AI 转型的最小单元，正在变成业务流程
从 Uber Agentic Pods，看企业如何把 AI 从工程能力推入真实业务
BUSINESS PROCESS × AGENTIC AI
工具会过时，流程能力会留下。
30 屏案例、方法与两周冲刺实战
业务流程
系统SkillAgent人机制系统可调用 × 流程 Skill 化 × 员工 Agent 化
验收AI 接走连续工作，而非只生成内容
行动带走案例地图、十天方法和可下载工具
讲法｜开场不要先解释 Agentic Pods。先抛出判断：过去两年大家围绕模型、工具和员工培训投入很多，但组织结果并没有等比例变化。今天只回答一件事：AI 怎样真正进入业务流程。
追问｜你们现在衡量的是 AI 使用，还是流程结果？
边界｜本课讨论组织落地，不讨论模型排行榜。
THE CONFLICT02 / 30
很多企业把 AI 做热闹了，流程却一动没动
账号在增长，调用量在增长，端到端结果没有同步变快。
买平台
先列功能清单
发账号
统计登录人数
做培训
教员工写提示词
看调用量
把使用当价值
员工写材料更快但交接、等待、返工、审批仍然存在
单点提效，会被旧流程重新吃掉。
症状局部产出变快，等待与交接没有减少
根因优化了任务，没有重写端到端主语
先查周期、返工、等待、人工触点是否同步下降
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家2 分钟
讲法｜让听众对号入座。不要批评工具本身，而是指出工具指标替代了业务结果。举一个合同评审现场：AI写摘要只用两分钟，但审批、补件、确认和回传仍要两天。
追问｜哪条流程出现“局部快、整体不快”？
边界｜工具提效有效，但不能替代端到端改造。
THE SHIFT03 / 30
判断 AI 落地，不要数工具，要看它走进流程多深
从“回答一个问题”，走到“接走一段有责任边界的工作”。
01流程旁边问 AI
总结、润色、查询
02先处理一个节点
抽取、分类、预审
03穿过多个节点
读取状态、调用系统
04形成可控闭环
低风险自动，高风险确认
真正的分水岭：有没有输入、结果、责任、异常与回放。
L1—L2AI 在流程旁边，结果仍靠人搬运
L3AI 跨节点读状态、调用系统
L4异常可退出、过程可回放、责任可确认
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家2 分钟
讲法｜这是全场第一把尺子。强调四个阶段不是技术等级，而是业务责任深度。AI接得越深，身份、权限、日志和人工确认越重要。
追问｜你们的 AI 目前停在 L1、L2、L3 还是 L4？
边界｜责任越深，治理要求越高。
TODAY'S ROUTE04 / 30
今天不讲“大模型能做什么”，只讲企业怎么把它做进去
案例负责看见可能，方法负责把可能变成动作。
01Uber 实验
两周怎样发现机会
02詹老师方法
流程如何变成能力
03国内外案例
哪些流程先跑出来
04十天冲刺
怎样照表执行
05完整示例
合同预审怎么改
06资料领取
Excel 直接下载
案例线Uber → Walmart → Klarna → 平安 → 伊利
方法线三层框架 → 场景筛选 → 十天冲刺
交付线合同示例 → 72 小时行动 → Excel
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家1 分钟
讲法｜用一分钟交代路线，建立预期：前半场案例，后半场实操。提醒听众最后会拿到完整Excel。
追问｜今天最想复制：案例、方法还是冲刺表？
边界｜案例数字用于启发，不承诺复制同等收益。
CASE 01 · UBER05 / 30
30 名工程师，进入 16 个业务职能，只给两周
工程师与业务专家组成最小 Pod，不从需求文档开始，从真实工作开始。
≈30AI 熟练工程师
×
16业务职能
×
2 周硬时间盒
AI 构建者
懂系统、会搭建
+懂系统、会搭建
业务专家
懂规则、扛结果
→围绕一条真实流程共同工作懂规则、扛结果
企业公开披露，2026 年 7 月
组织机制工程师嵌入业务，而非排队等需求
工作对象一条高频流程，不是一份需求列表
硬约束两周、真实样本、业务专家共同承担结果
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家2.5 分钟
讲法｜强调Pod不是新组织名称，而是临时的流程再造机制。一个人懂构建，一个人懂业务，共同承担两周结果。
追问｜业务专家是否真正进入构建现场？
边界｜公开披露为阶段性实践，不等于成熟组织标准。
THE 10-DAY SPRINT06 / 30
