生成式 AI 技術持續以驚人的速度發展，雖然企業實現 AI 價值的時間比預期長，但已逐漸取得成果。
勤業眾信調查發現，越來越多組織採用生成式 AI 的方式，正從實驗性質轉向實際部署甚至是擴展到整個企業範圍，顯示早期實驗取得良好成果，進一步提升企業期待。調查也發現，「AI 代理」是企業最感興趣的未來 AI 技術，但也提醒部署方式將有別以往。
先了解：生成式 AI 在哪些應用取得不錯成果？
勤業眾信最新《生成式 AI 現況》調查全球 14 國、2,773 名領導者，指出當今企業 AI 投資報酬率最高、看到強勁採用和成果的領域是軟體開發、網路安全、營運、行銷、客服，獲得的最大效益是提高效率、節省成本。其中，網路安全更可能超出投資報酬率預期。
不過值得關注的是，企業逐漸以務實心態看待生成式 AI 導入。調查發現，組織至少需 12 個月來解決採用挑戰。而多數組織正在進行 20 個或更少的實驗或概念性驗證（POC），但將擴大部署視為長期目標。若未能達成預期價值目標，76% 企業願意等待至少 12 個月甚至更久，才考慮減少投資。
是什麼影響導入進程？從技術角度來看，AI 基礎模型和應用程式技術在過去一年已顯著提升──有更小、更有效率的 AI 模型，延遲更低、上下文視窗更大、具備多模態等，但是報告指出，取得專業人才不再是迫切要解決的問題，改善資料管理是首要任務。
勤業眾信 AI 主管 Jim Rowan 表示，企業必須先解決資料治理、平台現代化等問題，才能充分利用生成式 AI 的潛力。他強調，採取更謹慎、更具策略性的方法，花時間將 AI 正確融入現有的營運和工作流程中，企業可以確保有形且長期的價值。
至於 AI 價值的評估方式，Rowan 強調定量和定性指標兼具，因為節省成本、提高效率固然重要，但企業也應追蹤產生新想法和使用案例的數量，以及對員工技能、文化的影響。在定量類別，他建議的關鍵指標包含：成本、收入、特定活動每位全職員工的效率；定性方面，包含員工發展、持續學習、業務流程的整體轉型等。
「AI 代理」成為企業最關注的 AI 創新
在生成式 AI 相關的技術創新中，AI 代理（或代理 AI）最受企業關注。52% 受訪企業正在追求能自主執行工作任務的「AI 代理」，45% 對「多代理系統（Multiagent systems）」有興趣──該系統本質上是 AI 代理更先進、更複雜的變體。緊跟在後的「多模態能力」（44%），也是 AI 代理的組成要素。
AI 代理是一種軟體系統，不需或只需很少的人工介入，就可以完成多步驟的複雜任務。理想狀況下，AI 代理能獲取和處理多模態資料、使用各種工具完成任務，並和其他 AI 代理協調任務，甚至從經驗中學習。根據調查，已有 26% 受訪企業在大規模開發 AI 代理。
Rowan 對於 AI 代理的潛力表示樂觀，但指出企業全面採用、整合這項技術需要時間，可預期的做法是從相對簡單、更聚焦特定任務的代理應用程式開始，再擴大使用範圍。
他認為，雖然 AI 代理有可能從根本上改變企業流程、帶來可觀的投資回報，但只有採取策略性的方法才能實現。截至目前，企業導入 AI 的方式通常聚焦在概念驗證（POC）部署，但代理 AI 需要採取不同方法。企業應聚焦於更宏觀的業務流程，因為 AI 代理的真正價值，在於重新定義 AI 如何驅動整體業務，而非單點應用。
「為了實現 AI 代理，你實際上必須思考如何重建流程，並讓這一切由 AI 驅動，而不是人類。」不過，企業在部署 AI 方面仍面臨許多障礙，大多數組織只有不到 40% 員工可以使用生成式 AI 工具，這除了和工具取得有關，企業也需思考將 AI 融入工作流程的價值和重要性。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《VentureBeat》、勤業眾信，首圖來源：Ideogram。
