2025年10月02日·1 分钟
Alex Karp 与运营型 AI：政府与企业的实用指南
了解 Alex Karp 所说的“运营型 AI”含义、它与分析的区别，以及政府与企业如何安全部署它。
了解 Alex Karp 所说的“运营型 AI”含义、它与分析的区别，以及政府与企业如何安全部署它。
Alex Karp 是 Palantir Technologies 的联合创始人兼 CEO，这家公司以为政府机构和大型企业构建用于整合数据并支持高风险决策的软件而闻名。他也强调在真实业务中部署系统——在那里系统必须能在压力下工作、满足安全约束，并且有清晰的问责链。
在实践中，运营型 AI 并不是坐在实验室里的模型或事后展示见解的仪表板。它是：
可以把它理解为把“AI 输出”变成“工作被执行”，且可追溯。
领导者关心运营型 AI，因为它促使在早期提出正确的问题：
这种运营化的框架也有助于避免“试点地狱”：那些永远触不到任务关键流程的小型演示。
本指南不会承诺“完全自动化”、瞬间转型或一个模型解决所有问题。它聚焦于可实施的步骤：选择高价值用例、整合数据、设计人机在环的工作流，以及在政府和企业设置中以真实运营来衡量结果。
运营型 AI 是改变人和系统做什么的 AI——而不仅仅是改变他们知道什么。它被用于真实工作流中，用来推荐、触发或约束像审批、路由、派遣或监控这样的决策，使得行动发生得更快且更一致。
许多 AI 在孤立环境中看起来很有说服力：一个预测流失的模型、标记异常的系统或总结报告的工具。但如果这些输出停留在幻灯片或独立仪表板中，真实运营不会改变。
运营型 AI 的不同之处在于它连接到发生工作的系统（案件管理、物流、财务、人力、指挥与控制）。它把预测和洞见变成流程中的步骤——常常带有人类复核点——从而以可衡量的方式改进结果。
运营型 AI 通常具备四个实用特征：
想想那些推动工作前进的决策：
这就是运营型 AI：将决策智能嵌入日常执行中。
团队常说他们“拥有 AI”，但实际拥有的往往是分析：仪表板、报告与图表，用来解释发生了什么。运营型 AI 的构建目标是帮助人们决定下一步做什么——并帮助组织真正去做那件事。
分析回答诸如：有多少案件处于开启状态？上个月的欺诈率是多少？哪些站点未达标？ 它对于透明度和监管很有价值，但它通常止步于人工解读仪表板然后发邮件或创建工单。
运营型 AI 利用相同数据并将其推入工作流。它不只是“这是趋势”，而是产生告警、建议和下一步最佳行动——并在策略允许时触发自动化步骤。
一个简单的思维模型：
机器学习是工具之一，不是整个系统。运营型 AI 可能结合：
目标是保持一致性：决策应可重复、可审计且符合政策。
要确认你已从分析过渡到运营型 AI，应跟踪诸如决策周期时间、错误率、吞吐量和风险降低等结果。如果仪表板更美观但运营未改变，那仍是分析。
运营型 AI 在需要重复、在压力下、并要求明确问责的决策场景中最能体现价值。目标不是模型有多聪明——而是一个可靠的系统，它把实时数据转为可辩护的一致行动。
政府在时间与协同重要的工作流中使用运营型 AI：
在这些场景中，AI 通常作为决策支持层：它推荐、解释并记录——由人批准或覆盖。
企业把运营型 AI 应用于保持运营稳定和成本可预测的场景：
关键任务级别的运营型 AI 以可用性（uptime）、可审计性和受控变更来评判。如果一次模型更新改变了结果，你需要追溯能力：是什么变了、谁批准了、它影响了哪些决策。
政府部署往往面临更严格的合规、更慢的采购和涉密或隔离环境。这会驱动诸如本地托管、更强的访问控制和从第 1 天就为审计设计的工作流等选择。相关考虑见 /blog/ai-governance-basics。
