推出AI代理？4种快速而激烈但需极度谨慎的方法
企业IT领导者建议在AI部署中融合速度与谨慎。普华永道和NBCUniversal高管分享了他们的AI之旅：保持人类主导、快速实验、清理数据和流程、以及根据风险设置治理措施。
在AI代理的推出过程中，企业面临一个核心难题：是快速迭代、拥抱每一个新模型，还是谨慎规划、稳步前行？近日，在由纽约大学教授Scott Galloway创立的咨询公司Section主办的一次会议上，来自普华永道和NBCUniversal的两位IT领导者分享了他们的经验，表明两者结合才是关键。
- 人类始终是核心循环
普华永道全球首席AI工程师Scott Likens强调：“不要只是让人类处于循环中，人类本身就是循环。”任何AI应用都应以人类为主导、由人类发起。NBCUniversal的AI创新与加速高级副总裁Lasherelle Morgan建议，从最终用户出发，反向选择合适工具。“从易重复的流程和数据入手，从痛点开始，”她说，“不要直接引入AI工具，而是问‘你在什么上挣扎？’‘你每天花五小时做什么？’”
- 实验至关重要
Likens提倡大规模实验以确定AI的适用领域。普华永道以1天或5天为周期推出AI实验。他呼吁商业领袖思考AI带来的可能性，而非仅仅追求2%或3%的成本节约。“关于token的讨论只是几个月前才开始，现在突然关注成本，这是错误的思路。实验非常重要，如今非常容易，且能快速获得反馈。”这种思路需要中层管理者的思维转变，“他们不习惯一至两周的周期，这是不同的架构思维。高层和董事会可能支持，新员工也已适应，但中间层——那些不愿改变的专家和经理——才是人类的挑战。”
- 炸毁糟糕流程
许多人对AI寄予厚望，认为它能快速修复问题流程。Morgan警告说：“你必须拥有干净的数据和从头到尾清晰的工作流。拿纸和笔写出流程，明确每个步骤的负责人。AI非常擅长放大糟糕的流程。”她建议从用户中找出“必须重复做且讨厌做的事”，从那里开始，同时选择数据丰富、易于重复的领域。普华永道则在AI兴起前就已构建了扎实的数据基础，特别是在会计和审计等受监管领域。Likens指出，挑战在于为数据提供上下文，这些上下文通常存在于人的脑海中。“如何提取隐性知识？”普华永道AI努力的目标是“隐性知识收集、遥测，以及代理行为的记录”，这要求“先关注架构，以便扩展，让员工使用时感到安全，知道可以用于什么，并有权访问合适的数据。”
- 治理与护栏
在NBCUniversal，治理和护栏是必要环节，但监督程度取决于风险大小，即所谓的“爆炸半径”。Morgan举例：“简单的代理工具如设置午餐日历，风险低，无需人类介入；但自动向消费者发送消息的代理工具则风险高，需要人类监督。”该公司的治理流程包括申请表，用于跟踪和衡量AI对组织的影响。普华永道则将AI责任集中化：“1%的人——深度AI工程师——设定标准，创建可信且安全的框架并进行构建。另外10%是分布在各业务部门的实践建造者，他们直接理解行业或职能，为客户构建解决方案。”
总之，快速推进AI代理需要同时具备速度和谨慎。通过保持人类主导、积极实验、清理流程和严格治理，企业才能安全地释放AI的潜力。