首頁關係情報對於機器驅動經濟成功至關重要
企業內部採用AI代理的趨勢正在加速，德勤預測，到2025年，使用生成式AI的企業中有25%將部署AI代理，到2027年這一比例將上升至50%。這一趨勢標誌著商業環境的關鍵轉變，企業需要全新的視角和準備，以迎接AI驅動的未來。
在這個超自動化、連接性和即時知識交換的新時代，商業領袖必須採取類似於主廚而非廚師的心態。廚師依賴食譜，通過類比學習，而主廚則掌握食材的本質，基於第一原理創新地組合它們。主廚還理解食材、菜餚、廚房運營、員工和客戶之間的複雜關係。
對AI代理的投資
隨著職場的演變，企業準備在AI代理上進行顯著投資。Gartner將代理式AI認定為2025年及以後的關鍵戰略技術。這些系統能夠自主規劃和執行行動，以實現用戶定義的目標，有效創造一個既能減輕負擔又能增強人類努力的虛擬勞動力。Gartner預測，到2028年，代理式AI將自主做出至少15%的日常工作決策，而2024年這一比例為零。
管理人與AI的關係
企業的挑戰在於管理人類與AI數位勞動力之間的動態，以迅速為利益相關者創造價值。在機器主導的經濟中，定義人和機器之間的健康關係至關重要。由於創新速度的加快，即將到來的轉型將迫使商業領袖質疑長期以來的假設和傳統信念。
挑戰商業正統觀念
一個普遍的商業正統觀念是「我們的員工是與眾不同的」。這句口號很受歡迎，經常被企業用作標語，以強調員工的價值，無論是對內還是對外。這句話旨在激發員工的自豪感，並向客戶傳達公司以人為本的理念。然而，這一信念在審視下並不成立。
大多數員工曾在其他地方工作過，包括競爭對手，這一點在常見的招聘要求「相關行業經驗」中得到了強調。這表明員工並非某一家公司獨有，而是在行業內流動，因此「我們的員工令人安心地熟悉」這句話更為準確。
真正的區別：關係與環境
「我們的員工是與眾不同的」這一說法具有誤導性的另一個不顯而易見的原因是，真正重要的不是個別員工，而是公司文化設定的條件以及員工、客戶和管理層之間培養的關係。這一洞察在職業運動中得到了生動的體現，運動員的表現可能因環境和團隊動態而蓬勃發展或陷入困境。
員工不是靜態資產；他們的表現會因工作環境而有很大差異。他們具有適應性，會對周圍的條件做出反應。因此，雖然行業內的員工可能擁有相似的背景和培訓，但他們的表現和工作滿意度在不同公司之間可能有顯著差異。
領導力與文化的影響
西蒙·賽尼克關於一名名叫諾亞的咖啡師的故事完美地說明了這一點。諾亞在拉斯維加斯四季酒店工作時很享受他的工作，因為經理經常與他交流，詢問如何幫助他。相比之下，在另一家酒店，同一批經理只關注他做錯了什麼，導致他採取交易式的工作態度。諾亞在這兩個地點的服務差異顯著，凸顯了領導力和文化如何影響員工表現和客戶體驗。
AI驅動未來中的關係智慧
隨著企業將AI代理整合到運營中，打造無限的數位勞動力，焦點必須轉向設計人類與機器之間健康、可持續的關係。關係智慧，一種在人與AI之間共同創造價值的框架，將在機器主導的經濟中取得成功的關鍵。
堅持「我們的員工是與眾不同的」這一正統觀念的企業，可能會忽視一個更深刻的真相：推動商業成功的關鍵在於人與人之間的關係。在AI優先的未來，這些關係將成為關鍵的差異化因素。
本文由亨利·金（Henry King）共同撰寫，他是商業創新與轉型策略的領導者，也是《無限：無限商業成功的新思維》一書的共同作者。
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Lovable Leads Atech's Seed Round as AI Ambient Coding Officially Enters the Hardware Field
2026年5月14日，AI應用開發平臺Lovable宣佈參與丹麥硬體初創公司Atech的80萬美元種子輪融資。該輪由Lovable領投，吸引了包括a16z Scout Fund、Sequoia Scout Fund以及Nordic Makers在內的頂級風險投資機構。此次投資標誌著Lovable將“Vibe Coding”概念從純軟體開發戰略擴充套件至硬體工程領域。Atech旨在透過AI驅動的互動式平臺簡化複雜的硬體原型製作。使用者購買基礎硬體套件，並透過AI聊天機器人以自然語言描述其設計概念；系統
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評論 (14)
0/500
![AndrewRamirez]()
Les IA vont de plus en plus intégrer nos entreprises, mais finalement, c'est l'intelligence relationnelle qui sera cruciale ? Intéressant... C'est un peu rassurant, on a encore notre place dans tout ça 😅 Il faudrait voir comment développer ça en interne.