运营型 AI 的效果取决于它能信任的数据和它能触达的系统。在讨论模型之前，大多数政府与企业团队需要先回答一个更简单的问题：哪些数据是我们可以在真实工作流中合法、安全且可靠地使用的？
预计需从多种来源拉取，且常由不同团队拥有：
关注能防止“垃圾进、有自信地输出”的基本项：
运营型 AI 必须尊重基于角色的访问与知情需求。输出绝不应泄露用户本不应访问的数据，每个动作应可归因到某个个人或服务身份。
大多数部署混合若干路径：
把这些基础做好，会让后续的工作流设计、治理和 ROI 更容易执行。
运营型 AI 只有接入人们已有的运营方式时才创造价值。少想“预测的模型”，多想“帮助某人决定、行动并记录发生了什么的工作流”。
一个实用的运营型 AI 流程通常是：
关键在于“推荐”要用运营的语言写成：我下一步应该做什么，为什么？
大多数关键任务工作流需要明确的决策闸门：
运营现实很混乱。内建以下能力：
把 AI 输出当作标准操作程序（SOP）的输入。只有分数而没有可执行手册会产生争议；将分数与“如果 X 就做 Y”绑定，则能创建一致行动——并生成审计就绪的记录，记录谁在何时做了决策。
运营型 AI 的有用性取决于其可信度。当输出能触发动作——标记货运、优先处理案件或建议停产检修——你需要安全控制、可靠性保障和能经得起审查的记录。
从最小权限开始：每个用户、服务账户与模型集成都应仅拥有必需权限。配合网络分段，防止单一工作流受侵后横向渗透到核心系统。
对传输与静态数据（包括可能含敏感信息的日志与模型输入/输出）进行加密。加入面向运营的监控：异常访问模式告警、数据导出激增、AI 代理在测试阶段未出现的“新工具使用”等异常。
运营型 AI 带来超出典型应用的特定风险：
缓解措施包括输入/输出过滤、受限工具权限、检索白名单、速率限制以及强制人工复核的“停止条件”。
关键任务环境要求可追溯：谁批准了什么、何时批准、基于何项证据。构建审计轨迹以捕获模型版本、配置、查询过的数据源、关键提示、工具动作，以及人工签署（或自动化的政策依据）。
安全态势常决定运营型 AI 的运行位置：本地部署（on-prem）以满足严格的数据驻留要求、私有云以兼顾速度与强控件，或隔离网络部署用于高度涉密或安全关键场景。关键是保持一致性：同样的策略、日志与审批工作流应贯穿不同环境。
运营型 AI 影响真实决策——谁被标记、谁获得资金、哪个货物被拦截——因此治理不能只做一次性评审。它需要明确的所有权、可复现的检查和一条可被信任的记录链。
从指名角色开始，而不是模糊的委员会：
当出现问题时，这些角色能使升级与补救变得可预测而非政治化。
编写轻量但可执行的政策：
如果组织已有政策模板，把它们直接链接到工作流中（例如放在工单或发布清单里），而不是放在文档墓地里。
偏见与公平性测试应与所做决策相匹配。用于优先安排检查的模型需要不同的检测标准，和用于福利分配的模型不同。定义在上下文中的“公平”标准、进行检测并记录权衡与缓解措施。
把模型更新当作软件发布对待：版本控制、测试、回滚计划与文档。每次变更都应说明修改了什么、为什么修改以及有哪些证据支持安全与性能。这就是“AI 实验”与“运营可靠性”之间的区别。
决定自建或采购平台并非仅取决于“AI 复杂度”，而更多取决于运营约束：时间线、合规性以及当系统出现故障时谁来负责。
时间到价值： 如果你需要在几周而非数月内交付工作流，购买平台或与伙伴合作通常快于自己组装工具与集成。\n 灵活性： 当工作流非常独特、预期频繁变化或需要深度嵌入专有系统时，自建更占优势。\n 总体成本： 比较时除了许可费外，还要算集成工作、数据管道、监控、事件响应、培训与持续模型更新的成本。\n 风险： 对于关键任务，评估交付风险（能否按时交付？）、运营风险（能否 24/7 运行？）和监管风险（能否证明发生了什么及为何发生？）。
