芯耀
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在Cloudera對全球IT領導者的調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，幾乎所有IT領導者都熱衷部署AI智能體，但其對數(shù)據(jù)隱私、集成和數(shù)據(jù)質(zhì)量的擔憂仍然是阻礙部署的絆腳石。
可信的數(shù)據(jù)、分析和AI混合平臺廠商Cloudera發(fā)布了最新調(diào)查報告《企業(yè)AI智能體的未來》。該調(diào)查覆蓋14個國家的近1500名企業(yè)IT領導者，旨在了解其對AI智能體（AI Agent）的采用模式、應用領域及其看法。結(jié)果顯示，高達96%的受訪企業(yè)計劃在未來12個月內(nèi)擴大AI智能體的應用領域，其中半數(shù)受訪企業(yè)計劃在整個機構(gòu)內(nèi)大幅擴展AI智能體的使用。以上企業(yè)部署AI智能體的應用場景包括性能優(yōu)化機器人（66%）、安全監(jiān)控智能體（63%）和開發(fā)助手（62%）。
對于企業(yè)和IT領導者而言，代理式AI代表著一個全新的領域。它超越了傳統(tǒng)的自動化系統(tǒng)，能夠?qū)崟r推理、行動和適應。如果使用得當，AI智能體將幫助企業(yè)改善運營敏捷性，降低成本，并顯著提升客戶參與度。AI智能體正迅速成為企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢的關鍵驅(qū)動力，83%的企業(yè)表示，投資AI智能體對于保持行業(yè)領先地位至關重要。
另外，71% 的中國受訪企業(yè)表示，他們此前在生成式AI 領域的投資為部署代理式AI做好了充分準備。中國企業(yè)部署AI智能體在早期階段往往側(cè)重于 IT 和客戶運營。在業(yè)務功能方面，AI智能體最常用于 IT 運營 (39%) ，其次是客戶支持 (17%) 和財務 (15%)。在具體應用方面，AI智能體最常用于客戶支持 (71%) 、個性化銷售和營銷(68%) 以及流程自動化 (56%) 。
除了明確的技術優(yōu)勢外，Cloudera的調(diào)查還解答了關于代理式AI的幾個關鍵問題：
- AI智能體的應用范圍有多廣？
AI智能體在企業(yè)中快速普及。57%的企業(yè)IT領導者表示在過去兩年內(nèi)已部署AI智能體，其中21%是在最近一年才開始使用的。這一趨勢表明AI智能體的部署正在加速，且預計將持續(xù)增長。
- 企業(yè)如何部署AI智能體？
企業(yè)主要采用兩種部署模式：三分之二（66%）的企業(yè)選擇在企業(yè)AI基礎設施平臺上構(gòu)建智能體，60%的企業(yè)利用嵌入現(xiàn)有核心應用程序中的代理功能。這種混合部署方法反映出企業(yè)對可擴展、安全且貼近數(shù)據(jù)的部署方式的偏好。
- 阻礙該技術發(fā)展的障礙有哪些？
數(shù)據(jù)隱私（53%）、與原有系統(tǒng)的集成（40%）以及高昂的實施成本（39%）是阻礙AI智能體發(fā)展的三大障礙。這些挑戰(zhàn)都源于一個共同需求：對強大且統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理和治理體系的需求。
- 企業(yè)應從何處著手？
企業(yè)應從可控且影響力大的項目入手，例如內(nèi)部IT支持智能體。這些“快速創(chuàng)造價值”的應用能幫助團隊證明投資回報，在內(nèi)部建立信心，并為更廣泛的大規(guī)模部署奠定基礎。
Cloudera 首席戰(zhàn)略官 Abhas Ricky 表示： “AI智能體已超越了實驗階段，正在提供真正的自動化、效率和商業(yè)成果。我們看到企業(yè)在生產(chǎn)中需要運行數(shù)百個模型，而所有模型都需要高保真、妥善管理的數(shù)據(jù)才能產(chǎn)生更好的結(jié)果。2025 年AI智能體將成為焦點，在生成式AI的基礎上對運營產(chǎn)生更大影響。Cloudera正在通過強大的企業(yè)AI生態(tài)系統(tǒng)推動這一轉(zhuǎn)型，幫助全球企業(yè)設計安全、可擴展的集成AI工作流，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為行動。”
Cloudera報告還總結(jié)了AI智能體在企業(yè)中的實際用途。它們在不同行業(yè)有著不同的應用，取決于行業(yè)的具體需求和優(yōu)先事項：
- 金融和保險業(yè)：主要應用包括欺詐檢測（56%）、風險評估（44%）和投資咨詢（38%）。金融和保險行業(yè)的AI智能體能夠?qū)崟r標記可疑交易，通過模擬市場情景評估風險，為顧問提供個性化投資建議等。
- 制造業(yè)：主要應用場景包括流程自動化（49%）、供應鏈優(yōu)化（48%）和質(zhì)量控制（47%）。制造業(yè)的AI智能體能夠通過監(jiān)控生產(chǎn)線提前發(fā)現(xiàn)缺陷，通過調(diào)整物流路線避免延誤，通過簡化重復性任務提高效率等。
- 醫(yī)療行業(yè)： 最常見的用途包括預約日程安排（51%）、診斷協(xié)助（50%）和病歷處理（47%）。醫(yī)療行業(yè)的AI智能體能夠通過協(xié)調(diào)日程安排、顯示相關電子病歷系統(tǒng)（EMR）數(shù)據(jù)和幫助臨床醫(yī)生識別影像數(shù)據(jù)中的病癥，從而減輕管理負擔。
- 電信行業(yè)：電信行業(yè)在AI的驅(qū)動下實現(xiàn)了顯著創(chuàng)新，主要包括客服機器人（49%）、客戶體驗智能體（44%）和安全監(jiān)控智能體（49%）。電信行業(yè)的AI智能體能夠即時解決服務問題，使用行為數(shù)據(jù)標記風險客戶，并保護網(wǎng)絡免受新出現(xiàn)的威脅等。
