使用 AI 代理优化公司工作流程:神话还是现实?

问题随着越来越多的大公司投资 AI 代理,将其视为运营效率的未来,越来越多的怀疑论浪潮正在兴起。虽然人们对这些技术的潜力感到兴奋,但许多组织发现现实往往没有达到炒作的水平。这种失望很大程度上可以归因于两个 […]使用 AI 代理优化公司工作流程:神话还是现实?首先出现在 Unite.AI 上。

来源:Unite.AI

问题

随着越来越多的大型公司投资于AI代理商,将其视为运营效率的未来,越来越多的怀疑浪潮正在出现。尽管这些技术的潜力令人兴奋,但许多组织发现现实常常没有炒作。这种失望很大程度上可以归因于两个主要问题:夸张的承诺和业务问题的高度特定性质。

虽然AI可以在某些任务(例如数据分析和过程自动化)上脱颖而出,但许多组织试图将这些工具应用于其独特的工作流程时遇到困难。 Lexalytics的文章极大地凸显了当您集成AI只是为了跳上AI Hype火车时会发生什么。结果通常是挫败感,并且认为这项技术无法发挥其潜力。

唯一的工作流

AI实施期间失望的来源

AI实施中失望的来源是多方面的。

  • 一个重要的问题是,许多公司急于没有明确的策略或确定目标的情况下采用AI。缺乏方向使衡量AI计划的成功或失败的挑战。公司最终可能会部署与实际需求不符的工具,从而导致资源浪费和幻灭。那么,当您在没有适当计划和准备的情况下整合AI时会发生什么?好吧,您会得到麦当劳这样的案件。经过三年的准备工作,在2024年夏天,与IBM合作,麦当劳推出了他们的AI代理商,可以采取直通订单。设计不佳的模型导致AI不了解客户。最值得注意的例子之一是Tiktok的两个客户恳求AI停止,因为它不断增加了更多的鸡肉McNuggets,最终达到260。
  • 公司

    公司工作流程中AI代理的用例

    Telstra 营销自动化 拜耳 人力资源 决策分析期刊 更少的错误

    集成AI代理的建议

    Micropro

    结论