它根據流程標準而非商業智能行事。它要么盲目運行，要么按照過時的指令運行。

這三個世界共同構成了企業的完整數據棧。然而，如果沒有橋梁或通用層來轉換和處理數據，每個世界就會變成孤島。儀表板負責感知，模型負責猜測，運維團隊則負責即興發揮。最終，業務發展與自身發展脫節。

案例：相同的供應鏈，三個不相連的系統

假設一家公司管理多個品牌的供應鏈，比如制藥、電子、汽車零部件等。每個品類都有各自的主管。每個主管都與不同的供應商合作：倉庫、貨運、包裝。這是一個相互依賴的網絡。

現在想象一下：一輛卡車晚點了。庫存掃描顯示庫存數據不匹配。20個訂單可能無法送達。下午2點，配送經理接到一個電話：“我們要改路線嗎？要等一段時間嗎？要分批發貨嗎？”

她打開分析儀表盤。儀表盤顯示，昨天東倉庫的SLA未達標率為3.2%。但這一洞察并沒有很好地融入到經理跟蹤的運營系統數據中，或者說根本沒有融入。

她查看了預測工具。模型顯示：該供應商周二經常錯過提貨。它不會自動觸發路線變更，不會阻止有問題的批次，它不會自行執行任何操作。

經理不需要昨天的洞察，也不需要上個月的趨勢。她需要的是行動號召，現在就行動。

誰來整合這些信息并將其轉化為決策？沒有人。

運營超載，正在等待觸發。

分析仍然停留在總結過去上。

預測系統正在推動——但尚未執行。

每個系統都了解一些事情，但它們并非為在特定時刻協同行動而構建的。因此，經理最終會像其他經理一樣：憑直覺行事，做出決定，并祈禱事情不會像滾雪球一樣越滾越大。

這就是問題所在。預測和儀表盤都是被動的。預測本身也是被動的。而當關鍵時刻，當需要人類決策時，這些系統都無能為力。

這三個領域必須同步運作。平臺必須將情境、預測和行動整合到一個循環中。否則，你管理的實時供應鏈將面臨工具滯后和聲音斷斷續續的困境。時機總是會錯失。

三、大家仍在使用 Excel

在某個工廠車間，價值數百萬美元的供應鏈正在電子表格上運行。不是現代的網格應用程序。不是花哨的儀表盤。只是 Excel。甚至不是“Excel 作為臨時工具”，而是 Excel 作為系統。

以家電制造為例。一個成品單元可能包含200個零部件，每個零部件都來自不同的供應商：比如說，一些在中國，一些在韓國，還有一些在德國。每個供應商都有自己的產能限制、交付周期和定價模式。生產經理呢？他們在一個Excel工作簿里處理所有這些信息。跟蹤零部件庫存。交叉引用供應商的限制條件。試圖回答唯一重要的問題：我能按時生產下一批產品嗎？

你可能無法想象，如此大型的制作公司竟然會用 Excel 來支撐其運營中最關鍵的部分。甚至有些情況下，關鍵決策會因為 Excel 表格行數達到上限而面臨風險。所以，現在的世界真是亂糟糟的。

但人們仍然使用 Excel，因為它賦予了他們大多數企業系統所不具備的東西：控制力。它靈活。本地化。無需憑單或培訓課程。最重要的是，它反映了他們對流程的心理模型，而不是某些供應商的模板版本。

Excel 不是一種工具，而是一種情感。它讓流程經理感覺自己掌控一切，直到他們不再掌控一切。

四、人工智能準備度測試

問問十家公司“AI 就緒”意味著什么，你會得到十個不同的答案。有些公司認為，AI 就緒是擁有預測洞察的儀表盤。而另一些公司則認為，AI 就緒是像產品經理一樣說話、像工程師一樣執行的自然語言代理。每個人對 AI 都有自己的定義。這就是問題所在。

你的人工智能就是你的信仰。

每個人都相信自己在做這件事。卻很少有人思考如何才能做好。我們將其分為三個層次：不容妥協、競爭性和理想性。

1.基本要求：快速、干凈、可靠的數據

這并非可有可無。如果你無法快速、干凈地訪問可信數據，你就已經落后了。到了2025年，如果一個團隊連實時獲取可靠數據都做不到，還要費勁地跑三個人、跑五個文件，那我們還談什么人工智能呢？

這是大多數組織仍然沒有落實到位的部分。訪問緩慢會破壞信任，延誤行動，并降低相關性。你可以隨心所欲地預測，但如果你的銷售經理24小時后才打開表格，那就錯失良機了。

2.最新技術：統一數據平臺

在這里，您可以將三個世界：分析、預測和操作，整合在一個展開行動的表面上。

你不僅要構建管道，還要構建數據產品。你可以稱之為網格、結構或平臺，它是上下文、邏輯和操作的交匯點。正是這一層將運作型公司與被動型公司區分開來。

如果你沒有統一的層，你仍然會把儀表盤復制到 Slack 里，然后讓運營經理“有空的時候看看”。當人仍然充當橋梁而不是做出重大決策時，系統就沒有起到什么作用。

3.理想狀況：代理系統

這就是系統發揮作用的地方。它不僅僅是建議或警報，而是行動。這些系統不僅會通知人類，還會代表他們執行任務。模型不會只是說“東區將無法完成配送目標”，它會實時地重新規劃路線、調整優先級或向相關人員發出警報。

