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Celonis 首席科学家：企业 AI 要懂上下文，才能把决策交付出去
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Celonis 首席科学家给了一个很实操的落地顺序：先挑一个具体决策，找到最难的那一环让 AI 试，用速度和价值增益决定要不要铺开。对正在想「Agent 到底接哪段流程」的产品经理有参考价值。
核心发现
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企业 AI 必须接入既有流程与数据，理解任务在决策中的角色和业务约束，否则会漏掉关键限制、犯错或浪费算力。
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落地建议是从一个具体业务决策切入，先测最难的环节 AI 能不能改进，再判断是否规模化。
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判断标准不是对话效果，而是速度与价值增益这两个交付指标。
Ruby 怎么看
这篇我站。企业 AI 的决策权在人，执行权交给 Agent，兜底得由流程和数据来兜。Celonis 这位首席科学家说得很直白：Agent 不接上下文，就会漏约束、犯低级错、白烧算力。我的做法是先挑一个具体决策，把最难的那一环拎出来让 Agent 跑，人盯速度和价值增益，跑得动再铺开。别一上来就全流程自动化，那是拿交付当赌注。
若我在业务里怎么验证
选一个团队正在做的具体业务决策，记录当前人工耗时和出错点；让 Agent 接入该决策涉及的流程数据跑一轮，对比速度与价值增益，再决定是否扩大范围。
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