自主AI智能体的潜力

自主AI智能体的突出特点是其能够根据既有信息和设计目标自主做出决策并执行任务。它们不仅能够将大型项目分解为更小的任务，并逐步解决，还能通过与人类员工及其他部门（如库存、市场营销和销售）的协调，共同应对复杂的客户需求。

尽管生成式AI在2022年11月ChatGPT推出时获得了巨大关注，但随着人们意识到其局限性，这种热潮有所减退。Workato在推出其新的销售和IT自动化智能体时指出，现有的AI解决方案未能完全满足企业需求，尤其是在端到端执行流程、企业应用集成和用户体验一致性方面存在不足。

新加坡商业联合会（SBF）和新加坡资讯通信媒体业商会（SGTech）智能技术行动委员会（Stac）主席王伟明对此表示乐观。他认为，自主AI智能体如同高效的员工，可以在有限指导下以极快的速度完成任务。相较于简单的任务协同工具（如Co-pilot），自主AI智能体能够在提升效率和生产力方面为企业带来更多价值。

自主AI智能体的实际应用

电信公司Verizon全球解决方案董事总经理Duncan Kenwright指出，自主AI智能体在销售和客户体验领域的试验并不令人意外。这些智能体能够根据海量数据为每位顾客提供高度定制的服务，而不仅仅基于广泛的人口统计数据进行推荐。无论公司规模大小，自主AI智能体都能够在大规模运营的同时，为每个客户提供个性化体验。

此外，软件即服务（SaaS）提供商也在推广自主AI智能体，使技术更加廉价和易于获取。Salesforce东南亚首席技术官Gavin Barfield指出，许多企业在自建AI团队方面投入了大量资源，但结果不尽如人意。他建议企业不要自行开发AI，而是利用现成的解决方案，以节省资源并快速实现AI的价值。

自主AI智能体的付费模式也在发生变化。例如，客户关系软件公司Zendesk宣布将仅对由AI智能体自主解决的问题收费，而Salesforce也正在探索类似的基于结果的付费模式。Stac的王伟明认为，这种按次付费或订阅模式有助于企业以较低的成本进行初期试验，但并不适合所有企业，因为基于使用量的定价可能会使成本预测复杂化，许多公司仍然偏好更可预测的成本结构。

自主AI智能体面临的挑战

尽管自主AI智能体在改变业务流程方面具有巨大潜力，但它们也面临着一系列挑战。首先是数据隐私和安全问题，尤其是在处理敏感金融数据时需要加强保障。生成式AI也存在训练数据偏见，可能导致不公平的结果，尤其是在贷款审批等领域。

此外，AI智能体的决策过程缺乏透明性，可能给监管合规带来困难。因此，企业需要建立强大的数据治理机制，进行持续的系统监控，并在人类监督下作出关键决策，以在最大化AI潜力的同时有效管理风险。

彭博情报高级技术分析师Anurag Rana认为，客户服务、人力资源和供应链管理是自主AI智能体的潜在应用领域，但系统出错或“幻觉”的风险是一个重大挑战。传统的聊天机器人会将未解决的问题转给人类，而生成式AI自主智能体可能会在解决方案不明确的情况下继续尝试解决问题，这可能导致代价高昂的错误并损害公司的声誉。

信息技术研究公司Info-Tech Research Group的研究实践主管Scott Bickley对SAP推出的自主AI代理也持谨慎态度。他指出，企业在使用这些技术时必须深入了解数据结构的要求、系统的复杂性以及流程的标准化程度，以确保智能体能够在没有错误的情况下有效运行。

最后，尽管自主AI智能体具有自主运行的能力，但道德问题仍然是一个关键挑战。随着对数据的依赖不断增加，企业技术负责人需要设置保障机制，以防止AI技术被不当使用。技术顾问Bensen Koh认为，随着智慧城市、自动驾驶汽车和先进数字孪生技术的发展，一个可行的AI解决方案模型将逐渐出现。

然而，Workday亚太区首席技术官Shan Moorthy表示，尽管许多新加坡企业正在积极投资AI和机器学习，但很多人对于生成式AI的实际价值实现感到失望。因此，企业在采用自主AI智能体时将更加谨慎，避免过度依赖炒作，确保技术的实际应用能够带来切实的价值。

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