需要回答的管理问题
工作应怎样在人、AI、Agent、系统和供应商之间重新分配，同时避免把任务自动化误写成岗位消失？
Polarstar 能力详情
先重设计工作，再推导对岗位的影响。
先评估任务、决策、异常和责任，再决定哪些应由人主导、人与 AI 协作、Agent 主导或完全自动化。
解决方案
人与 AI 工作重设计
FDE 会调查什么
任务组合、频率、复杂度、判断、异常率、技能、产能、授权、服务义务和各岗位实际工作量。
哪些内容会变得可计算
工作与决策分配、最终负责人、复核与交接、技能邻接、产能影响、转岗和培训要求。
从模糊问题到责任明确的改变
留下一个可工作的模型，而不是再增加一层评论。
每个项目都会把运营现实连接到可审查模型、获授权操作，以及对真实变化的观测证据。
Polarstar 可以做什么
在任务层评估工作，比较不同分配方案，并提出保留明确人类责任的未来组织。
客户会获得什么
人与 AI 工作地图、岗位和产能影响、技能缺口、转岗路径、控制与目标责任。
怎样保证结论诚实
仅有职位名称绝不能支持“可替代”结论；正向评估必须有工作、授权和运营环境证据。
交互示例
用业务语言提问，得到结构化工作成果。
这是运行方式示例，不是客户结果或业绩声明。
AI-native FDE 工作模式
对话是交互界面，商业模型才是共享状态。
FDE 可以从问题进入调查和受治理操作，同时不隐藏证据、计算或授权。
- 01
理解意图
澄清业务决策、负责人、边界和成功标准。
- 02
深入现场
只使用获授权的证据、系统、Schema 和流程上下文。
- 03
建模与计算
提出业务对象、追踪依赖并运行确定性计算引擎。
- 04
预览与授权
执行前展示精确变化、限制和所需授权。
- 05
衡量与学习
把运行观测带回原始假设，再决定下一步改变什么。
授权始终显式存在
FDE 继承当前用户身份与权限；完成调查不等于获得批准。
数值始终来自确定性计算
LLM 帮助理解和解释，带版本的公式与约束负责计算结果。
每项结论都可追溯
来源、假设、推断、提案、决定和观测始终保持不同状态。