夜雨聆风2026年7月，MIT Technology Review Insights发布了一份题为《Achieving operational excellence with AI》的专题报告。这份报告传递了一个清晰而有力的信号：AI可以加速流程卓越，但只有现有的流程卓越才能让AI真正产生影响力。技术与流程不再是各自独立的杠杆，只有将两者结合的组织才能实现双方的全部价值。
一、市场热潮与冷静判断
报告开篇勾勒了一个令人振奋的市场图景：AI驱动的流程优化市场预计在未来十年内将超过1130亿美元；在一项研究中，高达88%的企业领导者计划在未来12到18个月内增加对AI嵌入流程智能的投资。
然而，报告随即给出了一个冷静的提醒：没有正确的基础，许多投资可能无法充分兑现其潜力。已经具备流程的公司拥有优势，它们可以将新工具引入经过验证的系统，而不是将其草率地安装在摇摇欲坠的基础上。那些流程管理成熟度较高的组织，已经习惯于数据驱动的决策和流程管理，而这正是AI系统所需的文化基础。
这一判断并非危言耸听。MIT此前的一项研究显示，仅有5%的生成式AI试点项目能够产生可量化的利润影响。换言之，95%的AI试点在商业回报上交了白卷。
二、传统流程框架的AI化升级
报告深入剖析了传统流程管理方法论如何在AI时代获得新生。美国质量学会（ASQ）特拉华分会主席Jayet Moon以理赔处理为例，说明了这一转变：“在传统的BPM案例中，你需要逐步定义理赔处理流程，识别审批、通知等各项任务。现在，AI引擎能够自动处理这些任务，同时实时跟踪关键绩效指标，如解决时间和错误率。”Moon指出，这种AI注入可以带来高达50%的效率提升。
Lean Six Sigma同样在数字环境中找到了新的应用场景。Moon强调：“Lean Six Sigma的核心原则，即减少浪费和在最小任务中获取效率的理念，从未像现在这样重要。Lean高度重视基于证据的决策，这不仅支撑着有效的质量体系，也支撑着有效的商业体系。”这种曾经用于消除车间瓶颈的思维方式，如今正在帮助企业减少计算周期中的浪费。Moon的团队就曾运用Lean思维，通过在非必要时段关闭tokenization功能来降低AI部署成本。
报告还将这些变化置于“超自动化”（hyperautomation）的大趋势之下—AI、流程挖掘、机器人流程自动化和编排工具共同创造了自我改进的工作流。“这些框架支撑着敏捷性、客户中心性和合规性。在过去几年中，它们已将数据科学和自动化整合进工具箱，”Moon说。下一步，将是AI在建模、设计、执行、监控和优化等环节承担更多工作。
三、流程挖掘：连接AI炒作与运营现实
被誉为“流程挖掘教父”的德国亚琛工业大学教授、Celonis首席科学家Wil van der Aalst在报告中发出了一个严厉的警告：“如果你对自己的流程中实际发生了什么一无所知，却天真地认为可以用AI代理来解决最重要的问题，那是非常幼稚的。”他打了个比方：让聊天机器人诊断工作流效率问题，却不挖掘事件数据，就像让它在没有计算器的情况下做加法。
Van der Aalst的研究表明，大量组织实际上并不了解其日常工作流中究竟发生了什么。在将资金投入AI试点之前，企业需要获得一个事实性的、端到端的流程运行全景，而这正是流程挖掘的用武之地。
流程挖掘通过从各系统中重建数字事件日志，揭示订单、发票、机器和客户交互的实际流动方式，而不仅仅是管理者以为的那样。下一代的对象中心挖掘更进一步，将多个实体链接成一个丰富的“流程智能图”，供AI进行推理。在van der Aalst看来，基于事实的计算与自然语言AI的结合才是真正的突破所在，系统不仅生成看似合理的答案，而且将每一条建议都建立在可验证的现实之上。
Celonis在2026年5月推出的“情境模型”（Context Model）正是这一理念的落地。该模型基于Celonis流程智能图，整合了流程数据、业务知识和决策智能三大支柱，创建了一个运营的数字孪生。通过结合Ikigai的AI驱动预测模型，情境模型允许AI代理模拟不同场景，对企业的过去、现在和未来做出清晰判断。
