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原文作者：MIT Technology Review Insights
本内容由 Cloudera 和 AWS 合作呈现
AI正在重塑企业运营：从试点到规模化的关键飞跃
人工智能一直以来都以其提升速度、效率和解决问题的新途径而备受期待。然而，过去几年最大的变化在于这些承诺正以前所未有的速度成为现实。从石油和天然气到零售、物流和法律行业，人工智能已不再局限于试点项目或理论实验室。它正在被部署到关键工作流程中，将过去需要数小时的流程缩短至几分钟，从而解放员工，让他们专注于更高价值的工作。
Cloudera 的首席 AI 架构师 Manasi Vartak 表示：“业务流程自动化已经存在了很长时间。而生成式AI和AI代理正在允许我们真正地赋予业务流程自动化‘超能力’。”
AI代理与工具民主化推动发展
这种发展势头主要由两大相互关联的力量驱动：AI代理的崛起和AI工具的快速民主化。AI代理，无论设计目的是为了自动化还是辅助，在加快响应时间和消除复杂工作流程中的摩擦方面都表现出特别强大的能力。它们不再需要等待人工来解释索赔表格、阅读合同或处理送货司机的查询，AI代理可以在几秒钟内大规模完成这些任务。
与此同时，可用性的提升使得非技术人员也能使用AI工具，方便了各个职能部门的员工试验、采纳并根据自身需求调整这些工具。
信任、治理与可持续性是长期挑战
这并不意味着前方的道路一帆风顺。对隐私、安全和大型语言模型（LLM）准确性的担忧仍然迫在眉睫。企业还在努力应对成本管理、数据质量以及如何构建可持续的长期AI系统的现实问题。随着企业探索下一步——包括自主代理、领域特定模型，乃至迈向通用人工智能（AGI）的步骤——关于信任、治理和负责任部署的问题显得尤为重要。
亚马逊网络服务（AWS）的 AI 和现代数据战略首席顾问 Eddie Kim 说道：“您的领导层在确保企业拥有能够同时应对机遇和风险的AI战略方面至关重要，同时还要让员工有能力提升技能，从而能够熟练掌握这些AI工具。”
变革性的案例研究
尽管存在挑战，但成功案例令人信服。一个全球能源公司将威胁检测时间从一小时以上缩短到仅仅七分钟；一家《财富》100强法律团队通过自动化合同审查节省了数百万美元；一个人道主义援助组织利用AI更快地应对危机。渐进式的改进时代早已过去。这些例子表明，当数据、基础设施和AI专业知识相结合时，其影响是变革性的。
企业AI的未来将取决于组织将创新与规模化、安全性及战略有效结合的程度。这才是真正的竞争所在。
本内容由《麻省理工科技评论》的定制内容部门 Insights 制作。它并非由《麻省理工科技评论》的编辑人员撰写。它由人类作家、编辑、分析师和插画师进行研究、设计和撰写。可能使用的AI工具仅限于通过严格人工审核的次要制作流程。
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