AI狂热不敌冷峻现实：企业下调AI代理预期，实现全自动化仍需数年时间

媒体报道，AI通过通用型聊天机器人和AI编程工具正在改变人们的工作方式，为OpenAI和微软等公司的收入带来增长，各家公司一直在尝试把员工的工作内容交给人工智能代理（AI agents）。

然而，许多企业在使用更复杂的AI代理时却遇到了困难，这些代理往往“胜任不了工作”，因此AI提供商不得不亲自介入、与客户一起排查问题，避免AI“搞砸事情”。

例如，欧洲零售商Fnac在使用AI客服代理时遇到困难。Fnac曾测试过OpenAI、Google和其他实验室的模型，但效果不佳。该公司首席数字与电商负责人Olivier Theulle对媒体表示，可靠性是个问题：当顾客反馈产品有缺陷时，AI要求顾客提供产品序列号，但却把这些序列号与其他产品的序列号混淆了，而这些序列号仅有一位数字不同。

Fnac每年营收达100亿美元。Theulle说，直到与以色列公司AI21 Labs达成合作，并获得其工程师的协助后，这个AI代理的表现才开始变得稳定。AI21联合CEO Ori Goshen说，

“问题在于，模型开箱即用时在各类基准测试上表现很好，但在真实企业环境中表现并不好。”
“需要进行相当程度的定制化。”

一些公司对媒体表示，只有在自家软件工程师花上数月时间部署AI代理，并从AI公司那里获得直接技术支持后，他们才能真正从中受益。如今，科技公司领导者也表示，企业不能指望在没有AI厂商“手把手扶持”的情况下，让复杂AI项目顺利运行。

风投Vinod Khosla在10月接受媒体采访时表示，

“这就像说‘我们有辆赛车，任何人都能开’，但普通人根本无法发挥赛车的最大性能。”

Khosla是OpenAI的早期投资者，最近又投资了一家AI咨询初创公司，该公司向T-Mobile等企业派驻工程师，帮助他们在大型组织内落地AI。这家初创公司Distyl只是众多在该领域崛起的公司之一，它们为需要支持的企业提供高科技咨询服务。OpenAI、Anthropic、Salesforce和Snowflake等AI开发商和AI代理提供商也开始招聘前线部署工程师（FDEs）或推出类似咨询服务，但这往往会提高他们的成本。

另一个例子则是专为汽车经销商提供软件、年销售额90亿美元的Cox Automotive。此前该公司开发一个AI代理，用于为经销商制作营销网页。由于该公司是亚马逊云服务AWS在汽车领域的最大客户之一，所以得到了“白手套式的服务”。

Cox首席产品官Marianne Johnson对媒体表示，AWS工程师和为该代理提供AI技术的Anthropic工程师飞到Cox位于亚特兰大的总部，与Cox的软件开发人员并肩工作了数天共同构建这个工具。她拒绝透露Cox为此向AWS和Anthropic支付了多少费用，但估计未来数年可节省数百万美元的人力成本，因为公司无需再人工为客户制作网站。

“它很自信地胡说八道”

AI代理的目标是处理客户服务问题、管理IT系统等各种任务。AI和云服务提供商正在押注企业使用AI代理带来的收入，将其作为未来一两年投入数千亿美元建设AI数据中心的理由。

但这些供应商以及部分客户高管表示，AI代理太难配置，而且行为常常不可预测。这使得它们无法用于那些一旦出错就会造成严重后果的任务。因此客户降低了预期，不再奢望AI代理能自动化太多工作，并暂缓在客户支持和网络安全等关键岗位部署AI代理。

例如，IT服务巨头Kyndryl今年开始测试微软的Security Copilot，这是一款聊天机器人，旨在对接企业IT系统，用简单英语解释潜在安全漏洞，相当于自动化网络安全分析师的工作。但负责公司内部网络安全的Scott Owenby对媒体表示，当Kyndryl员工尝试询问一些基础问题，比如“哪些公司设备运行的是过期软件”时，Security Copilot给出的答案明显是错误的。Owenby说，

“它信心满满地胡说八道，而我佩服这种自信，但我无法相信它的数据。”

Kyndryl花了约5万美元测试了Security Copilot六个月，之后决定停止使用这款软件。Owenby说，

“我基本上是把5万美元烧了。这不算多，如果哪怕有一点用我们都会继续用，但我们没想到它居然完全没法用。”

Owenby还说，其他AI工具效果更好，例如Palo Alto Networks的软件可以自动处理网络安全中重复繁琐的工作，例如调查员工从新地点登录或截取敏感数据截图的情况。这使得他过去一年减少了部分安全团队的人手，但他表示仍然需要工作人员监控这些AI工具，而不能完全让AI全权执行。

“有些炒作成分”

