自动化通常被视为进步。
手动工作被视为效率低下。

实际上，当人类直接参与时，某些工作流程会表现得更好 - 不是因为自动化较弱，而是因为工作本身无法标准化。

情况 1：当上下文变化快于规则时

自动化取决于规则。

当条件变化速度快于规则更新速度时，自动化系统就会落后于现实。人类会立即适应，因为他们解释上下文而不是遵循指示。

在不稳定的环境中，适应性胜过一致性。

情况 2：当风险很高且信号不明确时

一些决策会带来不对称风险。

当结果难以逆转且信号不完整时，手动判断可以提供自动化所缺乏的警告。代理可以显示信息，但不应独立行动。

克制成为一种特征。

情况 3：当工作需要跨域解释时

许多任务跨域。

运营数据、人类行为和外部约束相互交叉。将所有相关因素编码到自动化中通常会过度简化现实。

人类自然地整合细微差别。

情况 4：当异常主导工作流程时

当异常很少发生时，自动化会表现出色。

当异常成为常态时，自动路径会频繁中断。手动处理变得更加高效，因为人类无需重新路由逻辑即可解决可变性。

自动化假定稳定。

情况 5：信任仍在建立中

早期工作流程需要信任。

在行为被证明可靠之前，团队会犹豫是否要依赖自动化。在引入自动化之前，手动执行可以逐步理解和完善。

信任先于授权。

自动化仍有帮助的地方

手动工作并不意味着零自动化。

自主业务代理可以通过以下方式支持手动工作流程：

• 收集信息

• 跟踪状态

• 突出显示异常

• 协调后续行动

它们有助于判断而不取代它。

SaleAI 上下文（非促销）

在 SaleAI 中，代理旨在与人工主导的工作流程一起运行。它们支持执行和协调，同时允许人类在必要时保留最终控制权。

这反映了平衡部署而不是自动化优先的意识形态。

重构效率

效率不仅仅是速度。

它包括正确性、适应性和置信度。在某些情况下，手动工作流程优于自动化，因为它们保留了这些品质。

结束视角

自动化功能强大，但并不通用。

认识到手动工作何时是更好的选择，可以防止过度自动化并保持运营弹性。最强大的系统有意地将自动化与人类判断结合起来。

有时，做得更少会自动获得更多。