更新于美国东部时间2026年10月10日16:22

AI围绕信任与业务成果重塑专业服务

随着人工智能承担更多常规工作，专业服务公司正在重新思考如何交付客户价值，将注意力转向人类判断、可信成果和新的运营模式。

这一转变正在改变公司构建项目、管理知识和衡量成功的方式。普华永道英国合伙人兼咨询软件行业负责人Matt Cook和Certinia Inc.首席商务官Prasad Narasimhan Sulur表示，组织并非仅仅加速现有流程，而是开始围绕AI驱动的执行重新设计工作流，同时保留客户所期望的专业能力和问责机制。

“我们看到AI领导者胜出的地方在于，他们不只是部署更好的工具。他们实际上在重新设计价值创造的方式，”Cook说。“所以，这不仅仅是关于如何更快地达到结果。”

Cook和Sulur在SiliconANGLE Media直播工作室theCUBE上接受了theCUBE Research的Scott Hebner的独家采访。他们讨论了AI如何改变专业服务经济学、为什么治理对于扩大采用至关重要，以及随着智能系统承担更大责任，人类专业知识如何变得更有价值。（*披露信息见下文。）

AI转型需要重新思考工作的完成方式

AI采用与可衡量的财务回报之间的差距仍然很大。“普华永道第29次全球CEO调查”发现，只有12%的首席执行官报告了可归因于AI的收入增长和成本降低，而56%的首席执行官报告没有显著的财务收益。Cook表示，这些发现凸显了将AI作为独立生产力工具部署而非将其整合到核心业务运营中的局限性。

“胜出的公司将是那些能够将AI转化为可重复、可衡量成果的公司，而不是拥有最多工具的公司，”他说。

这一区别对专业服务组织尤为重要，因为更快完成任务并不一定意味着更快交付项目。Sulur以软件开发为例，解释说AI辅助编码可能缩短开发周期，但不会消除测试、集成或发布流程中的延迟。

实现有意义的改进需要重新设计整个工作流，而不是自动化单个步骤。同样的原则适用于咨询项目，AI可以帮助公司在几周内完成研究和分析，而不是几个月。

Sulur还强调，成功的转型取决于组织领导和员工能力协同发挥作用。高管必须确立明确的方向，而员工则需要发展有效应用AI所需的熟练度，并识别哪些流程可以改进。

“自上而下的指令与贵组织所具备的、我称之为自下而上的专业能力相结合，才能推动事情向前发展，”Sulur 表示。

信任、治理与人类判断定义下一代 AI 运营模式

随着组织迈向更具影响力的 AI 应用，可靠性和问责制变得愈发重要。AI 生成的建议可能看似令人信服，却包含需要大量人工验证的错误，这可能抵消其本应带来的生产力提升。对于专业服务公司而言，建立信任不仅仅需要提高模型准确性。组织还必须开发能够提供适当业务上下文、执行权限控制并对照预期结果验证输出的系统。

Sulur 将工作流编排和企业数据管理确定为这一新兴架构的两个关键组成部分。编排系统帮助 AI 理解项目阶段、所需任务和先前工作，而数据系统则使组织知识能够在适当的上下文中可用。

非结构化信息，包括会议记录、通信内容和以往项目文档，是一种特别宝贵的资源。然而，公司必须确定哪些信息与每项任务相关，同时防止对专有数据的未授权访问。

Cook 认为，这些技术能力必须补充而非取代专业问责：“AI 可以加速证据收集和情景推演，但它不承担专业问责，”他说。“那仍然是人类的责任。”

判断力的日益重要也在改变劳动力预期。Cook 引用了 PwC 的研究，该研究表明，受 AI 影响的初级职位越来越需要传统上与高级职位相关的技能，包括领导力和决策能力。

展望未来，两位高管都预计，随着 AI 承担重复性活动，专业服务公司会将更多人力资源投入到复杂的客户挑战中。投资于可信系统、机构知识和重新设计的交付模式的公司，可能会比主要专注于个人生产力提升的公司建立竞争优势。

“当 AI 能够产生超出人类阅读能力的分析时，差异化因素不是更多内容，而是更好的判断力，”Cook 说。

其结果可能是一种根本不同的专业服务模式，在这种模式中，技术执行扩展能力，而人类专业知识决定业务成果的质量和价值。

SiliconANGLE 和 theCUBE 的完整视频采访：

（* 披露：Certinia 赞助了 theCUBE 的这一环节。Certinia 及其他赞助商均不对 theCUBE 或 SiliconANGLE 的内容拥有编辑控制权。）

转载声明：本文为转载整理，原文版权归原作者及原站点所有。

原文来源：SiliconANGLE

原创地址：https://siliconangle.com/2026/10/10/human-judgment-ai-professional-services-certinia/