为什么您的下一轮融资可能取决于管理良好的人机交互 AI 协作

快速阅读: 据《Crunchbase 新闻》最新报道，风险投资正涌入代理型人工智能初创公司，欧洲在2025年初投入5.48亿美元。成功融资需展示清晰的投资回报路径及数据质量，人类监督和管理至关重要。伊姆兰·阿法特强调，成熟的人机协作是评估可投资公司的关键。

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作者 伊姆兰·阿法特

风险投资家正在大力投资由代理型人工智能驱动的自主系统，标志着一个技术革新的新时代。在2025年的头一个半月里，欧洲的风险投资者向代理型人工智能初创公司分配了高达 **5.48亿美元** 的资金。

代理型人工智能系统的雏形已存在多年，但近期在自然语言能力上的突破揭示了全新的前景。我们正从依赖生成式人工智能（GenAI）的简单工具，转向能够独立感知、制定策略并采取行动的自主“代理”。这些代理可以与其他现有软件工具和平台协作完成任务，与人类和其他代理协同工作，并通过不断学习提升自身性能。

然而，这些资金并未流向仅仅拥有好创意的人手中。投资者关注的是那些在实施和风险管理方面表现出色、明确展示出投资回报路径，并以人为中心构建代理型人工智能基础设施的创始人。他们希望看到人工智能代理对业务流程的可量化影响。例如，这些工具如何提升生产力以促进收入增长？一个人工智能代理如何增强客户关系以推动忠诚度，并将这种忠诚度转化为实际的经济效益？正是这些基础指标决定了你的融资商业案例能否成功。

其次，请记住，投资者不仅押注算法，也在押注你的数据完整性。去年，包括谷歌、微软、OpenAI在内的主要科技公司都进行了框架投资，以实现代理型功能。我们也观察到类似的趋势：我们的客户正在利用人工智能提高业务效率。然而，即便取得了这些进展，他们依然持续面临数据质量问题，如数据孤岛、有偏见的数据集以及不准确的输入。建立在不稳定数据基础上的人工智能只会引发更多问题。糟糕的数据管理不仅会影响其人工智能计划的有效性，还会削弱财务回报，这会让风险投资者望而却步。

因此，确保你的数据干净、经过验证且受到严格治理至关重要。只有这样，你的人工智能结果才能像你的数据管理一样稳固。

人类监督仍然重要
然而，没有人类的参与，正确的代理型人工智能框架是无法实现的。在任何情况下，人类都不能完全脱离这个方程。那些从代理型人工智能中获得最大价值的公司，往往会在重新设计业务流程的同时嵌入人工智能解决方案，结合人工指导的人工智能模型和结果验证。

事实上，对数据质量和架构的人类监督直接关系到初创公司对风险投资者的吸引力。
根据麦肯锡在2025年3月发布的调查报告，组织正在“加大努力”来管理与准确性、网络安全等相关的人工智能风险。为了领先一步，推动代理型人工智能的采用并吸引投资者，组织需要引入领域专家和高质量人才，同时推广关于安全最佳实践的教育。

组织还必须在人类洞察力和人工智能能力之间创造无缝的关系。战略决策和创造性设计思维的人类角色对于减轻人工智能的固有风险以及应对失败和漏洞至关重要。根据波士顿咨询集团全球人工智能雷达调查，表现优异的组织也遵循“10-20-70原则”，即用 **70%的时间** 专注于“人员、流程和文化转型”，这反过来可以降低投资风险。

当公司引入人工智能代理时，这一原则同样适用。因为员工的人类触觉对于确保问责制和安全性至关重要。尽管代理型人工智能被设计为自主决定和处理复杂过程，但高级领导层必须保持战略监督，以确保这些决策符合更广泛的战略目标。

让我们直面现实：成熟的人机协作是衡量可投资初创公司的关键指标。

伊姆兰·阿法特是10Pearls的联合创始人兼首席执行官，这是一家由人工智能驱动的全球技术合作伙伴，帮助企业创新、数字化并扩展规模。在他的领导下，10Pearls成长为一家世界级组织，在四大洲拥有超过 **1,300名员工**。10Pearls通过提供尖端的数字转型、人工智能和软件开发解决方案，帮助客户加速增长并提高运营效率。该公司与企业合作，推动跨行业的创新，并交付具有影响力和可扩展性的技术。

插图：多姆·古兹曼

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(以上内容均由Ai生成)