十天节奏看起来很快，真正厉害的是顺序
先观察，再选择；先共同构建，再多人验证。
D1—2跟岗观察
看每一步、每个系统、每个例外
D3选择机会
规模、重复、影响、数据
D4—5共同搭建
和真正做事的人一起做
D6—9多人验证
换人、换样本、压异常
D10上线交付
交运行版本，不交PPT
D1—3发现真实路径并切定流程片段
D4—5共创最小闭环，先证明价值
D6—10多人多样本验证，形成上线决策证据
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家3 分钟
讲法｜逐段讲，不要只念时间线。重点解释为什么前两天不能急着做：流程文档记录标准路径，跟岗才能看见真实路径和例外。
追问｜你们是否愿意用前两天只观察、不急着做？
边界｜十天是验证时间盒，不是完整转型周期。
REPORTED OUTCOMES07 / 30
数字很亮眼，但只能证明机会，不等于长期 ROI
以下均为 Uber 管理层公开披露的阶段性结果。
15h → 30m
150 城市资本配置分析
2d → 10m
财务节奏报告
2w → 50m
营销网站质量检查
9,000 → 自助
客服人工工作流创建
公开信息尚未回答：长期维护成本｜生产稳定性｜跨团队复用率｜6—12 个月持续收益
Source: Uber CTO 公开帖文
效率倍数资本配置约 30×；财务节奏约 288×
质量边界公开数据没有披露错误率与返工率
复制重点复制选场景与验证机制，不复制表面数字
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家2 分钟
讲法｜数据只讲一次，并主动讲边界。这样更可信。提醒听众真正要复制的是发现和验证机制，不是照搬数字。
追问｜除了节省时间，还会追踪哪一个质量指标？
边界｜短期效率不能外推为长期 ROI。
THE REAL LESSON08 / 30
Uber 换掉的，不是工具，而是自动化的计量单位
从“这个任务能否自动”，转向“这条流程能否被重新组织”。
旧单位
单项任务
- 生成一份报告
- 抽取一批字段
- 回答一个问题
局部速度提高，瓶颈向后移动。
新单位
业务流程
- 事件触发
- 数据与规则判断
- 系统动作与人工确认
- 结果进入下一节点
端到端结果才真正改变。
不要只问“这个动作能不能交给 AI”。
任务口径完成一个动作或生成一个产物
流程口径触发—判断—动作—确认—结果回写
业务指标端到端周期、一次通过率、人工接管率
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家2.5 分钟
讲法｜把局部任务和完整流程做对比。举资本配置例子：报告只是产物，决策才是流程结果。
追问｜你们当前自动化的单位是动作还是流程？
边界｜流程化不等于所有节点都自动化。
BOUNDARY09 / 30
两周能做出东西，不代表两周完成转型
Pod 是启动器；组织能否接管，取决于它留下了什么。
01流程资产
边界、输入输出、规则、例外
02运行资产
系统入口、权限、日志、测试集
03责任资产
Owner、更新机制、人工接管
原型可运行 ≠ 组织可接管
流程资产规则与例外能否由业务 Owner 更新
运行资产权限、日志、测试集能否持续维护
责任资产出错谁发现、谁接管、谁决定回退
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家2 分钟
讲法｜这是对热点案例的冷静补充。一个高手原型不等于企业能力。规模化要交付流程、运行和责任三类资产。
追问｜原型结束后，谁负责更新规则与测试集？
边界｜组织接管能力比一次演示更重要。
JAMES FRAMEWORK10 / 30
企业 AI 真落地，至少发生三层变化
系统、流程和人，必须同时换位置。
底层系统可调用
AI 能在授权范围内读、查、写、触发
解决：机器怎么稳定行动中层流程 Skill 化
经验、规则、SOP 变成可复用能力
解决：业务方法怎么被调用上层员工 Agent 化
人从操作迁移到授权、复核、异常处理
解决：人怎样承担新责任系统可调用稳定 API、身份、最小权限、日志
流程 Skill 化规则、步骤、护栏、样本、评测
员工 Agent 化目标、授权、复核、异常和责任
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家2.5 分钟
讲法｜这是詹老师长期主张的三层框架。三个“化”不能只当口号，每层都要回答一个企业问题。
追问｜三层里你们最缺系统、流程还是人的变化？
边界｜三层必须协同推进，不能把任一层当万能答案。
