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为什么88%企业用AI,却有近三分之二卡在试点?LAMs或成关键

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88%的企业已经将AI用于至少一项业务功能,但近三分之二的项目仍困在试点阶段——这是麦肯锡给出的数字。Genesys北欧EMEA副总裁在最新分析中指出,尽管多年的AI投资下来,绝大多数客户体验依然是割裂的、被动响应的,背后依赖的还是一堆彼此孤立的老旧系统。这不禁让人困惑:AI明明进了门,为什么实际的运营方式还没怎么变?

大型语言模型(LLMs)确实帮企业把对话做得更聪明、更有个性了。客服机器人能听懂意图,回复也流畅了许多。可越来越多的组织开始意识到,光靠对话智能本身并不够。当整个行业都在围着体验打转时,技术的焦点正从“听懂并回应”转向“理解意图后直接动手”——在整个流程里实时协调动作、工作流和决策。这一转向,正在催生一个新的客户体验编排范式。


在这个范式里,大型动作模型(LAMs)正成为关键的衔接层。LLMs负责把意图推敲清楚、给出贴切的上下文推理,LAMs则把这份理解变成实际行动:它会算出下一步该做什么,并在企业设定的管控边界内,自主执行多步骤工作流。值得注意的是,LAMs的出现并不是要取代LLMs,两者需要并行工作——一个管“怎么说”,一个管“怎么干”。

从工作流自动化到真正的自主企业,区别就在于执行闭环能不能自动转起来。以前,自动化往往卡在某个节点,仍需人工兜底或跨系统手动接驳。LAMs的思路是把前后台打通,让AI系统不仅能回答用户的问题,还能跨部门地协调任务、排除故障、完成交付。这种从被动响应到主动编排的转变,带来的不仅是效率提升,更是客户体验从碎片拼凑变成完整叙事的机会。

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