記者／Howie Su

資料來源：Money DJ

一股新勢力正在崛起

當前，人工智慧和人工智慧代理整合到現有業務框架中是由幾個關鍵催化劑推動的。首先是大型語言模型 (LLM) 的進步，想像一下人工智慧具有像人類一樣的語言掌握能力，能夠參與對話、理解複雜的查詢，甚至創建跨各種格式的內容，這些模型能處理和分析大量數據，識別模式並提取洞見，使人工智慧代理能夠推理並管理廣泛的任務。事實上，人工智慧代理正在超越預測能力，轉向自主執行任務，從而改變工作方式，舉例而言，Google Cloud 近期推出Google Agentspace，作為一站式商店，它整合 AI 代理、Gemini 的高級推理、Google 搜尋和企業數據，提供企業專業知識並提高員工的工作效率。

Accenture提出不同階段的AI代理型態（資料來源：Accenture）

第二是解決複雜問題的需求，從透過分析財務數據和公共記錄來評估信用度，到檢測詐欺和維護客戶溝通，代理人工智慧在需要複雜決策和適應性的環境中蓬勃發展，透過使多個人工智慧代理能夠協作和共享訊息，這些系統可以比傳統方法提供更快、更準確的結果。最後，對可擴展性和自主性的渴望：企業越來越被代理人工智慧所吸引，因為它能夠自主管理和優化複雜的工作流程。想像一個大型零售連鎖店，人工智慧代理商預測需求、管理庫存並規劃配送路線，確保整個供應鏈的效率和回應能力。

需要注意的是，組織必須為將人工智慧代理融入其勞動力和市場做好準備，並以與人類員工相同級別的安全考慮對待它們。在我們的 2025 技術願景調查中，78% 的高階主管同意，在未來 3-5 年內，需要為人工智慧代理和人類建立數位生態系統，隨著這些解決方案獲得關鍵系統和資料的存取權限，對其管理的監管要求預計將變得與人類管理一樣嚴格。

數位身分在管理存取和編排方面發揮關鍵作用，決定了這些代理可以存取什麼以及他們在組織內允許的操作。審計人員可能很快就會要求證明組織如何管理人工智慧代理訪問，類似於當前的人類訪問審計。此外，可能會出現一個外部使用的市場，組織可以在此向其他人出售其 AI 代理的使用權。在這種情況下，網路安全至關重要，確保安全的身份驗證、憑證和授權流程，以便這些代理程式能夠在外部環境中安全地運作。

公司需要建立全面的人工智慧治理框架，涵蓋公平性、問責制、風險管理、安全性和資料完整性，此外，《演算法問責法案》等法規可能會要求公司對其人工智慧系統進行影響評估，以識別和減輕偏見，確保人工智慧技術的開發和使用方式有利於整個社會。

各行業的潛在應用

從本質上講，人工智慧代理的運作具有意圖和自主性。與依賴結構化輸入和預先定義輸出的傳統人工智慧不同，代理人工智慧在動態環境中蓬勃發展，理解複雜的目標並改進其方法以獲得最佳結果，代理人工智慧不僅僅是一種工具，它也是一個增強人類能力的合作者，為醫療保健、物流、金融等產業釋放新的可能性。人工智慧代理最具革命性的方面之一是它能夠做出自主的策略決策，例如，在金融領域，它可以分析市場趨勢和客戶行為，以推薦平衡風險和回報的投資策略。在製造業，它可以自主調整生產線以滿足不斷變化的需求，同時最大限度地減少浪費，這種層級的策略決策對於組織精確且富有遠見地採取行動至關重要，尤其是在高風險的情況下。

人工智慧代理也在改變數據分析領域，當擁有專門的人工智慧代理時，且這些「人」都經過專門培訓，負責分析資料的各種角色，並客觀地發現支援業務成長的有意義的見解，單是消除SQL 查詢編碼將為普通資料分析師節省大量時間，更不用說自動提取有意義的資料見解，為資料科學領導者提出進一步的資料質疑，以便與業務利害關係人分享見解。人類和智慧人工智慧之間的關係也可能會發生演變，商業專業人士可能會從將人工智慧僅僅視為一種工具，轉而擁抱與人工智慧的協作夥伴關係，以建議人類驗證或選擇調整策略的行動，無力聘請 60 人資料團隊的中小型公司可以採用人工智慧代理團隊來與擁有更多資源的大型企業競爭對手競爭，潛力不小。

（以上資料擷取電子商務時報）
【本訊息文字圖片未經原提供單位許可，不得任意轉載及連結，如有需求，請洽原資料提供單位。】