你准备好迎接代理型AI了吗？战略评估指南发布

快速阅读: 企业正面临代理型人工智能的挑战，需评估技术能力、运营智慧和风险承受力，以确保数据质量、合规性和透明度，建立信任并有效管理变革。

随着代理型人工智能从概念进入试点并逐步投入生产，问题已不再是企业是否采用自主系统，而是企业是否具备相应的技术能力、运营智慧和风险承受能力。数据团队正面临越来越复杂的决策，需要确定哪些流程可以和应该自动化。企业在关键业务领域对自主决策的容忍度如何？如果出现问题，需要采取哪些保障措施？准备迎接代理型人工智能不仅是数据领导者治理的挑战，也是企业优先级设定的难题。最终，成功实施需要在信任、透明和技术基础设施方面采取深思熟虑的方法，以使自主代理能够提供真正的价值。

数据治理的挑战

大多数企业无法实现完美的数据治理，但代理型人工智能的质量依赖于实时获取高质量的信息。在金融服务领域，代理可以评估市场状况并调整投资组合配置；在零售业，它们可以根据需求信号优化库存水平和定价；在医疗保健行业，它们可以分析患者数据并向提供者发出需要关注的变化警报。

“潜力巨大，但结果的质量取决于数据的质量和准确性，而这是许多企业面临的难题。”Snowflake EMEA首席架构师Mats Stellwall指出，“代理需要访问数据，但必须像员工一样遵守公司规则。访问权限必须适当管理。”

在欧洲，数据治理不是奢侈品，而是必需品。欧盟AI法案引入了严格的合规要求。“三分之一的企业将AI风险视为大规模采用的最大障碍。”德勤英国可信AI负责人Lewis Keating表示，“最高可达3500万欧元的罚款增加了实施方法的考虑因素。”

这种监管环境要求在基础系统中内置合规性，而不仅仅是事后补充。

代理型信任方程式

信任方程式至关重要。没有信任，员工不会采用这项技术，客户也不会接受其输出。建立这种信任需要三个主要成分。

首先是可靠性。鉴于AI系统是概率性的，每次运行不会产生相同的结果，如何确保数百万决策的一致性和适当性？

其次是透明度。随着内容质量和来源变得越来越多样化，决策过程的透明度对于维持信心至关重要。

最后是控制，即人类监督。传统的“人在环路”模式可能演变为“人在环路上”的方式——保持战略监督，同时允许操作自主性。

德勤的《AI信任调查》显示，51%的受访者表示他们信任企业和组织负责任地使用AI工具，那么剩下的49%来自哪里？

“信任在于我们如何评估系统并确保其决策基于高质量的数据。”Stellwall说，“未来保障需要合适的组织平台来配合技术平台。”