MATURITY11 / 30
不要用“有没有 Agent”判断成熟度
成熟度取决于 AI 对业务结果承担了多深的连续责任。
旁边问 AI个人上下文
先干一个节点任务规则
穿过多个节点系统权限 + 状态
形成可控闭环身份 + 日志 + 评测 + 人工确认
成熟度变量连续责任深度，而非 Agent 数量
每升一级增加状态、权限、评测与治理成本
决策原则业务收益必须覆盖新增治理复杂度
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家2 分钟
讲法｜回到第三屏的四步尺子，但这一次讲组织条件。每升级一步，都要补系统入口、流程规则和治理能力。
追问｜每增加一层自动化，新增了哪些治理成本？
边界｜成熟度越高不一定越好，要匹配风险与价值。
PROCESS AS SKILL12 / 30
流程 Skill 不是一段更长的提示词
它是给人和 AI 协同系统共同调用的生产级能力包。
触发条件
什么时候启动
输入材料
数据、附件、上下文
执行步骤
按什么顺序做
业务规则
依据什么判断
输出格式
交付什么结果
禁止事项
什么绝不能做
人工确认
何时必须停
评测样例
如何证明可靠
流程文件说明“人应该怎么做”；流程 Skill 进一步说明“AI 能先做哪一段”。
输入材料、字段、上下文与版本
执行顺序、规则、工具、禁止事项
验收正常/边界/异常样本 + 明确通过阈值
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家2.5 分钟
讲法｜用合同预审举例。只写“请审合同”不叫Skill。输入、规则、禁止事项、人工确认点、评测样本缺一不可。
追问｜你们现有 SOP 能否直接回答八个 Skill 构件？
边界｜提示词只是 Skill 的一个构件。
HUMAN POSITION13 / 30
AI 进入流程以后，人不是退出，而是换位置
把人的时间从搬运与核对，迁移到判断、责任与持续改进。
AI 先做
- 收集与整理信息
- 字段抽取与规则执行
- 生成建议与发现异常
- 触发低风险系统动作
人负责
- 定义目标和业务边界
- 确认高风险判断
- 处理例外和利益冲突
- 承担责任并更新规则
人从流程操作员，变成 Agent 的指挥者和异常判断者。
AI 擅长高频处理、模式识别、候选建议
人必须保留目标冲突、重大例外、责任签署
新岗位能力定义任务、验结果、修规则、管异常
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家2 分钟
讲法｜避免“替代人”的争论，把讨论落到流程主语重新分配。
追问｜哪些判断必须由人承担最终责任？
边界｜高风险判断与责任签署不应无条件自动化。
STARTING POINT14 / 30
第一步不是买平台，是找到一条值得重构的流程
平台解决复用，流程决定价值；顺序反了，项目就会空转。
常见路径买平台 → 找场景 → 拉数据 → 争权限
能力很多，业务结果不清楚。
更稳路径找断点 → 跑闭环 → 沉淀 Skill → 平台复用
先有业务证据，再扩大技术底座。
平台是规模化答案，不是场景发现答案。
先流程用真实断点证明业务价值
后平台把跑通的 Skill、接口与评测规模化
危险信号平台上线后才开始寻找业务场景
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家2 分钟
讲法｜把平台放到正确位置：不是反对平台，而是平台必须承接跑通的流程能力。
追问｜你们的平台里已有多少跑通的流程能力？
边界｜平台用于复用，不负责替业务发现价值。
CASE MAP15 / 30
真正跑出来的案例，几乎都不是“多一个聊天入口”
它们共同改变了数据、判断、动作和交接。
治理要求 ↑
流程深度 →
Walmart商采分析Klarna
客服处理平安
核保/反洗钱伊利
供应链控制塔联想
跨系统智能体
低治理/浅流程分析助手与知识问答
中治理/跨节点客服分流、商采分析、供应链预警
高治理/深流程核保、反洗钱、跨系统执行
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家1.5 分钟
讲法｜案例章节先给地图。横轴是流程深度，纵轴是风险与治理要求。
追问｜把你们的场景放在流程深度/治理要求的哪个象限？
边界｜象限是决策工具，不是企业排名。
CASE 02 · WALMART16 / 30
Wally 的价值，不是会聊天，是接走商采的数据工作
先建零售语义层，再把分析、根因和运营动作串起来。
过去
→跑多个报表
Wally
→汇总销售、库存、渠道
判断
→识别缺货/积压根因
