AI 代理成为你的新同事——如何取得最佳成果
未来的工作可能需要人类技能与AI代理的巧妙结合。本文介绍了如何与代理同事成功合作。
担心你身边的人是否尽到职业责任已不再是唯一的问题。对于那些希望达成紧迫目标并交付卓越成果的人来说，你的团队很可能包括各种人类同事和代理同事。我们正进入自主商业时代，技术与数据的新组合意味着我们今天视为理所当然的一些角色——从基础操作任务到决策职责——将由自主发现、协商和交易的代理来履行。
据Gartner预测，企业正在增加对代理的投资，AI代理软件支出将从2025年的864亿美元增加到2027年的2065亿和3763亿美元。在Snowflake Summit 2026上，三位数字领导者分享了他们组织如何将代理投入生产的经验。
基准测试你的工具
体育专业公司Fanatics的数据副总裁Madeleine Want表示，她的组织在数据实践者社区中跟踪和追踪收益。Fanatics是AI数据的积极早期采用者，他们测试工具、比较功能、运行预览并建立设计合作伙伴关系。“我们基准测试如何使用这些工具、用于什么任务、节省了多少时间以及用节省的时间做什么，”她说。基准测试显示代理输入节省了人类时间。“每个业务分析师都会说‘我希望我能做更多战略工作，但被常规报告所困’，”Want说。“我们看到常规报告任务最适合通过AI自动化，因此员工正在拿回时间并重新应用于更人性化和战略性的工作。”
保持对新想法开放
可穿戴技术公司Whoop的分析副总裁Matt Luizzi表示，即使在代理AI推出之前，他也在努力帮助团队更好地利用时间。“我试图了解团队的时间分配，人们说他们花50%到60%的时间回答业务中的随机问题，”他说。“‘昨天的销售额是多少？不同地区有何不同？为什么我们的网络会话增加了？’这些都是破坏性的事情，人们希望摆脱它们。这些任务正是代理目前擅长的。”Luizzi指出，引入代理意味着人类同事可以花更多时间与同事进行战略工作，增加增量价值。“我们已经看到了这项技术带来的实际收入影响，人们能够主动识别问题，用AI进行根本原因分析，排除故障，并更快地采取行动。”
寻找新问题来解决
软件公司Synopsys的CIO Sriram Sitaraman表示，他管理着大量工程和企业数据。一个明确的点是代理将帮助提升人类能力。“如果你看看可用的数据量，下一个最佳行动的概念曾经是一群基于当前优先级的人之间的对话，”他说。“现在，借助AI，你可以真正做出数据驱动的盈利行动。”Sitaraman表示，他的公司已经认识到AI代理可以完成初级员工的任务，如运行快速查询、创建图表和导出见解。他还举了决定为应用构建哪些新功能的例子：“你不需要一群人在那里讨论。只是一个小团队在查看大量数据。现在许多协调数据源以做出决策的努力都集中在人类如何利用AI上。这种努力就是关于将大量数据缩减为可操作的下一步。”
Sitaraman说，代理AI将时间还给人类工作者。例如，通过处理一级数据分类和筛选任务，员工可以转向更高级、创造价值的工作。“这是一个分层的事情。模型将不断将任务推给AI，AI能够管理的任务复杂性将随着模型的改进而增加。因此，六个月后，我看到AI解决不同类型的问题——不是现在同样类型的问题，而是不同类型，这将不断演化。”