人生式人工智能 (GenAI) 的新前沿

行政手册 利用人工智能不仅仅是技术 ， 而是释放前所未有的潜力。 在当今时代，市场领导力由速度、效率和以客户为中心等因素决定，组织需要充分利用手头上的每一项工具。在过去几年中，人工智能（AI）已经迅速崛起。在全球舞台上，世界各地的企业和个人迅速采用这项技术。海湾 Cooperation 阿拉伯国家（GCC）在这一领域发挥着引领作用，该地区的企业领导人正在探索将这项迅速发展技术整合到其运营中的方式。 生成式人工智能（GenAI）被认可为该地区创新的变革者，通过自动化常规任务、提升客户体验和辅助关键决策过程，赋能企业。来自我们第27届年度CEO调查：中东地区的发现表明，73%的中东CEO认为GenAI将在未来三年内显著改变其公司创造、传递和捕获价值的方式。1生成式人工智能（GenAI）有望产生重大经济影响，估计到2030年，它在不同行业对全球GDP的年度贡献可能在2.6万亿美元至4.4万亿美元之间。在特定领域，如能源，对GenAI的投资预计将在2023年的4000亿美元基础上翻三倍，到本世纪末超过1.4万亿美元。这种投资激增反映了GenAI的变革潜力，尤其是在提高生产力、优化业务流程和重塑各行业价值链方面。2. 在此背景下，多模式通用人工智能（GenAI）代理框架作为变革性的催化剂出现，使企业能够以前所未有的规模加速流程自动化。这项技术涉及多个专精于不同任务或数据类型的AI代理协同工作，共同解决复杂问题和自动化流程。通过协作并不断学习，这些代理提高了决策能力、优化了流程，并推动了创新。它结合了多种高级AI技术来处理各种类型的数据和自动化复杂任务。 核心问题不在于是否采用这项技术，而在于组织能够多迅速地整合这项技术以保持竞争优势。本执行手册探讨了组织如何利用这项技术提升运营效率、改善客户体验以及推动收入增长。它提供了跨行业和职能的成功案例、战略洞察、战术蓝图以及最佳实践，以指导您进入这一革命性领域之旅。 关键见解 ● 代理型AI凭借其先进的类人推理和交互能力，正在转型制造、医疗、金融、零售、运输和能源等众多行业。● 企业应利用多模态通用人工智能（GenAI）能力，并确保伦理的人工智能保障措施，以推动全流程业务的自主流程重构和增强决策制定。● 集成有效的代理型AI可以提升效率、降低成本、改善客户体验，并推动收入增长。 什么是 agentire AI ？ 代理人工智能通常指的是具备自主决策能力和采取行动以实现特定目标的能力，并在有限或无需直接人类干预的情况下进行操作的AI系统。3. agentic AI 的关键方面 环境互动 ：人工智能与周围环境互动 ， 感知变化并相应地调整其策略。 目标导向的行为 ：这些 AI 代理旨在追求特定的目标 ， 优化他们的行动以实现预期的结果。 自主性:代理AI系统可以独立运行，并根据其编程、学习以及环境输入做出决策。 工作流优化 ：代理型AI代理通过将语言理解与推理、规划和决策相结合，增强工作流程和业务流程。这包括优化资源配置、改进沟通与协作，并识别自动化机会。 多代理和系统对话 ：代理人工智能通过构建复杂的工作流来促进不同代理之间的沟通。它还可以与其他系统或工具（如电子邮件、代码执行器或搜索引擎）集成，以执行各种任务。 学习能力 ：许多自主人工智能系统采用机器学习或强化学习技术来随着时间的推移提高其性能。 向多模态 GenAI 代理的进化 在 AI 中 ， 唯一不变的是变化 - 拥抱永久创新的文化。 代理框架的发展历程始于简单的基于规则的系统，旨在执行特定任务。随着时间的推移，这些系统演进为具备多种模态能力的复杂智能体，能够从文字、图像和音频等多种来源处理和整合信息。多模态能力使AI智能体能够理解、运用推理并像人类一样互动，从而增强其解决广泛业务问题的有效性和灵活性。4. 演变可以分为三个关键阶段 ： 集成机器学习 (ML)1. (2000s)○ 从数据中学习 ：机器学习的整合使代理能够从大量数据集中学习，从而提高其决策能力和执行任务的能力。