下一步
护栏内执行战术动作
底座企业零售语义层
流程商采分析与决策
人的位置策略、供应商与取舍
Walmart 官方，2025-03
AI 接手数据汇总、计算、根因候选、运营问答
关键底座统一商品、门店、库存与销售口径
人保留策略取舍、供应商沟通与例外授权
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家2 分钟
讲法｜强调语义层：企业专有数据和口径决定AI能否理解业务。Walmart公开目标是让Wally未来在护栏内执行战术动作。
追问｜企业语义口径目前由谁维护？
边界｜Walmart 披露的是方向与能力，不是完整 ROI 审计。
CASE 03 · KLARNA17 / 30
客服流程不是“AI 或人工”，而是分层接管
高频简单问题由 AI 处理，复杂与敏感问题保留人工入口。
高频、标准、可恢复AI 24/7 处理
需要账户与交易上下文AI 先处理，必要时转人工
复杂、争议、敏感在线客服 / 电话回拨
400万+
2024 年已服务客户
$40m
公司预计年化节省
人工仍在
当前官网保留人工入口
Klarna 投资者信息与当前客服页面
分流依据风险 × 复杂度 × 可恢复性
升级信号争议、敏感、低置信度、账户异常
核心指标自助解决率、转人工率、复联率、满意度
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家2 分钟
讲法｜Klarna是很好的边界案例。早期披露节省很大，但现在官网仍提供24/7在线人工和电话。结论不是AI失败，而是服务流程要设计分流和升级。
追问｜什么条件一出现，必须从 AI 升级到人工？
边界｜客服边界会随监管、客群和服务策略变化。
CASE 04 · PING AN18 / 30
规则密集、数据成熟的流程，最容易先形成闭环
反洗钱尽调、核保、理赔，本质都是“数据 + 规则 + 责任”的流程。
76%
银行反洗钱尽调流程自动化
93%
寿险保单秒级自动核保
56%
闪赔占比
身份→数据权限→规则判断→异常人工→审计留痕
中国平安 2025 中期业绩、2024 可持续发展报告
自动化前提数据标准、规则稳定、身份可信
控制链权限 → 规则 → 异常 → 人工 → 审计
不能混淆自动化比例不等于无人承担责任
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家2 分钟
讲法｜明确数字来自公司披露。不要把自动化率等同于完全无人。金融流程的关键是可解释、审计、人工复核和责任链。
追问｜你们能否回放一次自动判断的完整证据链？
边界｜公司披露比例不代表流程完全无人化。
CASE 05 · YILI × LENOVO19 / 30
供应链控制塔的价值，是把跨部门事实拉进同一条流程
库存、生产、采购、营销与物流不再各看一张表。
AI 供应链
控制塔
库存生产采购营销物流控制塔
统一视图
减少部门口径差
提前识别
缺货、积压与履约风险
建议动作
路径或替代方案
Lenovo × 伊利官方案例，2025
统一事实库存、产能、需求、物流同一视图
决策闭环预警 → 解释 → 建议 → 确认 → 回写
落地难点口径治理与跨部门动作权比模型更难
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家2 分钟
讲法｜这个案例适合流程负责人。AI只是控制塔中的一层，真正变化是数据视图、风险识别、推荐动作和跨职能协同。
追问｜跨部门预警之后，谁有权触发实际动作？
边界｜案例重点是跨职能闭环，不是单一产品功能。
CROSS-CASE FINDING20 / 30
五个案例反复说明同一件事：模型不是主角，流程结构才是
把案例名字拿掉，留下来的机制高度一致。
01从真实业务痛点切入
不是先造通用 Agent
02接入企业专有上下文
数据、规则、历史和状态
03重写交接与系统动作
不是只提高文本产出
04按风险分层自动化
人工确认与升级路径明确
05用业务指标验收
周期、质量、风险、人工接管
共同模式专有上下文 + 连续动作 + 风险分层
共同验收周期、质量、接管、风险，而非调用量
可复制结论先打穿一个流程片段，再沉淀共性底座
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家1.5 分钟
讲法｜这是案例章节的收束。用五个共同机制把外部案例转回詹老师的方法。
追问｜五个共同机制里，你们缺哪一个？
边界｜共同机制是方法归纳，不是因果证明。
JAMES 10-DAY SPRINT21 / 30
把热点案例变成企业动作，只需要一个最小 Pod
