AI 代理 - 當下最熱門的 AI 術語 - 能夠自主運作，利用外部工具完成複雜任務，幾乎不需要人工干預。
它們可以 24/7 不間斷工作，不會生病，也不會因薪資待遇而罷工。難怪像 Nvidia 這樣的大公司已經開始在工作中應用它們。
而且它們不僅僅能完成簡單的日常任務。最重要的機遇在於利用這種全球規模的機器智能來創造全新的商業機會，開發令人驚嘆的新產品和服務。
每個行業都將受到 AI 代理的影響，但有些行業會比其他行業更快採用它。這些行業將率先獲得增長和生產力提升的益處。
因此，如果你想預測 AI 代理在你所在行業的發展時間表和影響，了解推動或阻礙其應用的具體因素至關重要。
要了解這一點，你可以先問自己以下三個問題：
是否存在安全的監管環境？
如果金融、醫療保健或製造業等重要行業的主要參與者對可能出現的問題沒有保障，他們就不會對實施 AI 代理有信心。
他們需要滿足股東期望並通過審計。在 AI 代理和自動化虛擬員工領域，所有關於生成式 AI 應用的問題仍然存在，甚至更多。
法律灰色地帶和倫理困境仍然存在，這足以讓謹慎的企業採取觀望態度。沒有公司想成為第一個因自動化代理員工造成數據泄露、版權侵犯或違反 DEI 規則而被起訴的案例。
當行業領導者確信已經建立了使用 AI 代理的框架，能夠推動增長，符合當前法規，並且不會面臨違反未來法規的風險時，就會全面推進。我認為科技、電信、電子商務和物流等行業在這方面已經相當成熟。
是否存在商業案例？
必須有盈利的方式。企業需要看到明確的、可衡量的效益，如成本節約、效率提升或客戶體驗改善。當他們清楚地看到這些時，就會進行投資。這意味著那些關鍵指標較難衡量的行業 - 如教育、政府或社會服務 - 可能難以識別和定義商業案例。
這些行業在其他軟性指標上的影響可能會很大。例如，教師在批改作業上花費的時間減少，可能意味著有更多時間與學生面對面交流。對這些領域的領導者來說，如果不想錯過這場革命，找到商業案例是一個特別緊迫的挑戰。
我們是否已經準備好？
這包括兩個方面 - 技術準備和文化準備。
技術準備意味著要獲得基礎設施、數據、平台和工具的訪問權限 - 許多人認為這是相對容易的部分。
文化準備涵蓋廣泛的範圍。從技能組合和建立重視持續學習和培訓的工作場所，到建立對技術推動業務增長的信任，再到能夠根據業務目標戰略性地部署 AI 代理。
許多公司可能在技術上有能力部署 AI 代理，但缺乏安全有效使用所需的文化框架。或者相反。
由於這些原因，一些行業在整合 AI 代理方面可能面臨挑戰，包括那些可能擔心 AI 威脅到人類工作的行業，例如法律或媒體領域。還有那些受限於傳統系統或歷來難以吸引技術人才的部門，如政府、公共部門和公用事業。
另一方面，技術、金融和零售等行業和部門已做好準備率先行動。在這些領域，企業在之前多次數字化轉型浪潮中不斷磨練其技術和文化準備。通過這樣做，他們已經為數字化和互聯繫統奠定了基礎，這些系統對於 AI 代理的真正騰飛至關重要。
AI 代理機遇
AI 代理將顛覆傳統商業秩序。就像網際網路革命一樣，舊的統治者將會衰落，新的領軍者將會崛起。
對某些部門和行業來說，其價值和使用場景比其他行業更為明顯，但機遇對所有人都是存在的。
那些在過去幾十年裡率先投資電腦、網際網路、雲計算，最終投資 AI 的組織顯然已經領先一步。
但這並不意味著任何人都會被落下，今天就要理解這些挑戰和機遇，這對於任何想在明天從中受益的人來說都應該是首要任務。