这标志着从基于规则的系统向前迈出了重要的一步，因为代理现在可以适应新信息并随着时间的推移而改进。○ 启用自然语言处理 (NLP) 的用户交互 ：自然语言处理技术的进步使代理能够更有效地理解并生成人类语言，从而使交互更加自然和直观。 (2010s) 2.多模态介绍○多模态代理涌现，能够处理和整合来自各种来源的信息。例如，一个代理可以分析文本描述、识别图像中的对 组合文本、图像和音频 ：象，并理解口头指令。这种多模态性使代理更具灵活性，能够处理复杂任务。○增强的用户交互 ：多模态代理能够以更加动态的方式与用户互动，例如，在接到文本查询时提供视觉辅助，或者通过结合语音和视觉输入来理解上下文。 3. 高级自治和实时交互 2020 -○ 当前 高级自主性 ：代理可以独立操作、理性化并设定自己的目标，发展达成这些目标的路径，并做出独立决策，无需持续的人类干预，利用来自多个来源或合成数据集的数据。在一个多代理协调系统中，第一组代理专注于模仿人类行为（例如ChatGPT-4o），即快速思考以提出解决方案方法；而第二组代理则专注于慢速推理（例如ChatGPT-1o）来提出经过验证的解决方案。5结合快速思维和慢速推理，代理可以实时处理信息并作出最优决策——这对于自动驾驶车辆、实时客户服务以及各种关键业务流程尤为重要。这种自主性使类人智能特别强大，能够在动态和复杂的现实世界环境中发挥作用。○ 在道德和负责任的 AI 控制环境中进行用户交互 ：随着能力的增强，也更加注重确保代理系统以道德和负责任的方式运行，考虑因素如偏见、透明度和责任。 为什么组织应该关注 在技术发展的快车道上 ， 今天错过了人工智能的转折意味着明天就会被超越。代理型AI在效率、决策制定和客户互动方面提供了显著的优势。通过自动化常规任务并提供智能洞察，代理型AI可以 帮助组织节省时间、降低开支，并提高整体生产力。此外，采用代理型AI系统的组织可以通过利用其能力进行创新和优化业务运营来获得竞争优势。较低的入门成本和规模经济使得组织更倾向于充分利用其提供的能力，而非依赖传统的机器学习（ML）和机器人流程自动化（RPA）驱动的自动化系统。 代理型AI系统能够在自动化复杂工作流程、降低运营成本和优化决策过程中显著提升组织的竞争优势。这些系统旨在适应不断变化的商业环境，推动更高生产力，并使组织保持竞争力。例如，代理型AI能够预测市场趋势和客户偏好，让企业能够主动调整策略。这种适应性不仅提高了效率，还促进了创新，为公司提供了相对于竞争对手的显著优势。6. 此外，代理型AI系统可以处理大量数据并提取 actionable 洞见，这些洞见可用于优化运营和提升客户体验。通过自动化常规任务，这些系统可以释放人力资源专注于更具战略性的项目，从而整体提高组织的灵活性和响应能力。7. 增强决策能力 代理人工智能系统可以快速准确地分析大量数据，提供有价值的见解以支持更好的决策制定。企业可以通过利用这些见解来优化收入和运营，识别市场趋势，并作出基于数据的决策。例如，在金融领域，人工智能可以分析市场数据以预测趋势、指导投资策略并提升投资回报率（ROI）。在零售业中，它可以通过预测需求和优化库存水平来简化库存管理。 提高了 ec 的效率和生产力 生成式AI可以通过自动化常规任务和流程显著提升业务效率和生产力。这使员工能够专注于更具战略性和创造性的活动。例如，在客户服务领域，生成式AI可以处理常见咨询，从而释放人力代理去解决更复杂的问题。在制造业中，基于AI的机器人可以精确且一致地管理重复性任务，减少错误并提高产量。 改善客户体验 通过整合代理型AI，企业可以提供个性化且响应式的客户体验。基于AI的聊天机器人和虚拟助手能够提供即时支持、解答疑问，并根据客户偏好及动态互动推荐产品。这提升了客户满意度，建立了忠诚度，并推动了销售。例如，电子商务平台利用AI根据浏览历史和购买行为推荐产品。 