通过代理 AI 实现企业成功的基础任务

随处可见，人工智能正在成为头条新闻——新模型、新突破、无尽的炒作。但下一个飞跃不仅仅是更智能的模型，而是代理人工智能：人工智能不仅会生成答案，还会采取行动、做出决策并使用工具来完成工作。

一个新兴的主题是，人工智能在企业中的成功更少取决于模型本身的性能，而更多地取决于其周围的基础。如果没有合适的环境，即使是最先进的人工智能代理也会在概念验证上停滞不前。事实上，麻省理工学院最近的一项研究走红，表明企业中 95% 的生成式 AI 实施未能产生可衡量的影响，这是由于与现有工作流程的集成存在缺陷，而不是因为 AI 工具出现故障。

获胜的组织不会是那些拥有最华丽的人工智能模型的组织。他们将成为掌握编排、治理和变革管理的人。换句话说，非人工智能工作将为企业的成功奠定基础，为将人工智能转化为真正的商业价值并让企业在未来十年保持市场领先地位提供基础。

六大基金会高管在实施人工智能时经常会错过

这些见解基于我们与客户部署代理人工智能的经验。它们反映了决定代理人工智能是否能产生真正影响或陷入早期试验的常见模式。

1。流程智能、设计和再造

大多数企业流程在构建时并未考虑到人工智能代理。它们是为人类或确定性自动化而设计的。为了实现价值，领导者必须重新思考人工智能代理、自动化和人员的“混合劳动力”流程。流程智能等功能可以查明效率低下的地方，并帮助重新设计工作流程。

应该在哪里为人们保留判断力？代理和自动化可以在哪些方面加速执行？正确设计是编排的开始。

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2。代理编排是核心

代理编排是结缔组织。如果没有它，您将拥有一组孤立的人工智能代理、系统、工具和团队。有了它，您就拥有了一个由人员、自动化和人工智能代理组成的协调系统，在端到端流程中协同工作。编排可确保执行可靠、受管控且可衡量。它是将人工智能潜力转化为实际业务影响的催化剂。

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3。数据基础设施和质量

人工智能代理的好坏取决于它所运行的数据。干净、可靠且管理良好的数据可确保决策准确且输出值得信赖。根据我们的经验，早期投资数据的组织会看到更高的采用率和更少的错误。对数据质量的投资并不光鲜亮丽，但却是代理成败的最决定性因素之一。

4。治理和安全

高风险决策需要明确的治理：谁可以采取行动，他们可以做什么，以及如何审核决策。组织经常低估代理蔓延的风险，即多个人工智能代理重叠或冲突。

在我们与客户的合作中，实施基于角色的访问、自动日志记录和合规性检查点已经防止了代价高昂的错误，并与利益相关者建立了信任。

5。变革管理和文化

代理人工智能改变了工作的完成方式，因此文化准备至关重要。领导者应该清楚地传达目标，将人工智能展示为合作伙伴而不是替代品，并让团队参与塑造新的工作流程。例如，我们看到客户举办研讨会，让员工共同设计代理辅助流程，从而增加支持并减少阻力。

6。用户培训和支持

即使有很好的流程和治理，采用也取决于人。培训员工理解、信任人工智能代理并与之协作是关键。当人们知道如何使用人工智能以及他们的判断在哪里至关重要时，他们就会不再将其视为竞争，而是开始将其视为优势。在实践中，培训、研讨会和内部人工智能“冠军”可以帮助团队从怀疑转向自信采用。

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底线

代理人工智能具有变革性。但仅靠代理人工智能无法带来企业规模的影响。变革管理、流程设计、治理、数据、培训和编排将实验转化为可衡量的结果。

最后，你的人工智能的强大程度取决于它周围的非人工智能基础。

正是这些基础，而不是炒作，将决定哪些领导者在代理人工智能时代取得成功。

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