埃森哲首席AI官谈智能体

使用过传统AI应用的人都知道，与一个理解有限、操作流程僵化的工具互动是多么困难。但随着智能体的出现，这种状况将得到大幅改善——AI将变得越来越直观和灵活，能够更精准地理解人们的需求并提供服务。

在此基础上，将多个智能体组合在一起，通过合作、协调和竞争来解决复杂的问题，标志着企业工作范式的进化。就像蜂巢中的蜜蜂一样，这些智能体各自独立又共同努力，不仅提升了自动化程度，还能实现动态交互，进而催生比传统系统更加睿智、迅速的决策。

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埃森哲最新研究发现，有三分之一的企业已开始采用某种形式的智能体。他们成功应用传统AI大规模提升了任务完成效率，并迅速扩展生成式AI用例，从而开辟新的增长点。

过去一年，这些企业的数量几乎翻了一番（从9%增至16%）。他们的收入增长比其他企业高出2.5倍，生产效率高出2.4倍，在扩展生成式AI用例方面的成功率高出3.3倍。

智能体将在更多行业大显身手。然而真正的变革在于，它们将在企业内部激发自动化的持续重塑，并无缝地集成到运营当中——因为智能体不仅会利用数据学习，还能相互促进，从而不断提升智能水平。它们不只是跟随企业的发展，更能为改善业务不断贡献力量。

例如，在物流领域，智能体可以分析交通模式和天气状况，持续优化交付时间和燃料效率。在客户服务方面，它们可以根据客户的实时情绪和互动历史，灵活调整沟通策略。

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智能体系统依赖大语言模型生成的输出结果。虽然它们功能强大，但也很容易产生幻觉和错误，可能会在智能体系统中引发连锁风险，造成严重后果。比如，智能体预订了一趟目的地并不存在的航班，或者因为带有偏见的决定而致使企业面临诉讼。

许多企业仍在沿用为纯人工设计的老旧流程，这些流程缺乏灵活性，严重制约了智能体充分发挥作用。企业无需再由人员来审核采购申请和费用报销，智能体可以简化并自动完成这些工作；智能体完全能够自主回复日常客户查询，不必进行人工验证。

员工的抵制往往是技术实施的重大障碍。埃森哲调研发现，58%的受访企业员工表示，担心工作岗位会在AI驱动的环境中不复存在；但仅不到1/3的高管意识到这种担忧。

埃森哲面向全球2000名首席高管展开的调研发现，48%的受访者坦承其所在企业缺乏充足的高质量数据来推进各种生成式AI举措。

多智能体系统对计算基础设施提出更高要求，过时的技术架构将严重制约智能体效能。

企业必须明确，智能体应用绝非单纯的技术导入，而是驱动流程再造、文化重塑、数据治理和基础设施升级的全面变革。唯有系统推进这些转型，才能充分释放其商业潜能。