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它在哪里工作和不在哪里
混合AI的低估功率
從飛行員轉(zhuǎn)變?yōu)榭冃?/strong>
人工智能準(zhǔn)備始于人們
前進的道路:帶護欄的自主權(quán)
未來
首頁 科技周邊 人工智能 NTT Data的AI負(fù)責(zé)人說,Enterprise AI正朝著自治

NTT Data的AI負(fù)責(zé)人說,Enterprise AI正朝著自治

Apr 16, 2025 am 11:34 AM

NTT Data的AI負(fù)責(zé)人說,Enterprise AI正朝著自治

在最近接受NTT Data的首席AI官Wendy Collins的采訪中,NTT Data(全球企業(yè)集團NTT集團和商業(yè)服務(wù)的創(chuàng)新者)的一部分 - 她指出,這是一種趨勢,我們將在整個企業(yè)中越來越多地看到企業(yè)中AI的未來,而是企業(yè)中AI的未來不僅僅是關(guān)于智能的,而是關(guān)于自動人數(shù)的。

柯林斯認(rèn)為,我們正在進入一個新階段,在該階段中,AI開始運作更像是代理人,而不是助手,而不僅僅是為啟動決定的決定而超越了決定。雖然炒作在Genai和副駕駛上仍然最響亮,但這些采取行動的自主AI系統(tǒng)現(xiàn)在正在進入AI對話的核心。

AI采取行動意味著什么

代理AI (仍在整個行業(yè)中找到其基礎(chǔ))描述了不僅返回答案而是完成任務(wù)的系統(tǒng)。用柯林斯的話說,這是AI告訴您返回策略的區(qū)別,可以發(fā)出退貨授權(quán),將其記錄在記錄系統(tǒng)中并通知客戶。

AI代理并沒有涉及單個AI模型,該模型僅通過從大量預(yù)處理的數(shù)據(jù)集中提取答案來生成結(jié)果,而是依賴于協(xié)調(diào)的技術(shù)堆棧(包括語言模型,決策引擎,集成工具和實時數(shù)據(jù)訪問)來執(zhí)行任務(wù)。

柯林斯告訴我:“代理AI,比生成的AI大?!彼挥诙鄠€功能的交匯處,其力量在于做,而不僅僅是知道。

它在哪里工作和不在哪里

但是,柯林斯對當(dāng)前限制很坦率。在保險和金融服務(wù)等行業(yè)中,代理AI已經(jīng)在降低了呼叫中心和采購的成本和延遲。這些領(lǐng)域之所以起作用,是因為這些過程是可預(yù)測的且有據(jù)可查的。如果可以將任務(wù)簡化為規(guī)則和數(shù)據(jù)流,則可以將其委派給代理。

目前,它正在步履蹣跚的地方,處于水平或復(fù)雜制造之類的高語境工作流程中,其中許多決策仍然生活在經(jīng)驗豐富的員工的負(fù)責(zé)人中。她說:“我們還沒有看到代理AI在這些環(huán)境中占有一席之地?!?“因為知識尚未被捕獲?!?/p>

但這并不意味著這些行業(yè)被排除在進步之外。這只是意味著他們目前專注于使用Genai收集和構(gòu)建支持媒介系統(tǒng)所需的知識。

混合AI的低估功率

柯林斯最看好的不是吉奈。當(dāng)Genai與傳統(tǒng)的AI技術(shù)融合(例如優(yōu)化,預(yù)測和基于規(guī)則的系統(tǒng))時,就會發(fā)生這種情況。她稱其為“混合AI ”,并指出它是目前企業(yè)AI轉(zhuǎn)型最受忽視,最不明顯的領(lǐng)域。

她說:“ ??Genai是錘子?!?“但是有些問題需要扳手?!睂τ谠S多業(yè)務(wù)挑戰(zhàn),多種工具共同努力是最有價值的。盡管Genai可以生成,推薦和個性化,但它仍然依靠經(jīng)典的AI來推動精度,一致性和集成。

從飛行員轉(zhuǎn)變?yōu)榭冃?/strong>

許多企業(yè)都陷入了概念驗證煉獄中 - 吹捧數(shù)十名飛行員,但沒有部署。根據(jù)柯林斯的說法,POC和生產(chǎn)之間的差距比大多數(shù)領(lǐng)導(dǎo)者預(yù)期的要大得多。她解釋說:“這不是線性的?!?“這是指數(shù)的?!?/p>

