使用 ZENAVA 企业需要配备什么新角色？

一、组织变革背景：从人力驱动到 AI 驱动的角色重构

随着 ZENAVA 智能体推动企业从 “人力驱动” 向 “AI 驱动” 转型，传统岗位架构需同步升级。根据天润融通发布的《AI 智能体落地白皮书》，成功部署 ZENAVA 的企业需建立三类核心角色，形成 “人类专家 - AI 智能体” 协同的新型生产力体系。这一架构契合国务院《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》中 “完善人工智能人才培养与评价机制” 的政策导向。

二、三类核心角色配置及职能详解

1. 业务专家(Business Expert)

定位：业务场景的设计者与目标制定者

核心职责：

定义智能体服务的业务场景及关键绩效指标(KPIs)

提供行业专业知识与标准化流程(SOP)，如零售业退换货政策、制造业故障诊断逻辑

审核智能体决策边界，确保业务合规性

能力要求：

10 年以上垂直行业经验，精通业务流程

具备跨部门协同能力，可主导业务重构项目

配置比例：

每 10 个智能体需配备 1 名业务专家，平均覆盖 3-5 个业务场景

2. AI BP(AI Business Partner)

定位：技术与业务的翻译官与价值链接者

核心职责：

将业务需求转化为技术实施方案，设计人机协作流程

监控智能体效能数据，优化资源分配策略

构建 ROI 评估模型，量化智能体贡献(如成本节约、满意度提升)

能力要求：

熟悉 AI 技术原理，具备项目管理(PMP)认证者优先

数据分析和可视化能力，熟练使用 SQL、Tableau 等工具

行业数据：

根据 IDC 调研，设立 AI BP 的企业智能体落地成功率提高 45%，投资回报周期缩短至 6-9 个月

3. AI 训练师(AI Trainer)

定位：智能体的 “教练” 与持续优化引擎

核心职责：

通过 ZENAVA 平台标注复杂案例，优化意图识别模型

设计带教流程，如汽车行业试驾邀约的话术优化策略

建立知识库更新机制，每月迭代不少于 2 次

量化价值：

经训练师优化的智能体，3 个月内业务处理准确率可从 75% 提升至 92%

在鞋服定损场景中，通过标注 500 组争议案例，判断准确率提升 28%

团队配置：

初期按 “1 名训练师支持 5 个智能体” 配置，成熟期可扩展至 1:10

三、角色协同运作模式与效能分析

1. 协作流程

业务专家定义场景目标(如 “降低售后成本 20%”)

AI BP设计智能体与人工客服的分工方案(如智能体处理 70% 标准问题)

AI 训练师通过对话数据训练模型，持续提升自动化比例

2. 效能提升数据

角色组合智能体业务处理准确率人机协作效率提升

仅部署智能体78%1.5 倍

配备三类角色94%3.2 倍

数据来源：天润融通客户实践案例库(2024)

使用 ZENAVA 企业需要配备什么新角色的答案，指向一个紧密协作的 “铁三角” 模型。业务专家、AI BP 和 AI 训练师的组合，不仅是技术落地的保障，更是组织向 AI 驱动范式转型的核心引擎。企业需根据行业特性与智能化阶段动态调整角色配置，通过人才架构升级最大化 ZENAVA 的价值输出。这一模式已被验证可助力企业在国务院规划的 “2027 年智能体普及率超 70%” 的浪潮中抢占先机。