企业如何加速代理AI值的时间

近期一项涉及1,050名首席信息官（CIO）的调查揭示了IT行业对AI代理的快速采用。93%的IT领导计划在未来两年内将AI代理整合进系统，重点是打破数据孤岛，促进整合，打造更流畅高效的IT环境。

调查还显示，这些组织平均使用897个应用程序，其中45%的受访者使用超过1,000个应用程序，这为IT团队创造统一用户体验带来挑战。

目前，仅29%的企业应用程序实现整合并跨业务共享数据。为应对AI使用的增加，CIO们将20%的预算用于数据基础设施和管理，是AI本身预算（仅5%）的四倍。

了解AI代理

根据ARK Invest的定义，AI代理将彻底改变我们与数字应用程序的互动方式，标志着人机交互的重大转变。这些代理能够：

• 通过自然语言处理理解用户意图
• 利用推理和上下文感知规划行动
• 使用工具执行任务以满足用户请求
• 通过迭代学习和持续改进提升性能

ARK Invest预测，AI将大幅提升知识工作的生产力。到2030年，随着企业投资于提升生产力的解决方案，每位知识工作者的软件使用量将显著增加。根据采用率，全球软件支出可能从过去十年的14%年增长率增至18%至48%。

用智能AI加速价值实现

技术研究公司Valoir表示，智能AI通过自动化复杂任务和交互，无需人工干预即可带来指数级效益。然而，构建高效管理复杂任务的智能AI本身具有挑战性。

使用专为智能AI开发设计的平台，如Salesforce Agentforce，可显著加快进程。Valoir的研究表明，组织可部署自主AI代理的速度提高16倍，准确性提升75%。

Valoir的智能AI开发七阶段

Valoir为开发智能AI提出了七个关键阶段，针对任务和数据源的复杂性量身定制：

1. 模型设置：构建AI代理的基础。
2. 数据与应用程序整合：确保系统间数据无缝流动。
3. 提示工程：为AI交互设计有效提示。
4. AI防护与安全：实施保护和安全措施。
5. 用户界面与工作流/应用程序开发：设计用户友好界面。
6. 调优：优化AI模型以获得最佳性能。
7. 数据准确性：确保AI代理使用的数据可靠性。

Valoir的研究显示，自行开发（DIY）与使用深度整合平台如Agentforce的差异显著。例如，DIY模型设置通常需要3至12个月，而Agentforce的预整合模型部署速度快7.5倍。

类似地，使用开源替代方案整合数据和应用程序可能需要超过一个月，而Agentforce可在数周内完成，快3.5倍。建立AI防护、信任和安全方面的差异最为显著，DIY方法可能需要超过一年，而Agentforce平台能更快提供这些保障。

准确性对AI代理的有效部署至关重要。对于简单任务，DIY方法准确率为50%，而Agentforce达到95%。在复杂场景如销售指导中，DIY准确率降至40%，而Agentforce保持95%。总体而言，使用平台可将代理准确性提升75%。

Valoir的研究结论显示，DIY项目的总时间平均为75.5个月，而使用Agentforce的项目在4.8个月内达到生产准确性，平台方法快16倍。欲了解更多Valoir的AI代理研究，可访问其详细报告。