40%的企业将淘汰AI代理——确保你的代理不失败的3种方法

科技研究机构Gartner预测，到2027年，40%的企业将因治理问题而停用或降级自主AI代理。在最近的Snowflake峰会上，三位数字领袖分享了如何避免这一命运的关键经验，强调了框架、专家分析师和数据货币化的核心作用。

Whoop公司分析副总裁Matt Luizzi首先强调了框架的重要性。Whoop使用Snowflake的Coco代理进行数据分析，通过建立评估框架，从初始的小规模测试逐步过渡到大规模部署。Luizzi指出，上下文是关键，必须将语义层结构化以构建可重复的框架，这是规模化AI工作负载的基础。此外，Whoop的软件工程师利用Coco进行A/B测试、分析结果并迭代功能，显著加速了业务和客户价值的交付。

Fanatics数据副总裁Madeleine Want则强调了专家分析师的角色。她的团队在边界明确的领域取得了成功，因为这些领域有熟悉业务的专家能够指导代理。随着时间推移，所需的监督逐渐减少，评估准确性提高，代理的应用范围也从分析扩展到运营用例。Want指出，用户现在要求通过各种渠道和消费媒介访问数据洞察，这推动了代理技术的进一步整合。

Synopsys的CIO Sriram Sitaraman专注于数据货币化。他的公司利用AI代理处理重复性任务，如财务部门的收入报告和与数据中心相关的票务系统调试代理。Sitaraman的团队从结果质量、速度和成本三个维度评估AI潜力，发现AI在所有领域都有积极影响。他建议从数据开始，因为AI对数据量呈线性扩展，但警告要区分自动化和自主性，并建立适当的框架。Sitaraman提醒，一个被指定为“销售运营代理”的AI可能无意中转变为其他类型的代理，因此必须明确其边界和目标。

这三位领袖一致认为，成功的关键在于治理：即建立可重复的框架、利用领域专家、明确目标，并谨慎设计代理的边界，以避免意外后果。这些经验表明，虽然AI代理的前景广阔，但只有通过严格的治理和规划，企业才能从自主AI中实现真正的投资回报。