MIT重磅研究：AI正在重构商业模式的底层逻辑，你的客服体系准备好了吗？

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MIT斯隆管理学院最近发布了一份基于12年、2378家企业数据的研究报告，提出了Agentic AI时代的四种商业模式框架。

这不是又一份”AI趋势预测”。它揭示的是一个更根本的问题：当AI从”工具”变成”代理人”，企业与客户之间的价值创造逻辑正在被彻底改写。

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两个维度，四种模式：理解框架背后的底层逻辑

MIT的四种模式——Existing+、Customer Proxy、Modular Creator、Orchestrator——表面上是AI能力的分层，实际上是沿着两个关键维度展开的：

维度一：AI的自主性程度。 AI是辅助人类决策，还是代表客户自主行动？

维度二：流程的确定性程度。 业务执行是基于预设流程，还是根据客户目标动态适应？

把这两个维度画成矩阵，四种模式的战略定位就清晰了：

• Existing+：低自主性 + 高流程确定性。AI是”智能助手”，人类掌控全局。
• Customer Proxy：高自主性 + 高流程确定性。AI在明确边界内代客户行动。
• Modular Creator：低自主性 + 低流程确定性。AI灵活组装模块，但仍需人类协调。
• Orchestrator：高自主性 + 低流程确定性。AI自主调度生态资源，持续优化目标。

研究中最值得关注的数据是：2013年只有12%的企业是”生态驱动型”，到2025年飙升至58%。不是因为这个模式”时髦”，而是因为它是唯一持续跑赢行业平均增长的模式。

为什么？因为Orchestrator模式创造的不是单点价值，而是网络效应——当你的AI能调度越多的生态资源，客户的转换成本就越高，你的护城河就越深。

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Zendesk的战略卡位：不只是产品升级，而是商业模式转型

如果只把Zendesk的AI布局理解为”给客服加个机器人”，就完全低估了这家公司的战略野心。

用MIT框架重新审视Zendesk过去两年的产品演进：

Copilot（2023-2024）= Existing+阶段

AI辅助座席提供建议回复、自动摘要、情绪分析、知识推荐。核心逻辑是”人做决策，AI提效率”。这个阶段解决的是座席的生产力问题，但并没有改变服务的交付模式。

AI Agent + Actions（2024-2025）= Customer Proxy阶段

这是Zendesk当前的主战场。AI Agent不再只是”建议”，而是”执行”——自主完成对话、理解意图、执行操作、解决问题。Action Builder让AI能调用外部系统：查库存、改订单、触发退款流程。

这个阶段的本质变化是什么？AI从”座席的助手”变成了”客户的代理人”。 它代表客户的利益去完成任务，而不是代表企业去”应付”客户。

Resolution Platform（2025-未来）= 向Orchestrator演进

Zendesk在最近的AI Summit上提出的愿景——Resolution Platform——本质上是要成为客户体验的”指挥中心”。AI不只处理单个工单，而是：

• 跨渠道协调（邮件、聊天、语音、社交媒体）
• 跨系统调度（CRM、ERP、物流、支付）
• 跨Agent协作（多个AI Agent分工处理复杂任务）
• 持续学习优化（根据解决率、满意度自动调整策略）

这已经不是”客服系统”的逻辑，而是”客户体验操作系统”的逻辑。

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定价模式的必然变革：从”卖座位”到”卖结果”

MIT的研究没有直接讨论定价，但四种模式隐含了完全不同的价值捕获逻辑：

• Existing+：你卖的是”工具使用权”→ 按座席收费（Seat-based）
• Customer Proxy：你卖的是”问题解决能力”→ 按解决量收费（Outcome-based）
• Orchestrator：你卖的是”业务成果”→ 按价值分成（Value-based）

Zendesk从2024年开始推动的定价模式变革——从”按座席”转向”按AI解决量”——不是简单的定价策略调整，而是商业模式转型的必然结果。

当你的AI能自主解决60%、70%、80%的客户问题时，按座席收费就失去了逻辑基础。客户会问：我买了10个座席，但AI处理了大部分工单，我为什么要为闲置的人力付费？

反过来，按解决量收费对供应商也是一把双刃剑：你必须确保AI真的能解决问题，否则收入直接受损。 这倒逼Zendesk必须持续投入AI能力，形成正向循环。

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对出海企业的深层启示：这不是技术问题，而是信任重构

对于正在布局全球化客服体系的中国企业，MIT这份研究的启示远不止”要上AI”这么简单。

第一，诚实评估你在哪一层。

很多企业以为部署了聊天机器人就是”AI客服”，其实连Existing+都没做扎实——知识库不完整、意图识别不准确、人机切换体验割裂。在这个基础上谈Customer Proxy或Orchestrator，是空中楼阁。

第二，从Existing+到Customer Proxy的跨越，核心障碍不是技术，而是信任。

让AI代表品牌做决策，意味着你要回答这些问题：

• AI退错货了谁负责？
• AI承诺了做不到的交期怎么办？
• AI的回复触犯了当地法规怎么处理？

这需要的不只是更好的AI模型，而是完善的知识库治理、清晰的业务规则边界、可靠的测试与监控机制，以及——最重要的——组织层面对AI决策权的共识。

第三，为Orchestrator预留架构空间。

今天选择的CX平台，决定了三年后你能走多远。关键评估维度：

• 开放性：能否连接你的ERP、物流、支付、本地化服务商？
• 可扩展性：能否支持多Agent协作、跨系统工作流？
• 生态成熟度：第三方集成市场是否活跃？

孤岛式的AI客服系统，即使单点能力再强，也走不到Orchestrator的终局。

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结语：AI时代的竞争，是”关系重构”的竞争

MIT这份研究最深刻的洞察在于：AI不只是让现有业务更高效，而是在重新定义企业与客户之间的关系本质。

从”我提供服务，你接受服务”到”AI代表你的利益去协调一切”——这是一个根本性的范式转换。

对于出海企业而言，这既是挑战也是机遇。挑战在于，你需要在技术能力、组织信任、合规治理多个维度同时升级。机遇在于，当你的竞争对手还在纠结”要不要上AI机器人”的时候，你已经可以思考如何用AI重构与全球客户的关系。

从助手到代理，从代理到编排者——这不是一条技术演进的路径，而是一场关于信任与价值的商业重构。

你的企业，准备好了吗？

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参考来源：MIT Sloan “Business Models in the AI Era”, MIT CISR, January 2025

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