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AI狂熱不敵冷峻現實：企業下調AI代理預期，實現全自動化仍需數年時間
媒體報導，企業正從AI代理的狂熱預期中回落：儘管AI聊天與編碼工具已提升效率，但能“接管整份工作”的AI代理在落地中頻頻受挫，不僅部署難、成本高，還常出現自信卻錯誤的輸出，難以用於客服和網路安全等關鍵環節。多家企業放緩全自動化計畫，轉向“人機協作”模式，並將AI代理視為需長期投入、短期難見成效的研發項目。一些科技高管預計，AI代理距離真正成熟落地仍需數年時間。
媒體報導，AI通過通用型聊天機器人和AI程式設計工具正在改變人們的工作方式，為OpenAI和微軟等公司的收入帶來增長，各家公司一直在嘗試把員工的工作內容交給人工智慧代理（AI agents）。
然而，許多企業在使用更複雜的AI代理時卻遇到了困難，這些代理往往“勝任不了工作”，因此AI提供商不得不親自介入、與客戶一起排查問題，避免AI“搞砸事情”。
例如，歐洲零售商Fnac在使用AI客服代理時遇到困難。Fnac曾測試過OpenAI、Google和其他實驗室的模型，但效果不佳。該公司首席數字與電商負責人Olivier Theulle對媒體表示，可靠性是個問題：當顧客反饋產品有缺陷時，AI要求顧客提供產品序列號，但卻把這些序列號與其他產品的序列號混淆了，而這些序列號僅有一位數字不同。
Fnac每年營收達100億美元。Theulle說，直到與以色列公司AI21 Labs達成合作，並獲得其工程師的協助後，這個AI代理的表現才開始變得穩定。AI21聯合CEO Ori Goshen說，
“問題在於，模型開箱即用時在各類基準測試上表現很好，但在真實企業環境中表現並不好。”
“需要進行相當程度的定製化。”
一些公司對媒體表示，只有在自家軟體工程師花上數月時間部署AI代理，並從AI公司那裡獲得直接技術支援後，他們才能真正從中受益。如今，科技公司領導者也表示，企業不能指望在沒有AI廠商“手把手扶持”的情況下，讓複雜AI項目順利運行。
風投Vinod Khosla在10月接受媒體採訪時表示，
“這就像說‘我們有輛賽車，任何人都能開’，但普通人根本無法發揮賽車的最大性能。”
Khosla是OpenAI的早期投資者，最近又投資了一家AI諮詢初創公司，該公司向T-Mobile等企業派駐工程師，幫助他們在大型組織內落地AI。這家初創公司Distyl只是眾多在該領域崛起的公司之一，它們為需要支援的企業提供高科技諮詢服務。OpenAI、Anthropic、Salesforce和Snowflake等AI開發商和AI代理提供商也開始招聘前線部署工程師（FDEs）或推出類似諮詢服務，但這往往會提高他們的成本。
另一個例子則是專為汽車經銷商提供軟體、年銷售額90億美元的Cox Automotive。此前該公司開發一個AI代理，用於為經銷商製作行銷網頁。由於該公司是亞馬遜雲服務AWS在汽車領域的最大客戶之一，所以得到了“白手套式的服務”。
Cox首席產品官Marianne Johnson對媒體表示，AWS工程師和為該代理提供AI技術的Anthropic工程師飛到Cox位於亞特蘭大的總部，與Cox的軟體開發人員並肩工作了數天共同建構這個工具。她拒絕透露Cox為此向AWS和Anthropic支付了多少費用，但估計未來數年可節省數百萬美元的人力成本，因為公司無需再人工為客戶製作網站。
“它很自信地胡說八道”
AI代理的目標是處理客戶服務問題、管理IT系統等各種任務。AI和雲服務提供商正在押注企業使用AI代理帶來的收入，將其作為未來一兩年投入數千億美元建設AI資料中心的理由。
但這些供應商以及部分客戶高管表示，AI代理太難配置，而且行為常常不可預測。這使得它們無法用於那些一旦出錯就會造成嚴重後果的任務。因此客戶降低了預期，不再奢望AI代理能自動化太多工作，並暫緩在客戶支援和網路安全等關鍵崗位部署AI代理。
例如，IT服務巨頭Kyndryl今年開始測試微軟的Security Copilot，這是一款聊天機器人，旨在對接企業IT系統，用簡單英語解釋潛在安全漏洞，相當於自動化網路安全分析師的工作。但負責公司內部網路安全的Scott Owenby對媒體表示，當Kyndryl員工嘗試詢問一些基礎問題，比如“那些公司裝置運行的是過期軟體”時，Security Copilot給出的答案明顯是錯誤的。Owenby說，
“它信心滿滿地胡說八道，而我佩服這種自信，但我無法相信它的資料。”
Kyndryl花了約5萬美元測試了Security Copilot六個月，之後決定停止使用這款軟體。Owenby說，
“我基本上是把5萬美元燒了。這不算多，如果那怕有一點用我們都會繼續用，但我們沒想到它居然完全沒法用。”
Owenby還說，其他AI工具效果更好，例如Palo Alto Networks的軟體可以自動處理網路安全中重複繁瑣的工作，例如調查員工從新地點登錄或擷取敏感資料截圖的情況。這使得他過去一年減少了部分安全團隊的人手，但他表示仍然需要工作人員監控這些AI工具，而不能完全讓AI全權執行。
