人工智能崛起：从辅助工具到前线战斗者的变革

虽然 人工智能工具 继续重塑知识工作，以自动化电子邮件、总结会议和生成内容，但一个更大的劳动力仍然处于数字化转型的边缘。

尽管占全球就业的近80%，零售、医疗保健、酒店和制造等行业的前线工人仍然依赖于过时的系统、零散的工作流程和手动操作来完成他们的任务。

但一个新的时代即将来临：一个人工智能不仅仅是辅助，而是主动行动的时代。代理人工智能将改变工作的方式，特别是对于那些常常被忽视的前线劳动力。

超越答案：代理人工智能如何改变前线工作？

人工智能代理可不仅仅算是一个更聪明的 聊天机器人。它是一个可以自主感知、决策和行动的人工智能驱动助手。它不需要等待指令，而是主动出击。它跨系统工作，识别需要完成的任务，并协调必要的步骤以实现目标。简而言之，它从被动转变为主动。

为什么前线最需要人工智能代理

前线企业正承受着劳动力短缺、成本上涨和需求不稳定带来的巨大压力。同时，员工 的期望也在发生变化。工人们希望获得更多的自主权，更快的支持访问，以及与他们合作而不是对抗他们的系统。

代理人工智能可以同时满足这两个需求。它使企业能够更快地响应，同时赋予员工在没有持续监督或繁文缛节的情况下执行工作的能力。代理人工智能在工作流程中协调行动——当组织将任务管理、沟通、培训和劳动力管理等点解决方案整合到一个平台时，它的全部潜力得以释放。它使前线能够在洞察与行动之间闭合循环，而这在使用碎片化工具时几乎是不可能的。

比如说，如果一名前线员工漏掉了必要的任务，比如商店审计或安全检查，代理人工智能不仅仅是记录失败或通知经理。它可以诊断问题，确定可能的根本原因，推送针对性的培训，重新分配责任，并进行跟进，所有这些都是自主完成的。

代理人工智能演变的三个阶段

我们正经历着从被动人工智能到主动人工智能的转变。将这一演变分为三个阶段是有帮助的：

1.基于洞察的人工智能：人工智能检索信息、回答问题并总结内容。

2.代理人工智能突破（当今的前沿）：人工智能协调实时行动并闭合循环，同时让人类保持知情。

3.人工智能的架构师（即将到来）：多智能体系统能够在最小监督下自我优化。

大多数公司仍处于第一阶段。向第二阶段迈进——在这一阶段，人工智能不仅能帮助完成工作，还能参与工作，且无需进行全面改革。

为什么是现在？

那么，为什么自主智能今天变得可能，而之前却不行？

三个因素促成了这一变化：

模型的成熟度：现代人工智能模型在处理上下文和细微差别方面比一年前更出色。

平台已准备好：连接调度、任务管理、学习和沟通的基础设施变得更加灵活和一体化。

数据的可用性：现在终于有足够的结构化前线数据来支持智能化自动化。

现在出现的一些常见用例

自主智能已经在多个实际领域开始应用：

培训管理：在任务未完成或审计失败后，自动分配微学习。

人员调配和排班: 填补因缺勤、换班或合规要求造成的空缺。

任务分配: 根据技能、可用性和绩效，把时间敏感的任务分配给合适的团队。

实时通知: 当某个阈值被突破时，及时通知员工并采取相应措施（例如，安全违规、库存问题）。

伦理、隐私与合规：基础要素

随着代理型人工智能越来越多地应用于前线工作，组织必须直面伦理和监管带来的影响。这些系统会处理敏感的员工数据，实时做出影响工作负载和结果的决策，并且通常在受到严格劳动和隐私法律监管的环境中运作。

需要重点关注的领域有：

透明度: 员工和管理者需要了解人工智能是如何做出决策的。

同意与控制: 员工应该知道人工智能何时在他们身上做决定，并在合适的情况下能选择加入或退出相关机制。

偏见缓解: 必须对人工智能进行定期审计，以确保它不会在排班、绩效跟踪或学习机会方面加剧系统性偏见。

数据治理: 使用人工智能时必须遵循当地的数据隐私法规，比如数据保护法和英国的通用数据保护条例（GDPR），以及劳动保护，确保敏感信息得到妥善处理。

人类监督: 即使自主性增加，始终应该有一个人类审查的渠道，特别是当决策影响合规性、薪酬或工作状态时。

代理人工智能可以发挥积极作用，减少摩擦，改善公平性，并赋能员工，但前提是组织将伦理和合规视为设计原则，而不是走过场。

采用障碍

如果潜力如此明显，是什么让公司犹豫不决？

孤立的系统: 如果任务、学习、沟通和劳动力工具之间没有集成，人工智能就无法有效运作。

有限的想象力: 很多人还是把人工智能当成后台工具，而不是前线的帮手。

信任问题: 前线员工不会使用那些他们不理解或没有好处的人工智能工具。

成功始于为前线团队解决实际问题，而不是单纯为了引入人工智能。员工更有可能信任和采用那些节省时间、简化日常任务或帮助他们取得成功的工具。

通往自主的道路从小开始

要实现完全自主是需要时间的。它始于识别高摩擦时刻，在这些时刻，人工智能可以跨工具和团队协调一系列行动，最好是一个单一的、高影响力的用例。可以关注以下几个方面：

- 数据已经存在

- 决策是基于规则的或可重复的

- 延迟会造成操作上的摩擦

从这里开始，构建专注、有目的且可衡量的人工智能代理。随着时间的推移，这些代理可以演变成更复杂的系统，自我协调并适应现实世界的反馈。

未来：让人类参与其中

今天的代理人工智能仍然需要人类的监督。但随着信任、性能和整合的改善，我们将朝着一个模型发展，在这个模型中，人类监督、完善和优化人工智能系统，而不是管理每一个决策。

在这个未来，前线操作不仅仅是被动反应的。它们将是适应性的，能够自动调整以应对新数据、新需求和新干扰，而无需等待一系列的批准或沟通延误。

代理人工智能并不是要取代人类的工作。它是为了增强人类劳动力，将人工智能从一个被动工具转变为一个主动合作伙伴。对于愿意重新思考工作方式的组织来说，收益是显著的：更快的决策、更好的结果，以及一个最终得到与他们一样聪明和灵活的系统支持的前线团队。