三个人、十天、一条流程；人员可以兼职，责任不能缺席。
业务专家
规则、例外、结果责任
AI 构建者
原型、接口、测试与迭代
流程负责人
边界、节点、控制与沉淀
一条真实
业务流程
业务流程
人员可以兼任；三种能力不能缺席。
业务专家提供规则、样本、例外并对结果负责
AI 构建者实现原型、接口、评测与监控
流程负责人界定范围、重写主语、固化控制与资产
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家2 分钟
讲法｜三人Pod是对Uber两人组合的流程治理增强。流程负责人确保跨节点和资产沉淀，业务专家承担结果，AI构建者负责快速实现。
追问｜这三种角色是否都有人明确承担？
边界｜人员可兼任，但责任必须显性。
GATE 01 · SCREEN22 / 30
高价值，不等于适合两周试点
先用五维评分筛掉“看起来很大、实际上跑不动”的场景。
业务价值25%
规模频次15%
数据可得15%
风险可控15%
两周可行15%
一票否决没有业务 Owner拿不到真实样本必须直接做不可逆高风险决定
评分公式价值25 + 频次15 + 数据15 + 风险15 + 两周15
建议门槛≥75 分进入候选，再过一票否决
优先类型高频、高痛、边界清晰、错误可恢复
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家2 分钟
讲法｜展示Excel中的场景筛选逻辑。每项1-5分，强调风险可控性和两周可行性。
追问｜候选场景是否有 Owner、样本和可恢复路径？
边界｜高分场景仍需过一票否决。
DAYS 1—2 · DISCOVER23 / 30
流程发现，需要两张图叠在一起
标准流程告诉你应该怎样做，真实路径告诉你实际上怎样做。
标准流程
制度 × 系统 × 岗位
标准路径、控制点、责任边界
应该怎样做真实路径
跟岗 × 日志 × 案例
等待、返工、绕行、例外
实际上怎样做两张图的差距=AI 改造机会
观察证据跟岗记录、系统日志、5—20 个真实案例
四类浪费等待、返工、搬运、重复判断
当日交付现状流程图 + 痛点清单 + 基线数据
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家2.5 分钟
讲法｜这是詹老师对Uber“流程图不够”的升级判断。流程图没失效，把流程图当全部事实才会失效。
追问｜流程图之外，你们有没有真实日志与异常案例？
边界｜观察真实工作须保护隐私与访问权限。
DAY 3 · PRIORITIZE24 / 30
第 3 天只做一个决定：这两周到底打穿哪一段
范围越清楚，速度越真实。
流程边界从哪里开始，到哪里结束
现状基线周期、工时、返工、错误
真实样本正常、边界、异常案例
两周目标必须能被验证的结果
不做清单主动切掉宏大范围
风险护栏人工确认、退出与回退
范围句式从【触发事件】到【结果回写】
目标句式把周期从 X 降至 Y，质量不低于 Z
过关条件Owner 签字、样本到位、风险护栏明确
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家2 分钟
讲法｜当天要交一张场景卡：边界、基线、样本、指标、不做清单、风险护栏。
追问｜能否用一句话写清试点起点和终点？
边界｜目标必须可测，不能写“提升效率”。
DAYS 4—5 · REDESIGN25 / 30
先做 ECRS，再决定谁来执行
不要把烂流程原样自动化。
E删除
无价值动作
C合并
重复交接
R重排
等待顺序
S简化
字段与规则
人：责任与例外AI：复杂判断规则：稳定条件系统：确定动作
AI 不是默认执行者，只是新的流程参与者。
先 ECRS删无价值、并重复、排等待、简规则
再分工确定规则给系统；复杂识别给 AI
当天交付目标流程图 + RACI + 原型 + 退出条件
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家2.5 分钟
讲法｜ECRS是流程方法，不是AI方法。先删、并、排、简，再把动作分给人、AI、规则和系统。
追问｜哪些动作应该先删除，而不是自动化？
边界｜先改流程，再决定 AI、规则、系统和人的主语。
DAYS 6—10 · PROVE26 / 30
从“能跑”到“敢上线”，中间隔着测试、治理和接管
第 10 天不是演示会，是 Go / No-Go 决策会。
四类测试正常｜边界｜异常｜对抗
换人、换样本、压失败
六问治理谁发起｜读什么｜写什么
何时确认｜如何退出｜能否回放
三类资产流程｜运行｜责任
确保组织能够接管
