Agentic AI 正在改变企业 – 从这里开始

快速阅读: 据《福布斯》称，人工智能正深刻影响企业运作。自主型AI通过优化流程提升效率，但需注意数据质量和透明度。企业应谨慎规划，加强员工培训，确保AI应用合乎伦理。人机协作与信任平衡是成功关键。

如今，人工智能（AI）正深刻地影响着企业及其业务运作方式。它帮助企业完成任务自动化、优化流程并提高员工生产力，涉及从内容创作到研究教育再到编写代码等多个领域。

**自主型AI对企业组织的影响**

自主型AI作为AI技术的重要组成部分，无疑会对企业产生深远影响。那些未能及时接纳这一技术的组织可能会逐渐落后于竞争对手。生成型AI与自主型AI各自在企业内承担不同角色，二者亦能协同合作，助力企业优化并达成目标。生成型AI擅长利用已有数据创造新内容，如撰写产品指南或代码；而自主型AI则在此基础上进一步发展，通过自主决策与执行任务来实现具体功能，比如将代码部署至软件基础设施的适当位置。

**企业采用自主型AI的关键步骤**

R系统公司首席执行官班萨尔认为：“自主型AI将成为下一轮改变行业规则的技术，它有望通过提升效率、削减成本及改善用户体验彻底重塑多个行业。”他还提到：“能够安全有效地部署自主型AI，并确保其在业务流程中的表现稳定且精准的企业，将在竞争中占据优势。”

当企业踏上自主型AI的应用旅程时，可遵循三个关键步骤，以确保其部署既合理又合乎伦理。首要任务是明确自主型AI实施的具体目标，清晰定义它将推动的关键成果。随后，企业需评估自身数据准备状况，为AI模型提供充足训练及持续运行所需的数据。在此过程中，保障数据质量极为重要。为此，制定防止偏见的数据识别与整理原则，同时理解数据来源，确认其是在组织内部生成还是来自可信渠道，都是必要的步骤。

**数据管理与透明度的重要性**

据最近一项普罗瑟洞察分析调查显示，40%的高管认为AI需要人类监督，另有30%的人主张对AI使用的数据增加透明度。建立对自主型AI模型的信任，要求企业加强数据治理、提升透明度并强化问责机制，从而增强由自主型AI系统生成见解的准确性、可靠性及组织信任度。

**预测资源消耗与成本增长**

班萨尔强调，AI技术可能迅速变得资源密集，因此谨慎预测消费及成本增长的需求规划对于避免业务案例失败至关重要。在解决数据与基础设施能力问题之后，班萨尔指出启动小范围试点项目测试自主型AI应用的重要性，此举可让企业在大规模部署前依据实际反馈调整策略并解决问题。此外，持续培训与发展对于成功采纳自主型AI同样不可或缺。班萨尔指出：“当前，企业在有效运用自主型AI方面存在明显知识与技能缺口，必须投资于员工队伍，以填补这一空白。这可通过为员工提供既能提升其AI技能又能促使他们全面拥抱创新的工具与学习机会来实现。”

**企业中的自主型AI机遇**

客户服务领域尤其适合自主型AI发挥作用。自主型AI可以从多种数据源学习，并向客户提供基于上下文的回应，甚至能代客服人员执行任务，如更新CRM或ERP系统。实践证明，在联络中心采用AI代理可将每次通话成本减少一半，同时提升客户满意度。通过自主型AI，R系统帮助许多组织实施了成本节约措施，尤其是在处理重复性、常规性事务时。例如，某家在线教育平台希望通过更简便的方式总结长视频内容，以便快速生成关于视频讨论主题的吸引人材料。借助自主型AI，用户可以直接浏览感兴趣的片段，节省高达70%的时间。

**数据管理和伦理考量**

然而，班萨尔提醒企业，注重数据管理和深化培训，同时制定规则以管控自主型AI获取数据的方式，有助于增强对自主型AI的信任并改进对信息的控制。他警告称，若企业草率行动而缺乏整体规划，则可能陷入“自主AI债务”，即整合不当、管理不善的自主型AI代理不仅无法带来好处，反而会成为负担。因此，企业在部署自主代理之前务必仔细规划。

**人机协作与信任平衡**

尽管做了大量工作，但确保自主型AI使用的数据合乎伦理且无偏见仍需更多努力。随着组织构建技术基础设施以纳入合乎伦理的自主型AI，对数据供应商和应用的尽职调查必须置于优先地位，重点在于数据管理与维护、透明度、公平性和问责制，以减轻潜在偏见。治理与伦理监督应从自主型AI计划初始阶段便融入其中。

班萨尔表示：“组织必须鼓励和支持团队适应由自主型AI采用带来的全新工作流程。”他补充道：“让整个组织接受并推动这种思维转变可能颇具挑战性，尤其是对那些传统思维较强的公司和团队而言。但若方法得当，这项技术确实能够带来革命性的变革。”

(以上内容均由Ai生成)