大多數 CIO 和 CTO 都看好智能代理 AI，認為這項新興技術很快就會成為企業的必需品，但負責實施的基層 IT 專業人員卻對此存在嚴重疑慮。
根據運行時間監控服務商 PagerDuty 的最新調查顯示，53% 的技術主管認為 AI 代理在未來兩年內將成為核心業務運營工具，而只有 29% 的 IT 從業者認同這一觀點。
PagerDuty 的 CTO Tim Armandpour 表示，IT 從業者的懷疑態度很正常，因為他們需要負責部署和維護 AI 代理。雖然 CIO 和 CTO 的工作是探索新技術，但 IT 經理和員工"更貼近實際操作，更了解大規模運營和管理的複雜性"。
一些 IT 領導者表示，這項針對總監級及以上 IT 專業人員的調查表明，CIO 和 CTO 需要對員工進行教育，並向他們推廣代理技術。
一些專家認為，真正自主的代理技術仍處於起步階段，很少有組織部署複雜且功能完備的代理。但在未來幾年，隨著採用率飆升，C 級 IT 領導者與員工之間的分歧可能會造成問題。
廣泛採用即將到來
PagerDuty 調查顯示，總體上 38% 的受訪者認為代理將在未來兩年內成為核心技術，另有 50% 的人認為代理在同一時期將是外圍技術。這與 Salesforce 旗下 MuleSoft 最近的調查結果基本一致，後者發現 93% 的企業 IT 領導者已經部署或計劃在兩年內部署 AI 代理。
雖然 C 級技術主管熱情高漲，但 Savvi AI (一家 AI 部署平台供應商) 的 CEO Maya Mikhailov 表示，代理技術可能比許多 IT 領導者現在理解的更複雜，目前作為代理銷售的產品使用的是"高度確定性和預設"的工作流程路徑。她補充說，真正的 AI 代理將有自由決定它們運行的流程和工具使用，並從這些決定中學習。
部署需要大量工作
Mikhailov 說，一些抵制可能來自於理解部署工作所需的 IT 專業人員。其他 AI 專家也警告組織不要在沒有外部幫助的情況下構建 AI 代理。
Mikhailov 說："一線 AI 從業者可能已經看到了使代理工作流程正常運行所需的定製、質量保證和維護工作量。雖然未來可能涉及 AI 代理自行編寫代碼並連接系統，但現在仍然需要大量人工勞動和測試。"
PagerDuty 的 Armandpour 表示，IT 從業者猶豫的另一個原因是缺乏部署和監控技術的專業知識。他認為，隨著 IT 工作者親身實踐，一些自然的懷疑態度會消散。他補充說，除了實踐經驗外，現在很少有地方可以學習代理知識。
他說："許多人將不得不被迫學習。一旦這種學習開始增長，就會形成一種自下而上的採用方式，會有足夠多的 CIO、CTO 和公司願意投入，因為說實話，你別無選擇。"
Pull Logic (一家庫存管理軟體提供商) 的聯合創始人兼 CTO Rahul Chahar 補充說，除了擔心技能短缺和部署困難外，許多 IT 從業者近年來已經看到其他 AI 項目失敗。他補充說，在目睹了幾個"過度承諾"的 AI 計劃失敗後，他們可能不願意投入其他大規模部署。
Chahar 呼應了 Mikhailov 的批評，說道："IT 從業者對準確性、透明度、安全性和集成複雜性表示擔憂。智能代理系統往往難以預測、難以排除故障，並且難以與舊基礎設施融合，更不用說它們可能帶來的合規和安全問題。"
Pull Logic 在試圖為向建築承包商銷售產品的經銷商部署智能代理 AI 時遇到了困難。客戶想要一個 AI 驅動的工具來推薦產品缺貨時的替代品，但由於製造商之間的產品規格描述不同而導致不準確，Chahar 說。
他補充說："在測試期間，由於目錄結構的不一致，AI 開始產生幻覺數據。它開始編造產品編號和功能，如果不被發現，可能會導致嚴重的業務後果。"
從需要解決的問題開始
Chahar 補充說，要向員工推銷代理，CIO 和 CTO 必須首先關注他們試圖解決的問題。
他說："CIO 和 CTO 需要將智能代理 AI 計劃與團隊的實際挑戰保持一致。這意味著採用以問題為先的方法，而不是為了 AI 而追求 AI。"
他補充說，IT 領導者應該將人類專業知識融入採用過程，同時優先考慮透明度並投資培訓。"領導者不應該自上而下推動 AI，而應該展示切實的、漸進的成功案例，建立明確的問責框架，培養內部倡導者以推動信任和廣泛採用。"
IT 解決方案提供商 Presidio 的 CTO Rob Kim 補充說，CIO 和 CTO 還應該分階段部署 AI 代理，從小型但高影響力的項目開始，以獲得快速成功。他們還應該歡迎 IT 員工的定期反饋。
Kim 說："為從業者創造定期論壇，與領導層分享見解和挑戰。這確保領導層了解基層問題，並能主動解決。"
Kim 說，對 AI 代理持謹慎態度的 IT 從業者也應該記住，隨著技術的成熟，它會不斷改進。隨著模型推理能力的提高，真正的多代理協作將使代理能夠採取更多主動性來實現 IT 團隊的預期結果。
他說："這將是你使用過的最差版本的代理和智能代理 AI —— 它只會變得更好。人類將能夠編排更大量的並行工作流，並監督代理和機器人的工作。"