决策Go / 条件上线 / 暂缓 / 终止
由业务指标和风险证据决定
测试集正常60%｜边界20%｜异常15%｜对抗5%
上线门槛质量达标、严重错误为0、可追溯100%
四种决策上线｜条件上线｜暂缓补证｜终止
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家3 分钟
讲法｜这是冲刺方法最硬的一页。四类测试、六问治理、三类资产。提示观众Excel已把这些合并到一个验收面板里。
追问｜什么证据足以让业务 Owner 在 Day 10 签字？
边界｜严重错误与不可逆动作必须单独设门槛。
WORKED EXAMPLE · AS-IS27 / 30
合同预审为什么慢？慢的不是“看合同”，是整条流程
缺件、抄录、重复检查、版本追踪和等待确认共同拉长周期。
销售提交
→附件可能不全
退回字段核对
→人工抄录
搬运风险审查
→常见条款重复看
判断客户修改
→多轮等待
等待法务复核
版本差异难追
返工90 min
人工处理
240 min
预审周期
多系统
OA、文档、邮件、IM
基线拆解90 分钟处理 + 240 分钟端到端等待
主要浪费缺件退回、字段搬运、重复审查、版本返工
试点边界只做预审辅助，不做自动批准与签署
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家2.5 分钟
讲法｜用同一案例贯穿Excel。提醒：合同预审是低风险辅助，不让AI自动批准。
追问｜240 分钟里，真正处理和等待各占多少？
边界｜示例基线是教学假设，落地要换成企业实测。
WORKED EXAMPLE · TO-BE28 / 30
AI 目标流程，不是替法务签字，是把低价值动作提前接走
AI 先组织事实，人保留高风险判断和最终责任。
规则检查
→提交前发现缺件
系统字段抽取
→低置信度转人工
AI风险预审
→红色风险必须确认
AI + 人差异追踪
→自动标出未改项
AI最终判断
签字与责任保留
人无法识别 → 转人工规则冲突 → 暂停重大非标 → 升级自动批准 → 禁止
目标动作提交前校验 → 抽取 → 风险提示 → 差异追踪
人工确认低置信度、红色风险、非标条款必须停
建议指标周期≤30 分钟；抽取准确≥95%；重大漏报=0
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家2.5 分钟
讲法｜逐节点讲新的主语分配。注意确认点和退出条件。
追问｜红色风险、低置信度和规则冲突分别由谁接管？
边界｜AI 只提供预审建议，最终签署责任保留在人。
ORGANIZATION SHIFT29 / 30
真正要升级的，不只是流程，还有组织的角色
从项目交付，走向持续运营一套流程能力。
老板
从看调用量，转向看流程结果
业务 Owner
提供样本、规则并承担结果
流程负责人
设计边界、控制点与能力沉淀
IT / AI 团队
提供系统入口、运行与治理底座
未来 72 小时选一条流程找三个人拿五个真实样本约一次跟岗
老板看端到端结果与风险，而非使用热度
Owner 管规则、样本、指标与持续改进
IT/流程共建系统入口、权限、监控、控制点和复用资产
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家2.5 分钟
讲法｜老板、业务、流程、IT各自拿走一句话。最后给72小时动作，降低行动门槛。
追问｜未来 72 小时，谁来发起第一次跟岗？
边界｜角色升级需要同步调整考核与授权。
RESOURCE HANDOFF30 / 30
把这套方法带回去：两周业务流程 AI 改造冲刺表
不是一张空表。十天计划、场景筛选、流程诊断、目标设计、测试治理、指标交付和完整示例都已放进去。
XLSX
立即下载 Excel詹老师_两周业务流程AI改造冲刺表.xlsx
9 张表｜55 个公式｜合同预审完整示例
詹老师AI产品专家 / 流程管理专家联系我 +V：13136092523
AI 转型的分水岭，不是谁先拥有更多智能体，
而是谁先把业务流程变成智能体能够安全接手的组织能力。
而是谁先把业务流程变成智能体能够安全接手的组织能力。
Excel 9 表十天计划、筛选、诊断、目标、治理、指标、示例
用法先填场景筛选，再按 Day 1—10 每日过关
联系詹老师出品｜+V：13136092523
詹老师 · AI产品专家 / 流程管理专家1.5 分钟
讲法｜现场停留在这一页。提示观众点击下载；如果直播平台不能点击，就把课件网址发到评论区。最后用一句话收束。
追问｜下载后先填写 02 场景筛选，不要从技术方案开始。
边界｜Excel 是执行框架，需结合企业制度和风险等级。