軟件供應(yīng)商的宣傳方式正在演變，Agentic AI開(kāi)始在其營(yíng)銷信息中取代GenAI，他們說(shuō)，Agentic AI不僅能生成代碼或內(nèi)容供人類審查，還能遵循指令、做出決策、并在沒(méi)有人類干預(yù)的情況下采取行動(dòng)，就像人類工作者一樣。
Agentic AI遠(yuǎn)不止是更智能的RPA
Agentic AI不僅僅是RPA的升級(jí)版，它有望帶領(lǐng)企業(yè)到達(dá)RPA永遠(yuǎn)無(wú)法企及的高度。
基于Agentic AI的軟件提供商、初創(chuàng)公司Doozer AI的聯(lián)合創(chuàng)始人Paul Chada表示：“可以把RPA想象成軌道上的火車——它只能前往鋪設(shè)了軌道的地方。Agentic AI更像是一輛自動(dòng)駕駛汽車——它可以根據(jù)不同路線和情況自適應(yīng)導(dǎo)航。”
Nucleus Research的高級(jí)分析師Cameron Marsh表示，使Agentic AI具有自主性或能夠獨(dú)立采取行動(dòng)的關(guān)鍵在于其解釋數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)結(jié)果、做出決策以及從新數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的能力——這與傳統(tǒng)的RPA截然不同，后者在遇到意外數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)出錯(cuò)。
據(jù)Chada稱，Agentic AI的這種自適應(yīng)性可以幫助企業(yè)處理傳統(tǒng)RPA無(wú)法管理的復(fù)雜、可變的任務(wù)，如理賠員、信貸員或個(gè)案工作者的角色，從而提高效率，但前提是它能夠訪問(wèn)完成任務(wù)所需的必要數(shù)據(jù)、工作流程和工具。
軟件供應(yīng)商已經(jīng)在宣傳其能夠訪問(wèn)這些資源的Agentic AI產(chǎn)品，包括Salesforce的Agentforce、基于Microsoft Copilot的自主代理、ServiceNow的AI代理、Google的Vertex AI Agent Builder、Amazon Bedrock代理和IBM的watsonx Agent Builder等，未來(lái)可能還會(huì)有更多。
那么，現(xiàn)在是CIO投資這項(xiàng)技術(shù)的時(shí)候了，還是再等等更好呢?
更優(yōu)秀的代理的早期階段
Agentic AI承諾實(shí)現(xiàn)無(wú)需人類干預(yù)的自動(dòng)化，供應(yīng)商表示這很容易實(shí)施——但行業(yè)分析師和其他專家表示，對(duì)于今天新興的Agentic AI技術(shù)而言，事實(shí)遠(yuǎn)非如此。
Gartner分析師Tom Coshow在10月初的一篇博客文章中寫道：“當(dāng)前基于大型語(yǔ)言模型(LLM)的助手與成熟的AI代理之間存在巨大差距”，并指出為了縮小這一差距，企業(yè)必須學(xué)會(huì)構(gòu)建、管理和信任這些AI代理。
Coshow預(yù)測(cè)，即使在2028年，Agentic AI也只會(huì)應(yīng)用于三分之一的企業(yè)應(yīng)用程序，使得“高達(dá)15%的日常工作決策能夠自主完成”。
對(duì)于加拿大Dev Consult公司的首席顧問(wèn)Martin Bechard來(lái)說(shuō)，“Agentic AI正處于早期采用階段，最初的產(chǎn)品存在缺陷”。
Tola Capital(一家企業(yè)軟件初創(chuàng)公司的投資者)的Greg Ceccarelli表示，衡量Agentic AI何時(shí)能夠更廣泛應(yīng)用也是一個(gè)棘手的問(wèn)題。“目前行業(yè)內(nèi)最大的障礙之一是缺乏針對(duì)特定工作流程的基準(zhǔn)”，無(wú)法比較代理和人類在任務(wù)上的表現(xiàn)，他說(shuō)，少數(shù)存在的基準(zhǔn)，如OSWorld，都非常學(xué)術(shù)化。“在這個(gè)問(wèn)題上，行業(yè)目前仍處于第0天。”
采用并不容易
雖然供應(yīng)商將他們的Agentic AI工具描繪成容易采用，但這并不像在工作流程中用代理替換人類決策者那么簡(jiǎn)單。
研究公司The Futurum Group的CIO實(shí)踐副總裁Dion Hinchcliffe表示，在最簡(jiǎn)單的層面上，已經(jīng)設(shè)計(jì)為與人類合作的RPA工作流程在準(zhǔn)備好用于Agentic AI之前，很可能需要進(jìn)行重大改造。他說(shuō)，利用Agentic AI處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、管理情境決策和動(dòng)態(tài)交互的能力，通常并不像更新現(xiàn)有腳本或工作流程那么簡(jiǎn)單。
