從工具到隊友：AI代理將如何成為數字勞動-人工智慧-PHP中文網

這些數字的說話量：Grand View Research預測，全球AI代理市場將從2024年的50億美元增加到2030年的500億美元，佔年增長率的46％。更重要的是，Capgemini研究所的研究表明，到2028年，通過降低成本和收入的產生，AI代理商可以創造高達4500億美元的經濟價值。但是，儘管有巨大的潛力，但只有2％的組織已經完全實施了AI代理商，在市場飽和之前，企業留下了有限的時間範圍，以獲得競爭優勢。

與簡單地響應提示的常規AI系統不同，Agesic AI表現出了真正的“代理”，即定義目標，做出決策和獨立行動的能力，幾乎沒有人為乾預。哈佛商業評論將這些系統描述為具有“增強的推理和執行能力”，這些功能遠遠超出了回答實際完成複雜操作的問題。

這種區別至關重要：雖然生成的AI專注於通過語言到語言互動生成內容，但代理AI以多步推理，計劃，最重要的是動作為中心。它可以安排旅行，處理保險索賠，管理庫存水平並在數百個來源進行深入研究。這種自治水平將AI從成為工具轉變為成為真正的數字合作夥伴。

什麼是AI代理？

與對提示有反應的常規AI不同，AI代理是一個人工智能係統，能夠管理多步任務而無需連續的人類參與。這標誌著AI的下一個進化 - “代理AI”。儘管Chatgpt提供答案，但AI代理實際上會採取行動 - 預訂航班，處理髮票，調試代碼以及跨眾多來源進行獨立研究。

從工具到隊友：AI代理將如何成為數字勞動

定義特徵：代理可以執行多個步驟，與各種應用程序接口，並在延長的持續時間內運行。例如，OpenAI的Codex代理可以在沒有人類輸入的情況下運行長達30分鐘，而Anthropic的Claude 4可以連續處理七個小時的編碼任務。

七類數字工人

儘管最終將有無數的AI代理，但我們目前可以將它們分為開始進入勞動力的不同類型。該信息提供了不同形式的數字勞動力的有用分解：

1。商務任務代理

他們的工作：管理多個軟件平台的企業流程數字勞動：發票處理，數據輸入，文檔排序，調度示例： UIPATH，MICROSOFT POWER AUTOMATE，ZAPIER AI

2。會話代理

他們的工作：通過對話數字勞動來解決客戶和員工查詢：客戶支持，幫助台，人力資源功能
示例： Salesforce Agentforce，ServiceNow NowAssist，Sierra，Decagon

3。研究代理

他們的工作：收集，評估和驗證來自可靠來源的數據數字勞動：學術研究，引文驗證，技術評估
示例： OpenAi深入研究，困惑Pro，Scite Assistans，Alphaense

4。分析代理

他們的工作：解釋數據以生成視覺報告和摘要
數字勞動：數據查詢，儀表板創建，商業智能
示例： Power Bi Copilot，Tellius，Thoughtspot，Glean

5。開發人員

他們的工作：協助軟件工程師完成複雜的編碼任務
數字勞動：代碼建議，調試，文檔，系統維護示例：光標，github副詞，克勞德代碼，認知的德文

6。特定於域的代理

他們的工作：在法律，醫療保健和金融等規範領域提供專業表現
數字勞動：法律文件審查，醫療分類，財務評估
例子：哈維（法律），希波克拉底人AI（醫療保健），羅戈和赫比亞（金融）

7。瀏覽器相互作用劑

他們的工作：導航網站並執行重複的在線任務
數字勞動：在線表格提交，網絡訂購，社交媒體管理
示例： OpenAI操作員，Google Project Mariner，人類計算機使用

Openai的雄心勃勃的願景栩栩如生

Openai對AI代理商的推出始於2025年1月，與操作員合作，該AI能夠與人類等網站進行互動 - 單擊按鈕，填寫表格和導航頁面。隨後在2月進行了深入的研究，該研究綜合了來自數百種來源的見解，以在幾分鐘之內產生完全引用的報告。到7月，ChatGpt代理的發布將這些功能鞏固到《華爾街日報》所描述的“可以創建電子表格和演示文稿的代理商”的同時，同時管理複雜的多步驟工作流。

OpenAI的首席執行官Sam Altman預計，這些代理商將在2025年“顯著影響公司績效”，估計他們已經可以在全球所有經濟上有價值的工作中執行“單位較低的單位百分比”。複雜的推理基準測試的精度為41.6％，這是早期模型的兩倍，這些試劑標誌著AI能力的重大進步。

重新定義消費者和商業經驗

AI代理商正在以前所未有的規模改變消費者的參與和業務運營。對於消費者而言，轉變正在迅速發生：最近的報告表明，與傳統支持相比，與傳統支持相比，當前的實施情況顯示了2025年越來越多的客戶互動，當前的實施顯示了AI驅動的系統減少了分辨率時間並提高了客戶滿意度。

對消費者的影響超出了便利性。克拉納（Klarna）的AI助理將平均發行問題從11分鐘降低到僅2分鐘，使客戶滿意度與人類代理人相當。 Virgin Money的AI助手“ Redi”以94％的滿意度進行了超過200萬個互動，證明消費者準備在提供卓越的結果時接受AI驅動的服務。零售的採用同樣令人印象深刻，有24％的購物者已經舒適地允許AI代理進行購買 - 這一數字在Z代中升至32％，而現在可以通過不參與的人工智能解決75％的客戶查詢。

AI代理人的業務利益同樣強大，並得到現實世界中的結果。使用AI的組織報告稱，平均收入增加了6-10％，有62％的公司期望全額甚至更高的投資回報率。運營改進令人驚訝：使用AI報告收入增長的公司中有83％的公司為66％，沒有AI，有76％的公司看到提高的運營效率，而金融機構通過更好的欺詐檢測和個性化服務從提高盈利能力中受益。

現實世界的成功故事突出了行業之間的轉變。摩根大通（JPMorgan Chase）的AI驅動的“教練”工具可幫助財務顧問訪問95％的速度，速度增加了20％的資產管理銷售。該銀行的AI倡議已經通過預防欺詐和運營改進為近15億美元節省了近15億美元。 Wiley使用AI代理商在案例解決方案中提高了40％，而76％的電子商務團隊信貸AI具有增加銷售額，而92％的服務團隊報告成本降低。由於AI驅動的預測性維護，製造業領導者的停機時間下降了40％。

員工生產率的提高同樣值得注意，客戶服務代理人每小時處理更多查詢，商業專業人員每小時生產更多文檔，開發人員每週在AI代理的幫助下每週完成更多的編碼項目。這些只是早期的應用程序，但它們清楚地說明了代理AI將如何重塑客戶體驗和業務績效的標準。