以运营术语定义需求：所支持的决策/工作流、用户、延迟需求、可用性目标、审计轨迹与审批闸门。
设定采购评估标准，使采购团队与运营人员都认可：安全控制、部署模型（云/本地/隔离）、集成工作量、可解释性、模型治理功能与厂商支持 SLA。
把试点结构化：明确成功指标与通往生产的路径：使用真实数据（获适当批准）、代表性用户与可测量的结果——而非仅仅是演示。
直接询问：
坚持退出条款、数据可移植性与集成文档。让试点有时间边界、至少比较两种方案，并使用中立接口层（API），以便切换成本保持可见且可控。
如果你的瓶颈在于构建工作流应用本身（输入表单、案件队列、审批、仪表板、审计视图），可考虑使用能快速生成生产脚手架的开发平台，同时保留控制权。
例如，Koder.ai 是一种 vibe-coding 平台，团队可以通过聊天界面创建 Web、后端和移动应用，然后导出源代码并部署。对于需要 React 前端、Go 后端和 PostgreSQL 数据库（或 Flutter 移动端）的运营型 AI 试点，这类工具能在不耗费数周样板工作的情况下加速，同时仍保留加固安全、添加审计日志与执行变更控制的能力。类似快照/回滚和规划模式的功能也能在试点到生产过渡中支持受控发布。
90 天计划把“运营型 AI”限定在可交付上。目标不是证明 AI 是否可能——而是交付一个可靠帮助人们做或执行决策的工作流。
从一个工作流和一小组高质量数据源开始。选择已有明确责任人、频繁使用且有可衡量结果的场景（例如案件分流、维护优先级、欺诈审查、采购受理）。
在构建之前定义成功指标（SLA、准确率、成本、风险）。把它们写成“前后对比”目标，加上失败阈值（触发回滚或仅人工模式的条件）。
交付能端到端运行的最小版本：数据输入 → 建议/决策支持 → 执行动作 → 结果记录。把模型视为工作流内的一个组件，而不是工作流本身。
建立试点团队与运营节奏（每周评审、事件跟踪）。包括一位运营负责人、一名分析师、一位安全/合规模块代表和一名工程/集成人员。像对待任何任务系统一样跟踪问题：严重度、修复时间与根因。
规划推广：培训、文档与支持流程。为最终用户创建速查手册、为支持团队准备运行手册，并明确当 AI 输出错误或不清晰时的升级路径。
到第 90 天，你应当具备稳定的集成、相对于 SLA 的测量性能、可重复的复核节奏，以及一份可使用相同手册而非从头开始的相邻工作流候选清单。
运营型 AI 只有在改善你能衡量的结果时才会赢得信任。先从基线（过去 30–90 天）开始，达成一小组映射到使命交付的关键 KPI——而不仅仅是模型准确率。
关注反映真实流程的速度、质量与成本的 KPI：
把改进翻译为金钱与产能。例如：“分流速度提升 12%”可解释为“在相同人员配置下每周处理 X 件更多案件”，这常是政府与监管企业最直观的 ROI。
运营型 AI 的决策会有后果，因而需同时跟踪风险：
为每项指标配备升级规则（例如：若假阴率超出阈值，则收紧人工复核或回滚模型版本）。
上线后，最大失败往往来自无声变化。监控：
将监控与行动挂钩：告警、重训练触发与明确负责人。
每 2–4 周复盘系统提升了什么、在哪些方面表现欠佳。识别下一个自动化候选（高量、低歧义步骤）和应继续由人主导的决策（高风险、数据不足、政治敏感或法律受限）。持续改进是产品循环，而非一次性交付。
运营型 AI 的失败更多源于在真实压力下复合的小流程缺口，而不是“模型差”。这些错误最常使政府与企业部署受挫，下面是简单的防护措施。
陷阱： 团队让模型输出自动触发动作，但当出问题时无人承担结果。
防护： 明确定义决策负责人与升级路径。对高影响动作（如执法、资格判定、安全相关）先用人机在环。记录谁在何时为何批准了什么。
