落地案例

存量产品厂商未必需要推倒重来，Atlassian的做法显示在旧工作流上加装AI能跑通，真正约束在人员结构与决策分工。

• 影响已有产品与既有工作流可直接加装AI起步，不必推倒重建；全员AI builder团队缺少决策角色会空转，PM与设计师的把关反而更重；招聘两端加重后，中间层员工面临更大转型压力。
• 参考可考虑选一个已有成熟人工流程的场景，加装单个agent步骤并记录前后耗时；值得盘点PM、设计师与工程师的配比，估算AI提产后决策带宽是否够用；招聘可参照两端加重的结构先小范围调整。

AI 销售智能体承接销售文书工作的样板已经出现，运行成本靠模型路由快速下探，但这是 OpenRouter 为自家 Ori 做的背书内容，数字需按自报口径看待。

• 影响围绕每通电话的会前准备、笔记和 CRM 录入约占 1 小时，交给智能体后销售每天可多排 2 通电话；线索分诊从占用一整个人降到约 25% 工时；成交与赢单率的提升混有同期定价和市场变化，复制时不能照抄数字。
• 参考可考虑按同样口径拆解自家销售流程，先算出会前准备、笔记和 CRM 更新各花多少分钟；值得盘点哪一整个人在做线索分诊，评估哪些环节先交给智能体；敏感判断和最终发送保留人工确认作为底线。

生产级智能体的成熟方向是规则化，把确定性环节交给代码，模型只保留人原本做判断的部分，搭建投入可以很小。

• 影响销售漏斗顶部这类流程确定的功能可用极小投入自动化，一名兼职工程师加每年约 1000 美元即可跑通；岗位会向上移动，SDR 提前转向 outbound 对话；业务扩张会推高提示词复杂度，规则与判断的边界需要持续维护。
• 参考可考虑先盘点自家线索处理中的确定性环节，把规则交给代码、只把判断留给模型；试点期可借鉴其做法，先全量复核再过渡到按比例抽检；值得同步测算自动化与人工的成本对比。

客服的产能约束正从招聘规模转向人机协作设计，这份厂商自述给出了 Agent 承接工单全流程的落地样本。

• 影响工单量增长175%而无需等比增员，客服人力预算的规划基准需要重算；单均解决成本$0.20至$0.30量级会改变与外包和传统AI工具的比价；数字全部为厂商自述口径，引入前需先自建评估。
• 参考可考虑先给工单分类，把最简单一类作为试点，逐日人工复核后再扩大范围；值得算清自家单均解决成本，与文中$0.20至$0.30对比；可参照先限内部备注、后放开直接回复客户的分步上线节奏。