智能体AI在企业中的9个有前景的应用场景

AI智能体已成为过去一年中最受瞩目的技术，在生成式AI的热潮因过高期望而有所降温后，智能体技术接过了接力棒。

AI智能体将生成式AI推向了一个新阶段，它强调的是运营决策而非内容生成。这种方法对业务流程产生影响的潜力，使得Aflac、大西洋健康系统、传奇娱乐和美国宇航局喷气推进实验室等组织已经开始追求AI智能体技术。

CRM领导者Salesforce已将其战略重心转向AI智能体，推出了Agentforce平台。IT服务管理巨头ServiceNow也在其Now平台中添加了AI智能体功能。微软和其他公司也纷纷加入这一战场。

随着AI智能体在众多情况和平台中涌现，对这项技术感兴趣的组织可能很难知道从何开始。据AI专家称，几个应用场景已经脱颖而出。

EY全球创新AI官员Rodrigo Madanes表示，AI智能体将与ERP、CRM和商业智能系统顺利集成，以自动化工作流程、管理数据分析并生成有价值的报告。与过去的一些自动化技术不同，AI智能体可以实时做出决策，使流程自动化成为主要应用场景。

Madanes说："AI智能体可以自动化以前需要人工干预的重复性任务，如客户服务、供应链管理和IT运营。这项技术的独特之处在于它能够适应变化的条件，在没有人工监督的情况下处理意外输入。"

以下是几位AI专家看到的AI智能体的九大应用领域。

软件开发

AI智能体有望将AI编码助手或副驾驶转变为更智能的软件开发工具，能够编写大段代码。虽然编码助手迄今为止收到的评价不一，但分析公司Gartner预测，更智能的AI智能体将在三年内编写大部分代码，这将导致大多数软件工程师需要重新培训技能。

数字化转型咨询公司Publicis Sapient的执行副总裁兼首席产品官Sheldon Monteiro表示，编码智能体不仅会编写代码，还会有独立的智能体审查代码错误。

他说："由于DevOps工具链已经在自动化工作流程，添加AI智能体是自然的演进。这些智能体可以自主地从代码中逆向工程规范，从规范中正向工程测试用例和代码，并批准符合特定阈值标准的产物，提高整体自动化水平。"

包括MITRE在内的许多组织已经释放智能体来协助编码。据首席技术官Charles Clancy称，MITRE已经开发了自己的AI智能体用于代码管理。

他补充说："似乎效果最好的用例是在存储库管理中，它会遍历并修复代码存储库的错误。"

增强版RPA

许多组织已经在使用机器人流程自动化来自动化许多领域的简单和重复性任务。AI智能体也可以自动化任务，但它们还可以承担需要更高级决策功能的更复杂问题，Publicis Sapient的Monteiro说。

他说："通过AI，RPA从基于规则的操作转向适应性、自主流程，显著提高业务运营效率。新工具让我们能够训练智能体不仅做RPA正在做的最简单任务，而且实际能够理解异常逻辑何时也能工作的一些细微差别。"

一些AI专家预测，智能体将承担比RPA能处理的更复杂的任务，智能体有时会与RPA协同工作以实现新的自动化水平。

客户支持自动化

组织长期以来一直使用简单的聊天机器人和语音机器人来处理简单的客户服务请求，但AI智能体将使客户服务自动化发展成为更强大的服务，不仅仅是回答几个常见问题，基于AI的客户体验解决方案提供商Genesys的首席技术官Glenn Nethercutt说。

Nethercutt说："我倾向于将智能体AI定义为执行基于推理、多步骤、非确定性任务的自主能力。这是一种在没有人类指导的情况下处理真正复杂和适应性决策过程的能力。"

自动化企业工作流程

随着ServiceNow、Salesforce和其他供应商拥抱AI智能体，专家表示，企业工作流程将成为该技术的亮点，使企业能够通过自动化日常任务来简化流程。

例如，AI智能体可以在没有人类输入的情况下将会议记录转换为项目工单，或根据供需预测触发供应商订单，Monteiro说。

网络安全和威胁检测

几家网络安全提供商已经部署AI智能体来检测和响应威胁。Monteiro说："网络安全中的智能体AI可以自主检测、反应甚至近实时缓解安全和欺诈威胁，减少对潜在攻击的响应时间并增强整体安全性。"

提高生产力

全球律师事务所Avantia使用商业和开源生成式AI来驱动其智能体，这些智能体充当坐在Microsoft Word或Outlook内部的伙伴，随时准备执行任务。

首席技术官Paul Gaskell说："我们领域的关键挑战是有数百项任务可能不太适合自动化，它们不适合SaaS解决方案。在太多地方有太多独立的任务。"

生成报告

文本写作和图像创建是生成式AI的最早流行用例之二。现在，AI智能体可以为内容创建过程增压。例如，EY在其第三方风险管理服务中使用AI智能体。

EY主管Sinclair Schuller说："你雇用我们来评估你引入的某个供应商。我们的风险评估师做这项工作，在一个供应商上花费多达50小时，仔细研究合同和其他文档以产生指出我们观察到的风险的报告。"

人力资源和员工支持

AI智能体的另一个相对低风险、高价值的用例是回答员工问题并代表他们处理简单任务。事实上，IBM一月份关于生成式AI开发的调查得出结论，43%的公司使用AI智能体用于人力资源。

商业智能

AI智能体将产生重大影响的另一个领域是商业智能。虽然BI仪表板相对容易使用，但获得超越标准类别的见解通常需要数据团队的工作来提取，AI驱动的BI供应商Zenlytic的联合创始人兼首席执行官Ryan Janssen说。

与BI解决方案配对的AI智能体可以让更多员工获得有用的分析，他说。例如，用于BI的AI智能体可以建议营销团队在哪里花费预算，或根据餐巾纸上绘制的示例创建图表，Janssen说。

许多组织刚刚开始其智能体AI之旅，还有数百种用途有待发现，Janssen补充说。编码智能体是早期用例，因为编程是细节驱动和耗时的，但现在编码爱好者正在使用编码助手构建应用程序。

Janssen说："它们最好的应用方式是当你有繁重的工作、需要大量工作或需要大量关注细节时。"

当数十个智能体串联并组织起来时，企业将看到新的突破，他补充说。

他说："我们甚至还没有触及智能体能做什么的表面。我们不知道一个组织看起来像什么，它们应该如何互动，以及如何治理。但我毫不怀疑，在接下来的几年里，我们将弄清楚这一点。"