拉美最大二手车平台 Kavak 用 AI 直接重构整个公司：96% 的客户互动已由 AI Agent 接管
- 大多数公司在问怎么把 AI 加进组织。这家公司问的是：如果现在从零开始，会建成什么样。
- 96% 的客户互动、95% 的交易由 Agent 完成，每天开出 10 到 20 万个 Agent。
- 跑了两年、正在赚钱的架构，因为一个新模型发布就全废掉重建了。
拒绝「小打小闹」，直接重构组织架构
现在大多数公司采用 AI 的方式是这样的：组织结构一动不动，给团队发一批 ChatGPT 或者 Claude 的账号，然后等效率自己长出来。
这条路的结果通常是：效率没有提升，客户遇到的问题还是原来那些，什么都没发生。原因不难理解，公司的流程、接口、考核方式全是照着「由人来执行」设计的，把一个新工具塞进去，它只能在缝隙里帮点小忙。
Kavak 换了个问法：假设现在是 2035 年，手上的 AI 已经强到那个份上，我们从零开始建这家公司，会建成什么样？
照这个思路推演出来的公司，和它当时已经建好的那家几乎没有一处相同：流程不一样，团队怎么分工不一样，客户从进门到付钱走的路也不一样。于是他们做了个不常见的决定，不去改现有的这家，直接照推演出来的那个样子重建。
怎么把 AI 加进我现有的组织？
→ 结构不变，发工具，等效率
如果现在从零开始建这家公司，它会长成什么样？
→ 照那个样子，把现在这家拆了重建
先交代一下 Kavak 是谁
Kavak 是拉美最大的二手车交易平台，2016 年创办，是墨西哥的第一家独角兽，2020 年 10 月估值超过 11.5 亿美元，2021 年峰值到过 87 亿美元，一度是拉美估值最高的创业公司。现在业务覆盖墨西哥、阿根廷、巴西、智利、哥伦比亚、秘鲁、土耳其和阿联酋。
但它不只是一个卖车网站。因为拉美当时根本没有现成的基础设施可用，它把金融、物流、车况档案（相当于美国的 Carfax）全部自己从头建了一遍，这是一家垂直整合的公司。这一点后面还会用到：正因为数据和链条都在自己手里，很多别人做不到的事它能做。
六个结论和五份可抄的材料
往下看之前，先把这一期最值钱的东西摊开。六个结论：
五份能整段抄走的材料
下面逐条展开。顺序有讲究：前面几条是底座怎么搭，后面几条是搭好之后铺到业务和组织上会发生什么。
三个根本决定：重写 API、超人标准、换考核口径
所有做法都是从三个决定推出来的。三个决定的层面都不在技术选型上，它们回答的是同一个问题：公司要变成什么。
一、重新设计公司，别停在发工具
具体到工程上就是重写大部分 API 和系统，好让 Agent 能调用它们去完成任务。为什么非改不可：人能忍受的烂接口，Agent 用不了。一个需要人去猜、去点、去在三个系统之间来回复制粘贴才能完成的流程，Agent 没法执行，不改接口，它就只能在旁边看着。
接着还要开始生成数据和反馈回路，用来调教这些 Agent。怎么调教？把它们放出去，放到真实客户面前，拿回数据，拿回评测结果，然后训练。
二、赌能造出超人 Agent
「超人」在这里有一条具体标准：在转化率、客户终身价值、客户体验这几个真正重要的维度上，Agent 要比公司雇过的最好的人还强。而且要顶到最难的问题上去，别放边角料任务。
三、把交易型公司改成关系型公司
Kavak 原来是一家交易型公司，考核的是买了多少辆车、卖了多少辆车、需要采购多少刹车片。改造之后变成关系型公司：数据库里有 1000 万客户，其中大部分各配一个 Agent，任务是最大化这个客户的终身价值。
这个换法对 Kavak 成立，靠的是两笔账。第一笔是钱：卖的是车和大额个人贷款这种高客单价商品，光把这 1000 万人里的 1% 激活，做对了就是几亿美元。第二笔是行业性质：买二手车这件事，客户必须先建立信任才会掏钱，而建立信任的唯一办法是了解他、并且长期经营这段关系，这恰好是 Agent 擅长的事。