陷阱： 试点在沙盒中很好，但因生产数据难以访问、脏乱或受限而停滞。
防护： 事先做 2–3 周的数据现实检查：所需来源、权限、更新频率与数据质量。记录数据合同并为每个源指派数据管理员。
陷阱： 系统优化的是仪表板而不是工作。一线员工看到更多步骤、不清晰的价值或额外风险。
防护： 与最终用户共同设计工作流。用节省时间、减少交接与更清晰的决策来衡量成功，而不只是模型精度。
陷阱： 一个快速概念证明无意中变为生产，未经过威胁建模或审计日志设计。
防护： 即便是试点也要求轻量安全门：数据分类、访问控制、日志与保留策略。凡能触及真实数据，都必须可审查。
使用简短检查表：决策负责人、必要审批、允许数据、日志/审计与回滚计划。如果团队无法填完，就说明该工作流还未准备好。
运营型 AI 的价值在于它不再是“一个模型”，而成为一种可复现的使命运作方式：它拉取正确的数据、应用决策逻辑、将工作路由给合适的人，并留下可审计的发生与原因记录。做得好时，它将把周期时间从天级缩短到分钟级，提升团队间的一致性，并让高风险场景下的决策更易解释。
从小而具体的场景开始。选一个已有明确痛点、真实用户与可衡量结果的工作流——然后围绕该工作流而不是某个工具来设计运营型 AI。
在构建前定义成功指标：速度、质量、风险降低、成本、合规与用户采纳。指派可问责的负责人、设定复核节奏，并决定哪些操作必须始终由人工审批。
尽早建立治理：数据访问规则、模型变更控制、日志/审计要求以及在系统不确定或检测到异常时的升级路径。
如果你在规划部署，拉齐相关方（运营、IT、安全、法务、采购）并把需求捕获到一份共享简报里。欲深入阅读，请参见 /blog 的相关指南与 /pricing 上的实用选项。
运营型 AI 最终是一项管理学科：构建帮助人们更快、更安全行动的系统，便能得到真实的产出——而不是仅仅做演示。
运营型 AI 是嵌入真实工作流程的 AI，使人和系统的行动（路由、审批、派遣、升级）发生变化，而不仅仅是增加他们的认知。它连接实时数据，产生可执行的建议或自动化步骤，并保留可追溯记录（谁在何时基于何故批准了什么）。
分析（Analytics）主要解释已发生的事情（仪表板、报告、趋势）。运营型 AI 旨在推动下一步发生：将建议、告警和决策步骤直接插入工作系统（工单、案件管理、物流、财务），并常常设置审批闸门。
快速检验：如果输出只存在于幻灯片或仪表板中且没有改变任何工作流程，那就是分析，而不是运营型 AI。
因为在任务执行中，瓶颈常常不是模型性能——而是部署。强调“运营”促使领导层更早关注集成、问责、审批和审计链，让 AI 在真实约束（安全性、可用性、政策）下运行，而不是停留在试点阶段。
高价值的首选用例通常具备：
示例：案件分流、维护优先级、欺诈审查队列、采购受理路由。
典型数据源包括交易记录（财务/采购）、案件系统（工单/调查/福利）、传感器/遥测、允许读取的文档（政策/报告）、地理空间图层以及审计/安全日志。
运营层面关键要求是：生产可访问（而非一次性导出）、明确的数据所有人、可靠的刷新频率，以及明确的数据来源与变更历史（provenance）。
常见集成模式有：
目标是让 AI 能同时并工作发生的系统，配合基于角色的访问与日志记录。
明确决策闸门：
设计“需复核/未知”状态，避免系统被迫做出猜测，并保持易于覆盖的操作同时记录日志。
关注能在审计中站得住脚的控制：
将这些与组织的治理检查对齐（参见 /blog/ai-governance-basics）。
把模型变更当作软件发布处理：
这能防止“默默改变”（silent change），即结果无问责地发生位移。
衡量工作流程带来的产出，而不仅仅是模型精度：
先用最近 30–90 天做基线，并设置门槛触发更严格的复核或回滚。