如何概念化 AI未来业务运营解决方案 代理型AI系统正在重新定义客服中心，并作为政府机构和私营部门组织的一项变革性能力而受到青睐。传统基于规则的聊天机器人（软件即服务）提供了基本的24/7支持，而基于检索增强生成（RAG）的聊天机器人则增强了类似人类的互动（增强型软件即服务）。相比之下，代理型AI在准确性、上下文连贯性和解决问题的能力方面更胜一筹。 在准确性方面，基于规则的聊天机器人只能提供预编程的响应，当查询超出预定义规则范围时会导致不准确。基于 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 的聊天机器人依赖于检索到的数据，这些数据可能无法匹配用户意图。相比之下，新型的代理人工智能能够理解语言中的细微差别，即使面对复杂或前所未见的查询也能生成准确的回应。其从大量数据中学习的能力提高了精准度和适应性，使其在客户服务方面更具优势。 聊天机器人的最大局限之一是上下文连贯性。基于规则的聊天机器人在长时间交互中难以维持上下文一致性，因为它们依赖线性脚本，导致回应脱节，损害客户体验。基于检索和生成（RAG）的聊天机器人可能会因检索机制未考虑先前交互而产生不一致的回答。而自主AI的编排能力使其能够在跟踪对话历史、理解对话流程、确保响应保持上下文相关性和连贯性方面表现出色，显著提升客户参与度。 到目前为止，基于规则和RAG（规则、自动指导和生成）的聊天机器人在自主问题解决方面能力有限。前者无法处理超出其脚本的问题，而后者只能提供信息，不能整合数据并构建针对集成来源（如CRM、ERP或IVR系统）复杂问题的人机解决问题逻辑。代理AI则能进行动态推理和决策，利用一系列自主代理，分析客户问题，考虑多个因素，并应用学习知识更高效地解决问题。结果是更快、目标导向、流畅的对话，提升客户体验，并为自动化客户服务的效率和响应速度设定了新标准。 机构 AI 业务要务 组织在日常运营中采用代理人工智能系统并接受新兴的“服务即软件”模式，有望获得显著收益。这一创新方法将手动劳动转化为自动化、由AI驱动的服务。企业不再需要购买传统的软件许可或订阅基于云的软件即服务（SaaS），而是可以根据AI代理提供的特定成果付费。例如，一家公司可以雇佣像Sierra这样的AI客服代表解决其网站上的问题，并根据解决问题的数量付费，而不是维持昂贵的人力支持团队。这种模式使组织能够以更低的成本访问更广泛的服务——无论是来自AI律师的法律支持、由AI渗透测试员进行的持续网络安全测试，还是自动化的客户关系管理——从而不仅提高效率，还大幅减少了运营成本。 通过利用服务即软件（SaaS）模型，企业可以自动化以前耗时、需要专业人员操作且通常涉及昂贵软件许可或云解决方案的常规和高度专业化任务。具有高级推理能力的AI应用现在能够处理从软件工程到运行客户服务热线等复杂任务，使公司在无需成本同比例增加的情况下扩大运营规模。这一转型扩展了所有规模组织可用的服务范围，使它们能够专注于战略优先事项，而AI系统则承担起运营负担。采用这些基于AI的服务使企业在不断变化的市场中保持竞争力。8. 从副驾驶到自动驾驶模型的转换 服务即软件代表了一种以结果为导向的战略转变，使组织能够从当前状态过渡到“副驾”模式，并最终实现“自动驾驶”。例如，赛ira通过在必要时将复杂客户问题升级给人类代理人员，提供了一种安全网，确保无缝的客户体验。虽然并非所有AI解决方案都具备这种内置的备用方案，但一种常见的策略是在初始阶段将AI部署为“副驾”角色，与人类员工并肩工作。这种“人在环中”的方法有助于组织逐步建立对AI能力的信任。随着AI系统的可靠性得到验证，企业可以有信心地过渡到“自动驾驶”模式，在这种模式下，AI可以自主运行，提高效率并减少对人工监督的需求。GitHub Copilot 是这一理念的典范，它协助开发人员，并随着其发展可能自动化执行更多任务。 通过 AI 服务外包工作 对于运营成本较高的组织而言，将特定任务外包给承诺提供明确