“有些炒作成分”
博世電動工具（Bosch Power Tools）年營收超57億美元。該公司數字客戶體驗負責人Florian Haustein對媒體表示，公司一年多以來一直在測試一款聊天機器人，用於回答客戶關於工具使用方式和故障排查的問題。
但Haustein表示，這款聊天機器人仍然經常給出錯誤答案，一些錯誤答案甚至可能導致使用者受傷。因此，該項目仍停留在試點階段。他還表示，博世正在測試Google、OpenAI等多家實驗室的模型。
Haustein對媒體說，博世在另一個不那麼激進的客服聊天機器人上收效更好，該機器人只回答更基礎的問題，例如在那可以買到某款產品；還有一款由SAP提供的AI工具能讀取客戶諮詢內容，並自動分配給合適的人類員工。Haustein說，
“我認為‘完全用AI做客服’有些炒作。”
“你必須確保答案接近100%精準……但我們仍然看到幻覺和錯誤答案。我認為我們還沒有達到能夠完全自動化所需要的信心水平。”
一些技術供應商也承認AI代理還未成熟。亞馬遜CEO Andy Jassy在上周四的財報電話會上說：
“現階段，建構AI代理仍比想像中困難。”
“但隨著時間推移，企業從AI中實現的很多價值將來自AI代理。”
AI代理產品收入難計算
目前，通用聊天機器人、程式設計助手、AI搜尋和AI視訊生成工具的採用，已經幫助工程、市場和產品管理團隊提升了效率，企業高管們對媒體表示。
這推動了AI供應商的新收入增長：根據媒體的生成式AI資料庫，由OpenAI和Anthropic引領的20家AI原生初創公司，每年因AI辦公用途獲得的年化收入已達230億美元，而三年前幾乎為零。
但要單獨計算“AI代理”帶來的收入卻很困難。在Google、微軟和亞馬遜等雲公司，大部分收入增長來自OpenAI、Anthropic和Meta等大型AI開發商租用伺服器，而非企業類AI應用。
在出售AI代理的企業軟體公司中，結果不一。Salesforce今年早些時候表示，其Agentforce產品（用於自動化銷售郵件、跟蹤發票等任務）年收入超過1億美元。ServiceNow則稱，其用於自動處理IT服務工單的AI軟體，有望在2026年底前實現10億美元收入。但這兩家公司的收入增長最近幾個季度都比2023年大多數時間慢。
SAP尚未單獨公佈AI產品收入，但CEO Christian Klein在本月的財報電話中表示，AI將在未來兩年帶來“雙位數收入增長”。
許多提供AI代理的軟體公司，包括Salesforce、Snowflake和Xero，目前甚至沒有對這類產品收費，他們希望等客戶真正認可價值之後再收費。
ServiceNow全球客戶營運總裁Paul Fipps對媒體表示，近期客戶在試點AI功能方面不再那麼興奮，因為他們變得更加現實，開始考慮AI代理究竟能合理自動化那些任務。Fipps說，
“在過去12到18個月裡，由於生成式AI的發展速度太快，很多客戶積極試點這些AI能力，鐘擺被推到了極端的一側。”
“現在你看到鐘擺開始回擺。”
他仍然樂觀，認為隨著AI代理不斷進步，未來幾年企業會繼續大力投入。
目前，AI代理在軟體開發領域最成功。AI程式設計代理正成為許多公司工程團隊的標配。但軟體工程師仍需檢查AI的程式碼，因為AI會犯錯，意味著任務還不能完全自動化。
“保持現實”
Palo Alto Networks首席執行官Nikesh Arora表示，銷售AI工具的公司必須謹慎，不要過度承諾AI能自動化多少工作。他認為，網路安全崗位要實現完全自動化仍需數年。
“我們保持現實的態度，（完全自動化）需要更多努力，我們必須非常確定，當把操作交給AI時，它採取的行動是正確的，因為網路安全是有後果的。”
儘管如此，公司仍然認可AI代理帶來的收益，即使需要“有人看著”。例如，加拿大太陽馬戲團Cirque du Soleil正在使用SAP提供的一款AI代理，追蹤其服裝和舞檯布景供應商的發票。
當供應商發郵件詢問發票狀態時，AI代理會檢查SAP系統中發票是否處理完畢，並草擬回覆郵件。過去，該公司有兩名全職員工做這件事；現在，這兩人已被安排到其他部門，只需一人稽核AI草稿再發出即可。
該工具的營運成本低於一名全職員工的薪資，副總裁Philippe Lalumière對媒體說：
“有時候AI寫的郵件不太禮貌，但供應商得到回覆更快、更清楚，所以整體滿意度更高。我們沒有因為它裁員，但生產力提升很明顯。”
與此同時，其他AI代理供應商也提醒客戶，要把這些工具視為實驗性項目，而不是能立即帶來回報的投資。
微軟核心AI產品開發總裁Asha Sharma上周在The Information的WTF峰會上表示：
“把AI代理視為研發預算……一種將在未來5到10年見效的投資。”
“我認為我們還處在非常早期階段……我們現在有數百萬個AI代理投入生產使用，但大家仍然在摸索如何讓AI代理真正有用。” (invest wallstreet)