IT部门AI代理：60%日常任务洞察

AI代理在企业中的崛起

AI代理正在成为科技界的下一个大热门，似乎每个人都想分一杯羹。但这些代理在企业内部到底在做什么呢？在许多情况下，它们不仅在执行自己的任务，还在帮助创建更多的代理。它们在IT部门尤为有用，管理系统性能，包括支持其他AI代理的基础设施。然而，它们在不同行业的角色可能会有很大差异。

Cloudera最近的一项调查涉及1,484名IT领导者，显示惊人的96%的组织计划在未来一年内扩大AI的使用。这是一个令人印象深刻的数字，考虑到通常任何调查中至少有10%的受访者是异常值。此外，57%的这些组织在过去两年内已经开始实施AI代理。然而，这种兴奋情绪因数据隐私、整合挑战和数据质量问题而受到抑制，这些问题可能会使这些计划脱轨。

当前应用和部署策略

目前使用的大多数AI代理都嵌入在IT运营中，主要集中在性能优化（66%）、安全监控（63%）和协助开发（62%）方面。那么，这些代理从何而来呢？66%的受访者使用企业AI基础设施平台构建这些代理，而60%的人利用已嵌入核心应用的代理能力。据调查作者称，这种方法突显了对可扩展、安全且与数据源紧密相关的部署的偏好。

除了IT优化外，AI代理还在面向客户的操作中留下印记，主要用于客户支持（78%）、流程自动化（71%）和预测分析（57%）。在构建这些代理时，首选技术包括企业AI基础设施平台（66%）、应用内的代理能力（60%）和专用AI代理平台及框架（60%）。

挑战和担忧

当然，AI代理并非没有问题。常见的挑战包括数据隐私问题（53%）、与现有系统整合的困难（40%）和高实施成本（39%）。超过三分之一（37%）的受访者发现将AI代理整合到现有系统和工作流程中“非常”或“极其”具有挑战性。正如调查作者所指出的，部署AI代理远非简单的即插即用过程，这与之前技术进步中持续面临的挑战相呼应。

技术领导者渴望在AI代理方面有所改进，特别是在数据隐私和安全功能（65%）、更快的训练和定制选项（54%）、更好的自然语言处理（51%）以及改进的上下文理解（50%）方面。

行业特定用例

AI代理在不同行业的用例差异很大：

• 在金融和保险领域，领先的应用包括欺诈检测（56%）、风险评估（44%）和投资咨询服务（38%）。
• 制造业看到AI代理用于流程自动化（49%）、供应链优化（48%）和质量控制（47%）。
• 在医疗保健领域，AI代理主要用于预约安排（51%）、诊断辅助（50%）和处理医疗记录（47%）。
• 电信行业利用AI代理进行客户支持机器人（49%）、提升客户体验（44%）和安全监控（49%）。

实施AI代理的建议

Cloudera的调查为希望有效实施AI代理的企业提供了几个建议：

• 加强数据基础：确保你拥有现代数据架构和统一平台，能够处理AI代理所需的多样化和大量数据。
• 专注于高影响项目：从承诺即时投资回报的举措开始，如客户支持和流程自动化，这些直接解决关键业务需求。
• 建立明确的责任制：定义谁负责代理的表现——无论是开发者、业务所有者还是运营团队。
• 开发治理和伦理框架：实施系统以审计偏见，确保决策透明，并定期评估代理行为是否符合公司政策和用户期望。
• 提升团队技能：超越基本培训，发展混合技能集，使员工能够构建、整合和理解AI代理，培养人类与AI之间的持续学习和协作文化。

调查回应中反映出的热情表明，AI代理即将成为AI技术的下一个主要浪潮，提供有针对性的解决方案，而不是许多人担心的复杂、覆盖广泛的系统。看看计划中的96%的采用率是否会成为现实将会非常有趣。