她的建議是,業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者必須“停止試圖沸騰海洋”。相反,他們需要從一個或兩個高價值的內(nèi)部用例開始。專注于AI可以安靜而迅速地取得成功的工作流程,而不是面向客戶的實驗,這些實驗會在技術(shù)準(zhǔn)備就緒之前冒險品牌權(quán)益。

而且,也許最重要的是,柯林斯對衡量的構(gòu)建所說的話。她指出:“從一開始就需要計劃投資回報率,而不是在最后進行翻新?!?/p>

人工智能準(zhǔn)備始于人們

在任何AI部署中,最被低估的變量也許是人??铝炙箯娬{(diào)了企業(yè)范圍內(nèi)的AI素養(yǎng)的重要性,尤其是在企業(yè)執(zhí)行團隊中。她說:“投資高管AI識字的公司在財務(wù)上的表現(xiàn)優(yōu)于同齡人40%?!?/p>

盡管柯林斯沒有提到她引用的確切研究,但這是其他一些研究支持的斷言。例如,一項麻省理工學(xué)院CISR研究發(fā)現(xiàn),高級企業(yè)AI的公司(通常將AI素養(yǎng)作為關(guān)鍵組成部分)優(yōu)先于財務(wù)績效的同行。

對于柯林斯來說,AI的采用更多是關(guān)于舒適,自信和背景,而不是關(guān)于建立基礎(chǔ)設(shè)施的崇高渴望。盡管越來越多地談?wù)揂I疲勞,但Collins認(rèn)為,這種疲勞的大部分源于AI的使用方式不大。當(dāng)AI不提供轉(zhuǎn)型時(僅用于刮掉一秒鐘的任務(wù)時)失去了興趣。這意味著必須感受到AI的承諾,而不僅僅是銷售。

前進的道路:帶護欄的自主權(quán)

隨著AI變得更有能力做出決策,企業(yè)將需要更強大的治理模型才能匹配。關(guān)于人工智能安全的擔(dān)憂已經(jīng)在歷史悠久的地方,世界經(jīng)濟論壇指出:“越來越多的人工智能代理人會引入巨大的機會和相當(dāng)大的風(fēng)險。如果沒有適當(dāng)?shù)谋O(jiān)督,這種系統(tǒng)可能會以意想不到的方式行事,甚至破壞預(yù)期的目標(biāo)?!?OECD AI天文臺的2024年政策報告還詳細(xì)介紹了自主AI系統(tǒng)如何挑戰(zhàn)現(xiàn)有的治理框架并增加了緩解風(fēng)險策略的緊迫性,尤其是當(dāng)這些系統(tǒng)開始獨立運行時。

盡管有些人經(jīng)常將AI治理視為創(chuàng)新阻滯劑,但柯林斯將其描述為“戰(zhàn)略推動者”。她在NTT數(shù)據(jù)的團隊還開發(fā)了一個“回報矩陣”,以幫助客戶確定從哪里開始,如何使價值與可行性保持一致以及最大的陷阱所在。

柯林斯說:“這不是要等到所有數(shù)據(jù)完美之前等待?!?“這是關(guān)于知道數(shù)據(jù)的哪些部分足夠好,現(xiàn)在可以開始捕獲價值,并朝著其余的方向發(fā)展?!?/p>

未來

從所有跡象來看,Enterprise AI的未來將不會由下一個病毒聊天機器人演示或Shiny新應(yīng)用程序決定。它將安靜地展開 - 在工作流程內(nèi),在儀表板后面,AI停止等待說明,并真正開始獨立工作。

柯林斯還敦促謹(jǐn)慎,并指出,如果有人告訴您,他們知道AI在五年內(nèi)會是什么樣,他們要么對您撒謊,要么試圖向您出售東西。盡管如此,她仍然對我們的前進方向保持清醒:“每一個新的增量發(fā)展都將以釋放新機會的方式解開新問題?!蹦蔷褪俏磥淼钠髽I(yè)AI似乎正在朝著邁進。

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