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实施 Agentic AI 第 1 部分：利益相关者指南
AWS 生成式 AI 创新中心已帮助 1,000 多家客户将 AI 应用于生产，实现了数百万记录在案的生产力提升。在这篇文章中，我们为 C-suite 领导者分享指导：CTO、CISO、CDO、首席数据科学/人工智能官，以及企业主和合规主管。
来源:亚马逊云科技 _机器学习Agentic AI 不是您可以打开的功能。这是工作定义方式、工作人员以及决策方式的转变。
大多数企业都经历过惨痛的教训才明白这一点。他们推出的试点项目在遇到实际流程、系统和治理时就会停滞不前。这种模式不断重复：模糊的用例、无法在混乱的数据中生存的原型、自主性超出控制、合规性阻碍发布日期、数据集太弱而无法自主决策。在这一切的背后，存在着同样的根本问题——没有人就成功是什么样子达成一致。
AWS 生成式 AI 创新中心已帮助 1,000 多家客户将 AI 应用于生产，实现了数百万记录在案的生产力提升。我们的跨职能团队（科学家、战略家和机器学习专家）与客户并肩工作，从构思到部署。这项工作越来越多地涉及代理人。
在这篇文章中，我们分享了针对 C-suite 领导者的指导：CTO、CISO、CDO、首席数据科学/AI 官以及企业主和合规主管。我们的核心观察是：当代理人工智能发挥作用时，它看起来不太像神奇的软件，而更像是一个运行良好的团队——每个代理都有明确的工作、主管、剧本和随着时间的推移而改进的方法。
如果您坐在高管会议上问：“我们在人工智能方面的投资是否足够？”，答案几乎总是肯定的。如果你接着问，“由于人工智能代理，今天哪些特定的工作流程有了实质上的改善，我们怎么知道？”，房间就会安静下来。
这是由两部分组成的系列的第一部分。在这里，我们奠定了基础：为什么价值差距主要是执行问题，以及是什么使工作真正成为代理型的。第二部分将使用每位高管的职责语言直接与他们交谈。
企业的共同问题
价值差距主要与您的工作方式有关