博世电动工具（Bosch Power Tools）年营收超57亿美元。该公司数字客户体验负责人Florian Haustein对媒体表示，公司一年多以来一直在测试一款聊天机器人，用于回答客户关于工具使用方式和故障排查的问题。

但Haustein表示，这款聊天机器人仍然经常给出错误答案，一些错误答案甚至可能导致用户受伤。因此，该项目仍停留在试点阶段。他还表示，博世正在测试Google、OpenAI等多家实验室的模型。

Haustein对媒体说，博世在另一个不那么激进的客服聊天机器人上收效更好，该机器人只回答更基础的问题，例如在哪可以买到某款产品；还有一款由SAP提供的AI工具能读取客户咨询内容，并自动分配给合适的人类员工。Haustein说，

“我认为‘完全用AI做客服’有些炒作。”
“你必须确保答案接近100%准确……但我们仍然看到幻觉和错误答案。我认为我们还没有达到能够完全自动化所需要的信心水平。”

一些技术供应商也承认AI代理还未成熟。亚马逊CEO Andy Jassy在上周四的财报电话会上说：

“现阶段，构建AI代理仍比想象中困难。”
“但随着时间推移，企业从AI中实现的很多价值将来自AI代理。”

目前，通用聊天机器人、编程助手、AI搜索和AI视频生成工具的采用，已经帮助工程、市场和产品管理团队提升了效率，企业高管们对媒体表示。

这推动了AI供应商的新收入增长：根据媒体的生成式AI数据库，由OpenAI和Anthropic引领的20家AI原生初创公司，每年因AI办公用途获得的年化收入已达230亿美元，而三年前几乎为零。

但要单独计算“AI代理”带来的收入却很困难。在Google、微软和亚马逊等云公司，大部分收入增长来自OpenAI、Anthropic和Meta等大型AI开发商租用服务器，而非企业类AI应用。

在出售AI代理的企业软件公司中，结果不一。Salesforce今年早些时候表示，其Agentforce产品（用于自动化销售邮件、跟踪发票等任务）年收入超过1亿美元。ServiceNow则称，其用于自动处理IT服务工单的AI软件，有望在2026年底前实现10亿美元收入。但这两家公司的收入增长最近几个季度都比2023年大多数时间慢。

SAP尚未单独公布AI产品收入，但CEO Christian Klein在本月的财报电话中表示，AI将在未来两年带来“双位数收入增长”。

许多提供AI代理的软件公司，包括Salesforce、Snowflake和Xero，目前甚至没有对这类产品收费，他们希望等客户真正认可价值之后再收费。

ServiceNow全球客户运营总裁Paul Fipps对媒体表示，近期客户在试点AI功能方面不再那么兴奋，因为他们变得更加现实，开始考虑AI代理究竟能合理自动化哪些任务。Fipps说，

“在过去12到18个月里，由于生成式AI的发展速度太快，很多客户积极试点这些AI能力，钟摆被推到了极端的一侧。”
“现在你看到钟摆开始回摆。”

他仍然乐观，认为随着AI代理不断进步，未来几年企业会继续大力投入。

目前，AI代理在软件开发领域最成功。AI编程代理正成为许多公司工程团队的标配。但软件工程师仍需检查AI的代码，因为AI会犯错，意味着任务还不能完全自动化。

“保持现实”

Palo Alto Networks首席执行官Nikesh Arora表示，销售AI工具的公司必须谨慎，不要过度承诺AI能自动化多少工作。他认为，网络安全岗位要实现完全自动化仍需数年。

“我们保持现实的态度，（完全自动化）需要更多努力，我们必须非常确定，当把操作交给AI时，它采取的行动是正确的，因为网络安全是有后果的。”

尽管如此，公司仍然认可AI代理带来的收益，即使需要“有人看着”。例如，加拿大太阳马戏团Cirque du Soleil正在使用SAP提供的一款AI代理，追踪其服装和舞台布景供应商的发票。

当供应商发邮件询问发票状态时，AI代理会检查SAP系统中发票是否处理完毕，并草拟回复邮件。过去，该公司有两名全职员工做这件事；现在，这两人已被安排到其他部门，只需一人审核AI草稿再发出即可。

该工具的运营成本低于一名全职员工的薪资，副总裁Philippe Lalumière对媒体说：

“有时候AI写的邮件不太礼貌，但供应商得到回复更快、更清楚，所以整体满意度更高。我们没有因为它裁员，但生产力提升很明显。”

与此同时，其他AI代理供应商也提醒客户，要把这些工具视为实验性项目，而不是能立即带来回报的投资。

微软核心AI产品开发总裁Asha Sharma上周在The Information的WTF峰会上表示：

“把AI代理视为研发预算……一种将在未来5到10年见效的投资。”
“我认为我们还处在非常早期阶段……我们现在有数百万个AI代理投入生产使用，但大家仍然在摸索如何让AI代理真正有用。”