并非所有事情都需要自動化。但如果所有事情都需要人工干預，你的構建就無法實現規模化。你正在阻礙人力帶寬的提升。想想 RAG、代理流、自然語言界面和自主行動。

如果您不投資快速、可靠的訪問，就不要談論代理。

如果您的數據平臺沒有統一堆棧，就談不上自主。

人工智能就緒并非一句口號，而是一個簡單的系統測試。你要么立即通過，要么就失敗。

五、渴望成為代理者的原因

大多數公司都希望人工智能在董事會會議上表現出色。但很少有人會問，如何才能推動運營的進程。追求代理系統的真正原因在于：關鍵不在于復雜程度，而在于在等待某人采取行動時不會損失金錢。

以一家大型零售連鎖店為例，想想看，它有6000到7000臺POS機。如今，結賬正常運行時間已不再是一個虛榮指標。如果一臺POS機出現故障，顧客就會離開。如果20個城市的200臺POS機出現故障，經濟損失是實實在在的。通常會發生什么？

門店員工致電 IT 部門。經理提交工單。區域運營部門介入。每一步都會延誤修復進度。每一步都會產生成本。即使是未接通服務臺的電話也會被扣款。

那么問題來了：人類為什么非得打電話呢？這就是代理系統改變現狀的地方。

POS 終端實時生成遙測數據：打印機狀態、網絡延遲、電涌、錯誤率。所有這些都被傳輸到統一的數據平臺。一個基于歷史故障訓練的模型會標記出哪些終端可能在未來兩小時內出現故障。

但單憑預測并不能改變游戲規則，接下來會發生什么才是關鍵。

該平臺會按位置映射所有存在風險的設備。假設標記了 200 臺設備。現場上門服務費用為 100 美元。但其中 80 臺可以通過重啟、固件補丁或清除緩存進行遠程修復。因此，系統：

篩選哪些設備無需人工干預即可恢復，

通過遠程接口立即執行這些操作，

并且無需打開任何一張票就可以完成整個循環。

店長根本不知道出了什么問題。這就是問題所在。

當您將分析（遙測）、預測（故障評分）和操作（遠程修復）納入一個數據應用程序時，您就不再談論“AI 用例”并開始降低每次事件的成本。

你并非渴望成為代理人以顯得聰明或緊跟潮流。你這樣做是為了讓你的系統在員工需要行動之前就采取行動。這是一種投資，無疑是一項高影響力的投資回報率策略。

認識主角：行動層

每個人都在構建報告系統，但很少有人構建響應系統。

大多數企業都運行著三個互不關聯的引擎：分析引擎告訴你發生了什么，機器學習引擎試圖預測可能發生的情況，以及運營引擎時刻掌握著實際情況。但當你問：“究竟是誰根據這些洞察做了什么？”時，通常得不到答案，或者答案模糊不清，缺乏透明度。

這就是Action Layer所要解決的問題。

這不僅僅是分析、機器學習和運營的結合。而是這些系統匯聚在一個統一的執行界面上，旨在行動，而不僅僅是報告。當你的數據平臺不再只是靜默的檔案庫，而是開始運行業務時，它就會出現。

神經系統類比

如果我們必須打個比方，使其具有功能性，那么企業神經系統具有：

傳感器→您的分析：信號、事件、遙測。

反射→ML 系統：標記需要注意的內容的模型。

肌肉→操作系統：API、杠桿、執行接口。

但大腦才是負責決策、反應和執行按鈕的，這就是行動層。

沒有它，其余的都只是噪音。你掌握了所有信息，卻沒有行動。你得到了預測，卻沒有響應。這就是孤立運行系統的代價。

行動層 = 具有代理行為的數據應用程序操作系統

我們要明確一點，這些應用并非擁有漂亮 UI 的儀表盤。它們是擁有自主權的應用。它們構建于統一的數據平臺之上。容器化、可插拔，并直接嵌入到日常工作流中。

他們不僅指出問題，還會解決問題。例如：

通過遙測檢測 POS 故障→遠程推送固件補丁

通過預測信號標記低庫存→觸發自動補貨工作流程

發現供應鏈中的SLA 違規行為→自動升級至正確的解決層級

它們并不位于單獨的系統中，而是出現在操作發生的地方：就在操作員的工具內部，在需要做出決策的準確時刻。

歸根結底，我們的業務并非基于洞察力，而是基于洞察力所采取的行動。其他一切都只是紙上談兵。

你可以有一百個絕妙的想法或洞見，但只有當你選擇行動時，世界才會改變。愿景固然重要，但行動才是歷史的記錄。

六、小結：行動是新的洞察力

儀表盤不會帶來收入，決策才是。

這些決定并不是停留在幻燈片上，而是能夠觸及現實世界并產生影響的決定。

亞馬遜不會因為擁有最智能的機器學習系統而獲得報酬。亞馬遜自己心里清楚。但亞馬遜也不會因為推薦好產品而獲得報酬。他們只有在用戶真正購買時才會獲得報酬。系統知道你在看一支昂貴的鋼筆。所以它會向你展示一本高級日記本。然后是一個皮包。這可不是隨機的。這是意圖檢測。但所有這些預測呢？在你點擊“立即購買”之前，它們都毫無價值。

數據系統的作用是讓業務運作更加智能。這意味著在執行時提供正確的洞察，并立即完成閉環。任何不足之處都只是潛力。而潛力不會體現在季度數據中。