Moor Insights and Strategy的首席分析師Jason Andersen表示，必要的工程工作可能包括評(píng)估然后向自主式平臺(tái)公開(kāi)合適的服務(wù)、API、數(shù)據(jù)和控制，以確保代理?yè)碛型瓿山o定任務(wù)所需的上下文和工具。
對(duì)于IT咨詢公司Eden Digital的創(chuàng)始人Anil Clifford來(lái)說(shuō)，企業(yè)需要改變其整體的自動(dòng)化方法，因?yàn)锳gentic AI的概率性質(zhì)與傳統(tǒng)上確定性的自動(dòng)化有著根本的不同。
讓工作變得更輕松是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)
一些平臺(tái)供應(yīng)商已經(jīng)提供了低代碼和無(wú)代碼代理開(kāi)發(fā)和管理平臺(tái)，但分析師表示，這些平臺(tái)的功能僅限于構(gòu)建簡(jiǎn)單的代理或修改供應(yīng)商自己構(gòu)建的代理模板。
Futurum的Hinchcliffe表示：“創(chuàng)建更復(fù)雜的代理，特別是那些需要定制集成和細(xì)微決策能力的代理，仍然需要對(duì)數(shù)據(jù)流、機(jī)器學(xué)習(xí)模型調(diào)優(yōu)和API集成有一定的技術(shù)理解。”他補(bǔ)充說(shuō)，這些平臺(tái)有一定的學(xué)習(xí)曲線，遷移過(guò)程可能耗費(fèi)大量資源。
Marsh表示，Nucleus Research采訪過(guò)的大多數(shù)關(guān)于嘗試Agentic AI的企業(yè)都表示，學(xué)習(xí)曲線比供應(yīng)商聲稱的要陡峭得多，特別是在大規(guī)模實(shí)施Agentic AI所需的定制深度方面。
Moor的Andersen給出了一個(gè)具體的例子：雖然無(wú)代碼平臺(tái)提供了與其他應(yīng)用程序一起工作的連接器等集成工具，但在創(chuàng)建一個(gè)代理來(lái)完成與該應(yīng)用程序的復(fù)雜任務(wù)之前，一個(gè)有經(jīng)驗(yàn)的開(kāi)發(fā)人員或企業(yè)架構(gòu)師必須先設(shè)置整個(gè)后端工作流程。
仍在使用舊版應(yīng)用程序(這些應(yīng)用程序的連接器可能不可用或功能有限)的企業(yè)還有其他擔(dān)憂。
Google的云客戶工程師Shruti Dhumak表示：“這些系統(tǒng)通常存在集成挑戰(zhàn)，使得對(duì)現(xiàn)有技術(shù)棧進(jìn)行重大改變變得困難。這就像試圖將一臺(tái)全新的超級(jí)智能計(jì)算機(jī)安裝到仍在運(yùn)行舊軟件機(jī)器的舊工廠里一樣。”她補(bǔ)充說(shuō)，在云中誕生或成長(zhǎng)的初創(chuàng)公司或企業(yè)可能會(huì)發(fā)現(xiàn)更容易采用Agentic AI。
如果不是現(xiàn)在，那是什么時(shí)候?
Dev Consult的Bechard認(rèn)為，目前對(duì)Agentic AI的投資更像是對(duì)其潛力的押注，而不是真正的投資，但隨著Agentic AI能力的提高，這種賭注的勝算可能會(huì)發(fā)生變化。“決策者必須通過(guò)實(shí)驗(yàn)來(lái)學(xué)習(xí)或建立一個(gè)灘頭陣地，如果技術(shù)持續(xù)改進(jìn)，這將成為一種戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)。”他說(shuō)。
SanjMo的首席分析師Sanjeev Mohan建議CIO們拭目以待，他認(rèn)為，如果現(xiàn)有的RPA運(yùn)行良好，就沒(méi)有必要花費(fèi)在Agentic AI上，并建議在決定實(shí)施Agentic AI之前，先了解用例的價(jià)值。
其他分析師建議，分層或分階段采用這項(xiàng)技術(shù)可能是最佳路徑。
Eden Digital的Clifford建議將Agentic AI作為RPA的補(bǔ)充，而不是替代。“這種方法允許企業(yè)繼續(xù)對(duì)結(jié)構(gòu)化、重復(fù)性任務(wù)進(jìn)行RPA投資，同時(shí)逐步引入AI代理來(lái)處理更復(fù)雜、依賴情境的流程。”他說(shuō)。
Hinchcliffe也建議仔細(xì)權(quán)衡金錢和時(shí)間上的成本與企業(yè)敏捷性、可擴(kuò)展性和運(yùn)營(yíng)效率方面的收益，并為這個(gè)等式增加了另一個(gè)變量：RPA供應(yīng)商可能會(huì)自己提供Agentic AI功能——UiPath已經(jīng)在朝這個(gè)方向發(fā)展——這可能為企業(yè)提供了一種更安全、更快的替代方案，而不是自己實(shí)施Agentic AI。
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