来源：WSJ 作者：Deloitte
人工智能将从根本上改变工作方式和应用场景，从实现人力资源培训自动化到开发新的产品和服务
新兴技术能够迫使企业重新思考工作的完成方式，从而颠覆企业信息技术领域。过去的例子包括客户机 – 服务器技术、云计算和移动技术。如今，智能体人工智能正在改变技术团队以及他们所支持的业务部门的运营方式。ServiceNow 公司的技术领导者预测，这种变化可能比以往任何一次转变都更加迅速，影响也更大。
ServiceNow 公司负责人工智能市场推广的高级副总裁兼全球主管迈克尔・帕克（Michael Park）表示：“人工智能将带来新的智能水平，这将帮助员工完成更多工作。它将极大地提升员工的能力，从而大幅提高生产力。”
帕克认为，新员工入职培训就是一个应用场景。新员工通常需要访问人力资源系统，以及获取与其职位相关的工具和数据。过去，新员工需要与一系列服务台工作人员沟通，获取密码，登录不同的系统，并收集各种凭证才能开始工作。现在，人工智能可以帮助人力资源系统快速了解新员工的需求，并在相应员工的入职日期自动提供访问权限。
帕克说，自动化学习可以应用于其他业务流程，比如案例总结、会议记录生成和知识库创建。通过诸如总结、记录生成、对话式聊天、人工智能搜索和任务自动化等生成式人工智能功能来自动化这些任务，根据不同的应用场景，可能会节省两分钟甚至两天的时间。帕克指出，一旦企业将这些工作负载和任务交给人工智能机器人处理，就可以将员工重新调配到更有价值的任务中，比如提高服务水平、推动利润增长或开发新产品。
帕克说：“核心系统中的人工智能仅仅是一种新的能力和可以使用的工具。更大的战略要务是利用这些新能力重新定义现状，以创造指数级的价值，而不仅仅是将现有的流程迁移到新的技术能力上。”
尽管在过去几年里，人工智能领域取得了一些进展，但在工作完成方式真正实现飞跃的进程中，这很可能仍处于早期阶段。大型语言模型（LLM）的发展使得一些企业能够构建智能体人工智能工具，这些工具可以自主做出决策并采取行动，以实现用户定义的目标。ServiceNow 公司的首席客户官兼企业人工智能顾问克里斯・贝迪（Chris Bedi）认为，生成式人工智能的这种应用可以为企业带来显著的效率提升。
贝迪说：“智能体人工智能无法完全取代人类，但它能做的是与团队并肩工作 —— 处理重复性任务、寻找信息和资源、在后台持续工作 —— 一年 365 天，每天 24 小时不间断。”
在这个智能体的未来，贝迪设想每个模型都与一组智能体协同工作，每个智能体都有自己擅长的领域。例如，一个智能体可能负责管理云环境中的工作负载，另一个智能体可能处理服务订单的供应。当一项工作需要更多的云资源时，第一个智能体确定需求，然后与第二个智能体协调解决。
这些特定领域的智能体可能会比现有的机器人流程自动化工具更先进，后者虽然也能完成一些相同的任务，但可能无法适应不断变化的环境。例如，特定领域的智能体可能更擅长主动执行任务，比如，它们能察觉到企业下周有新员工入职，然后自动为员工提供设施访问权限，将其录入薪资系统，安排培训，并在所有必要的领域执行相关操作。
贝迪说：“这就是未来的发展方向。我们已经看到了一些端倪。智能体人工智能解答了我们如何完成工作的问题。”
然而，如果不付出一些努力，企业不太可能实现这个智能体的未来。帕克表示，大多数组织将需要在数据管理和治理方面进行投资，因为要充分发挥大型语言模型的作用，通常需要维护足够庞大、干净且有序的数据集。许多企业存在太多的数据孤岛，高度定制化的代码环境可能会使人工智能工具难以跨数据库获取数据。
帕克说：“大型语言模型在处理大型数据集时运行效率很高。如果你没有先进的数据集来进行推理，那就会是‘输入垃圾，输出垃圾’（即输入的是无价值的数据，得到的也是无价值的结果）。”
帕克认为，智能体人工智能将释放生产力，这可能会改变企业与客户建立联系的方式，并推动企业营收增长。人工智能是工具，但目的是促进企业发展。
他说：“关键在于构建一个智能平台，帮助人们变革商业，而不仅仅是为了人工智能而使用人工智能。”
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