四、TP的实践：专有标准与AI的融合
报告以全球数字商业服务公司TP为案例，展示了专有流程标准如何成为AI规模化的基石。TP拥有两套专有的流程优化模型：面向一线运营的TP运营流程与标准（TOPS），以及面向支持职能的TP基线企业标准（BEST）。TP全球首席标准与流程官Christian Buschmeier表示：“在这两者中，我们都在推动AI势头，作为一家每天跨地域、跨行业、在大规模下应用这些原则的公司。”
TOPS充当日常运营的“剧本”，涵盖月度管理评审、每周辅导节点和主管主导的短会，将战略优先级转化为可执行的步骤。BEST则管理招聘、培训和劳动力管理等支持部门。一个符合BEST标准的招聘流程，会根据实际的客户交互模式来筛选候选人，而培训课程和入职资料则被设计为与TOPS流程无缝衔接。在这两层标准之上，TP还叠加了Lean Six Sigma方法论，通过结构化的黄带、绿带和黑带培训、双周项目审计以及AI驱动的“副驾驶”来指导DMAIC项目。
Buschmeier的一句话道出了TP方法论的精髓：“标准是让所有技术和不同流程运转的引擎。如果在你的文化中，没有将高标准和流程卓越放在首位，那么无论你推出什么样的技术框架，它永远不会奏效。流程卓越使我们能够将功能性技术转化为对客户的真正价值。”
值得关注的是，报告强调了AI与情商之间的平衡。AI提升决策的速度和准确性，情商确保变革以正确的方式在员工和客户中落地，而结构化标准则在两个维度上保持一致性。ASQ首席执行官Sid Bhatnagar重申了人力要素的持久重要性：“AI不是银弹。仅仅打开开关并不能解决所有问题……它确实需要变革管理实践、根本质量原则和持续改进原则，才能建立一个可扩展的基础设施。你不能忽视人力资本方面、所需的正确技能以及对技能的投资。”
五、AI时代流程卓越的最佳实践
报告基于上述分析，提炼出了一系列最佳实践：
联动运营标准与支持标准。最有效的模型确保这两个领域协同工作。例如，招聘标准应与一线代理实际面对的问题类型对齐，劳动力管理标准应直接支持服务交付目标。
制度化分级治理。分层级的绩效管理节奏——月度领导层评审评估战略、每周经理层会议将计划转化为行动、每日主管短会处理即时问题，有助于建立清晰度。
为团队配备一致的工具。标准化手册、入职指南和用户友好的数字仪表盘，可以减少流程应用中的差异性，便于培训新员工，帮助在分散的团队中维持质量，并实现跨区域或部门的公平绩效比较。
像团队运动一样对待数据。组织应结合运营KPI、质量指标、客户反馈甚至员工意见等多种来源，形成绩效的整体视图。各层级员工都应被赋权去识别模式、提出关切和解决方案。
通过培训和智能扩展嵌入变革。太多AI试点未能扩展。成功的组织将部署视为企业范围的旅程，将技术推广与强有力的技能提升计划相结合。培训建立信心，帮助一线员工理解如何与AI协作，而不是感到被取代。
支持组织变革。AI需要运营、IT和分析团队之间更紧密的协作。通过打破孤岛并将流程改进与业务战略对齐，组织可以将AI洞察转化为行动。
为未来的框架做好准备。组织应尝试新兴工具，如支持Lean Six Sigma项目的AI代理，或结合流程挖掘、机器人自动化和编排的超自动化平台。
六、结语：纪律是AI时代的终极杠杆
报告的结语掷地有声：“AI可能为企业运营带来前所未有的速度和先进性，但它不会取代对纪律的需求，它会放大它。”那些试图将AI技术作为现有技术栈的附加品的公司，风险在于以规模化的方式加速低效率。成功的公司将AI嵌入成熟、治理良好的框架中, AI技术的下一次演进将需要新层次的运营严谨性。
这份报告的真正价值在于，它在AI狂热中提供了一个清醒的坐标系：技术本身从来不是答案，答案是技术所嵌入的那个系统—包括流程、文化、治理和人的能力。正如Bill Gates的那句名言：“应用于高效运营的自动化将放大效率；应用于低效运营的自动化将放大低效率。”在AI时代，这句话比以往任何时候都更加真实。