AI代理重塑商业领导与决策

快速阅读: 人工智能代理不仅完成常规自动化任务，还助力商业管理和领导决策。研究显示，超半数高管使用生成式AI，如LVMH和贝莱德等公司已将其应用于决策支持系统，提高决策效率和准确性。

人工智能代理不仅超越了常规自动化任务，还在塑造商业管理和领导决策方面发挥作用。

在谈及人工智能代理能完成的工作时，人们通常关注重复性和常规性任务，这些任务机器通过不断执行可以变得非常熟练。例如，撰写和安排社交媒体帖子、解决常规客户服务问题或对非结构化数据进行标注和分类。

如果还不了解，可以将代理视为像ChatGPT这样的生成式AI聊天机器人，但具备虚拟的手脚，能够代表我们采取行动。从技术角度定义，它们是大型语言模型（如ChatGPT的GPT-5引擎），能够连接其他工具，包括网络浏览器，以执行更复杂和高级的任务，且需要最少的人类干预。

然而，认为代理AI仅适用于低层级、战术性决策的观点是错误的，比如何时发送电子邮件通讯或哪台设备需要维修。实际上，它越来越多地被企业领导层用于制定战略或管理决策。

麦肯锡的一项研究最近发现，53%的高管和44%的中层管理者在工作中使用生成式AI，远超总体平均水平。

接下来，我将探讨一些代理已经进入企业管理职能的方式，并提供一些建议，帮助那些希望为代理与业务领导的融合做好准备的人士。

虽然没有人期望普通CEO很快会将公司控制权交给机器，但在领导和高层决策中使用代理的理论和实际案例正在增多。其中一个最明显的例子是与决策支持系统集成，这些系统通过确保我们拥有必要的信息和指导来增强人类决策能力。

奢侈品制造商LVMH最近宣布计划构建一个平台，利用代理监控并呈现信号，以便决策者更快作出反应。资产管理公司贝莱德开发了自己的代理平台——Asimov，它可以全天候收集实时研究数据、监控市场活动和扫描公司文件，为高管们准备可操作的报告。花旗集团也表示计划将其120亿美元的技术预算部分用于代理AI，这可能用于连接不同的业务AI项目，改善战略监督。

微软和Salesforce等企业软件供应商正逐渐在其工具中加入代理功能，协助决策者提供战略建议或部署自己的代理。

随着不同行业领导层采用率的增长，我们可能会看到代理以令人兴奋的新方式被使用。例如，在医疗保健领域，代理可用于监测和管理日益扩展的互联健康基础设施，帮助领导者理解哪些方面创造价值、哪些资源未充分利用以及哪些是浪费。在制造业，代理可以跟踪生产运营、供应链效率和能源使用情况，从而创造战略机遇。

尽管代理尚未完全接管商业决策，但它们越来越处于辅助位置，准备好帮助我们导航或预警潜在问题。

因此，作为领导者或决策者，您应采取哪些措施以确保不落后？

已有生成式AI部署经验的企业决策者将在此方面占据优势。但代理AI需要一种更适合长期战略规划任务的方法。代理更加注重宏观视角和目标导向，您的思维方式也应如此。虽然ChatGPT可以为您草拟邮件，但像Manus或Operator这样的代理平台则可以创建电子邮件营销策略并构建交付所需的基础设施。

至少理论上如此，但需要注意的是，早期使用者经常报告这些工具并不总是准确无误。

从一般使用角度来看，重要的是记住AI代理不仅仅是进化的AI聊天机器人。它们并非设计用于闲聊或反复讨论最佳创作方法，这是ChatGPT擅长的事情。代理AI可能成本较高，因为“思考”过程消耗大量计算资源。因此，最好带着明确的目标进入，并明确指示代理如何实现您的目标。

代理人的优势之一在于他们可以像我们一样使用各种数字工具，从在线购物到操控复杂的工业机械。为了实现这一点，可能需要确保专有和遗留系统能够与代理人兼容，或者转向开源技术，因为标准化在这里很常见，而流行的工具也可能会迅速更新以适应代理生态系统。

下一个建议是，为了充分发挥潜力，代理人需要通过文档完善的API访问快速、高价值且及时的数据流。那些在这方面没有准备充分的组织可能会错失机会，难以跟上步伐。

至关重要的是，领导者必须采取措施，确保理解安全、负责任和伦理的AI使用原则。随着我们赋予AI更多代表我们做决策的权力，设置护栏、监督和问责变得比以往任何时候都更加重要。

自主组织与领导者的未来

机器是否会发展到能够如此准确地预测正确行动，以至于不再需要人类参与？我们甚至会成为负担吗？

也许有一天会实现。很难预测这项技术在未来两三年，更不用说十年后会达到什么水平。

但我们知道的一点是，人类大脑仍然远比最先进的人工智能复杂得多。这种额外的复杂性使我们能够在微妙的情境中理解，处理复杂的人际关系，并制定长期的战略计划，这些能力计算机在相当一段时间内可能都无法具备。

这意味着人类领导者还不能完全放权给机器。相反，他们会寻求利用代理人来帮助自己成为更好的领导者和更有效的决策者。

(以上内容均由Ai生成)