IT部門AI代理：60%日常任務洞察

AI代理在企業中的崛起

AI代理正成為科技界的下一件大事，看來每個人都想參上一腳。但這些代理在企業內部到底在做什麼呢？在許多情況下，他們不僅在處理自己的任務，還在幫助創造更多的代理。他們在IT部門特別有用，管理系統性能，包括支持其他AI代理的基礎設施。然而，他們的角色在不同行業中可能有很大的差異。

Cloudera最近對1,484名IT領導者進行的調查顯示，驚人的96%的組織計劃在未來一年內擴大AI的使用。這是一個令人印象深刻的數字，考慮到通常在任何調查中至少有10%的受訪者是異常值。此外，這些組織中有57%已經在過去兩年內開始實施AI代理。然而，對數據隱私、整合挑戰和數據質量問題的擔憂使這份興奮蒙上了一層陰影，這些問題可能會破壞這些計劃。

當前應用和部署策略

目前使用的大多數AI代理都嵌入在IT運營中，大多數專注於性能優化（66%）、安全監控（63%）和協助開發（62%）。那麼，這些代理從哪裡來的呢？66%的受訪者正在使用企業AI基礎設施平台構建這些代理，而60%的人則利用已嵌入其核心應用中的代理功能。根據調查作者的說法，這種方法突顯了對可擴展、安全且與數據來源緊密相關的部署的偏好。

除了IT優化外，AI代理在面向客戶的運營中也留下印記，主要在客戶支持（78%）、流程自動化（71%）和預測分析（57%）方面。談到構建這些代理時，選擇的技術包括企業AI基礎設施平台（66%）、應用內的代理功能（60%）和專用的AI代理平台及框架（60%）。

挑戰與關注

當然，AI代理也有其問題。常見的挑戰包括數據隱私方面的擔憂（53%）、與現有系統整合的困難（40%）和高實施成本（39%）。超過三分之一（37%）的受訪者認為將AI代理整合到現有系統和工作流程中是「非常」或「極其」具有挑戰性的。正如調查作者所指出的，部署AI代理遠非簡單的即插即用過程，這與之前技術進步中持續存在的挑戰相呼應。

技術領導者渴望在AI代理方面得到改善，特別是在數據隱私和安全功能（65%）、更快的訓練和定制選項（54%）、更好的自然語言處理（51%）和改進的上下文理解（50%）方面。

行業特定用例

AI代理的用例在不同行業中有顯著差異：

• 在金融和保險領域，主要應用包括欺詐檢測（56%）、風險評估（44%）和投資諮詢服務（38%）。
• 製造業看到AI代理被用於流程自動化（49%）、供應鏈優化（48%）和品質控制（47%）。
• 在醫療保健領域，AI代理主要用於預約安排（51%）、診斷輔助（50%）和處理醫療記錄（47%）。
• 電信業利用AI代理進行客戶支持機器人（49%）、提升客戶體驗（44%）和安全監控（49%）。

實施AI代理的建議

Cloudera調查為希望有效實施AI代理的企業提供了幾個建議：

• 加強數據基礎：確保你有一個現代化的數據架構和統一的平台，能夠處理AI代理所需的多樣且大量的數據。
• 專注於高影響力項目：從承諾即時投資回報的舉措開始，例如客戶支持和流程自動化，這些直接解決關鍵業務需求。
• 建立清晰的責任制：定義誰對代理的表現負責——無論是開發者、業務所有者還是運營團隊。
• 發展治理和倫理框架：實施系統以審計偏見，確保決策的透明度，並定期評估代理行為與公司政策和用戶期望的一致性。
• 提升團隊技能：超越基本培訓，發展混合技能，使員工能夠構建、整合和理解AI代理，培養人類與AI之間持續學習和協作的文化。

調查回應中反映出的熱情表明，AI代理將成為AI技術的下一個主要浪潮，提供針對性的解決方案，而不是許多人擔心的複雜、涵蓋廣泛的系統。將來能否實現計劃中的96%採用率，將會是一件引人注目的事情。