主动型人工智能如何革新商业战略：五大管理技巧与成功案例

企业一直追求提高效率、降低成本和增加生产力。在古代，美索不达米亚商人为了记录交易而发明了文字，这种需求在每个经济时代都存在。现在，人工智能（AI）技术为实现这一目标提供了前所未有的机会，尤其是代理型AI（agentic AI）。PwC美国首席AI官丹·普里斯特（Dan Priest）指出，代理型AI是指能够在特定范围内自主感知、决策和行动的系统，能够与人类、其他系统或代理协作，实现既定目标。 代理型AI的优势 相比传统的自动化系统，代理型AI具有更高的灵活性，能够处理模糊情况并快速做出明智决策。它不仅提升了企业的运营速度和智能水平，还增强了组织的扩展能力，从根本上改变了工作方式和决策过程。普里斯特认为，代理型AI“帮助企业更迅速、更智能化、更规模化地运营，彻底改变工作的完成方式和决策流程”。 普遍的AI集成障碍 然而，企业要全面部署代理型AI并不容易。常见的障碍包括技术债务与传统工具和流程的深度结合、对变化的抵制、监管挑战以及组织内部缺乏AI理解和技能。普里斯特强调，成功的关键不仅是技术升级，还包括文化变革和跨职能协调。“安全、合规和治理问题也会拖慢AI的采用，尤其是在受监管的行业中。” 成功部署的策略 早期概念验证（POC）的重要性 企业管理者一开始可能对将人工作业交给机器感到犹豫。为了克服这一点，早期的概念验证非常关键。普里斯特表示：“POC比以往任何时候都重要，特别是在怀疑态度仍然根深蒂固的环境中。”早期的POC不仅证明了可行性，还能展示实际的业务影响，帮助建立信任。 建立组织信任 获得员工的支持是一大挑战。尽管企业可能从中受益，但个体员工往往担心他们的职位安全。普里斯特建议领导者寻找员工愿意或热情接受AI辅助的迹象，并确保员工看到明确的价值，如效率提升、洞察力增强或新功能的引入。“如果用户不相信AI是在为他们的利益服务或提供实际价值，怀疑态度会加剧。” 实际案例 PwC分享了三个成功的代理型AI应用案例： 技术行业：一家大型科技公司通过部署基于AI代理的全渠道客服中心，减少了25%的通话时间，降低了60%的转接率，并提高了10%的客户满意度。 酒店行业：一家大型酒店集团通过在现代化AI平台中部署敏捷工作流，简化了全球品牌标准管理，审查时间减少了94%。 医疗行业：一家全球医疗公司通过在肿瘤科实践中的部署代理型AI工作流，使医生和研究人员查找有用临床信息变得更容易，行政负担也减少了近30%。 基础设施与治理 基础设施和治理是相辅相成的。AI代理需要在不同部门、学科和系统之间通信，这带来了技术兼容性的重大挑战。标准、模块化系统和开源实现可以降低长期风险，提高兼容性和维护性。PwC建议企业投资于可扩展、安全的平台，支持系统间的协调、观察和集成。这些平台应包括强大的数据管道、API和治理框架，确保代理在大规模运营时的可靠性和责任感。 长期展望 普睿思特预测，未来两年内，代理型AI将彻底改变团队的工作方式，使智能成为企业的一部分，促进更好的决策、更明智的领导和更高水平的专业化。“我对此感到兴奋，因为这标志着高性能时代的开始，代理将使团队成为历史上最聪明的团队。”从更长远来看，代理型AI有望演变为企业基础设施的基础层，变得更加自主，具备连续学习能力，能够实时适应业务目标并与人类和其他代理无缝协作。 业内评价与公司背景 PwC（普华永道）作为全球四大专业服务公司之一，拥有深厚的技术和业务咨询背景。普里斯特的观点得到了广泛认可，他认为成功部署代理型AI不仅仅是技术问题，更是文化和运营问题。这一技术如果能有效应用，将为企业带来巨大的竞争优势和创新机会。