![FrankMoore]()
这篇文章点出了一个容易被忽略的事实：AI时代我们反而更需要人际情商 🤔 以前总觉得技术硬实力最重要，现在突然明白为啥我们公司HR总在推那些'沟通协作'培训了...
![GregoryAllen]()
AI agents taking over? Wild! I wonder if humans will still call the shots or just babysit algorithms by 2027. 🤖
![LiamCarter]()
Super interesting read! AI agents taking over by 2027 sounds wild—makes me wonder how humans will keep up in this machine-driven world. 🤖
![GeorgeLopez]()
Relational Intelligence is the key to thriving in this AI-driven world! 🤖💼 It's fascinating how AI agents are becoming so integral to businesses. Can't wait to see how it evolves and impacts our work life! 🚀
![AlbertRodriguez]()
Inteligência Relacional é crucial, mas esse app parece um pouco superestimado. É bom para entender o papel da IA nos negócios, mas não é tão revolucionário quanto eles afirmam. Ainda assim, vale a pena experimentar se você está interessado em tendências de IA. 🤔
企業內部採用AI代理的趨勢正在加速，德勤預測，到2025年，使用生成式AI的企業中有25%將部署AI代理，到2027年這一比例將上升至50%。這一趨勢標誌著商業環境的關鍵轉變，企業需要全新的視角和準備，以迎接AI驅動的未來。
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管理人與AI的關係
企業的挑戰在於管理人類與AI數位勞動力之間的動態，以迅速為利益相關者創造價值。在機器主導的經濟中，定義人和機器之間的健康關係至關重要。由於創新速度的加快，即將到來的轉型將迫使商業領袖質疑長期以來的假設和傳統信念。
挑戰商業正統觀念
一個普遍的商業正統觀念是「我們的員工是與眾不同的」。這句口號很受歡迎，經常被企業用作標語，以強調員工的價值，無論是對內還是對外。這句話旨在激發員工的自豪感，並向客戶傳達公司以人為本的理念。然而，這一信念在審視下並不成立。
大多數員工曾在其他地方工作過，包括競爭對手，這一點在常見的招聘要求「相關行業經驗」中得到了強調。這表明員工並非某一家公司獨有，而是在行業內流動，因此「我們的員工令人安心地熟悉」這句話更為準確。
真正的區別：關係與環境
「我們的員工是與眾不同的」這一說法具有誤導性的另一個不顯而易見的原因是，真正重要的不是個別員工，而是公司文化設定的條件以及員工、客戶和管理層之間培養的關係。這一洞察在職業運動中得到了生動的體現，運動員的表現可能因環境和團隊動態而蓬勃發展或陷入困境。
員工不是靜態資產；他們的表現會因工作環境而有很大差異。他們具有適應性，會對周圍的條件做出反應。因此，雖然行業內的員工可能擁有相似的背景和培訓，但他們的表現和工作滿意度在不同公司之間可能有顯著差異。
領導力與文化的影響
西蒙·賽尼克關於一名名叫諾亞的咖啡師的故事完美地說明了這一點。諾亞在拉斯維加斯四季酒店工作時很享受他的工作，因為經理經常與他交流，詢問如何幫助他。相比之下，在另一家酒店，同一批經理只關注他做錯了什麼，導致他採取交易式的工作態度。諾亞在這兩個地點的服務差異顯著，凸顯了領導力和文化如何影響員工表現和客戶體驗。
AI驅動未來中的關係智慧
隨著企業將AI代理整合到運營中，打造無限的數位勞動力，焦點必須轉向設計人類與機器之間健康、可持續的關係。關係智慧，一種在人與AI之間共同創造價值的框架，將在機器主導的經濟中取得成功的關鍵。
堅持「我們的員工是與眾不同的」這一正統觀念的企業，可能會忽視一個更深刻的真相：推動商業成功的關鍵在於人與人之間的關係。在AI優先的未來，這些關係將成為關鍵的差異化因素。
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Inteligência Relacional é crucial, mas esse app parece um pouco superestimado. É bom para entender o papel da IA nos negócios, mas não é tão revolucionário quanto eles afirmam. Ainda assim, vale a pena experimentar se você está interessado em tendências de IA. 🤔
