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企业如何通过结合预测性人工智能、生成性人工智能和自主代理来改造团队
导言：超越人工智能炒作
2025 年，谈论人工智能的意义远不止与 ChatGPT 聊天或生成图像。虽然市场仍在关注单个的人工智能工具，但最先进的公司已经在实施专家们所说的"人工智能第三次浪潮"：一种在协作生态系统中将预测智能、生成能力和自主代理结合在一起的综合方法。
麦肯锡指出，我们正在见证 "数字劳动力 "的出现，在这种劳动力中，人类与自动化系统协同工作，生产率可提高 50% 或更多。
但是，协调多智能体团队到底意味着什么？当管理的不仅仅是人，还有分层的人工智能生态系统时，管理动力会发生怎样的变化？
企业人工智能的三个维度
1.预测智能：分析基础
预测性人工智能代表了现代架构的基本水平。IBM 将预测性智能定义为使用统计算法和机器学习来识别模式、预测行为和预测未来事件。
运行特点
- 分析历史模式和趋势
- 预测和风险管理
- 基于概率的决策支持
- 分析过程自动化
混凝土应用：
- 预测供应链需求
- 人员更替预测分析
- 优化营销活动
- 机械的预测性维护
2.生成式人工智能：创意倍增器
生成智能增加了创意层，使创新内容、代码、设计和解决方案的生产成为可能。正如斯坦福大学 HAI 报告所强调的，2025 年的生成模型已经具备了先进的多模态能力，可以整合文本、音频和图像。
运行特点
- 创建原创内容
- 快速原型制作
- 大规模定制
- 辅助受孕
混凝土应用：
- 自动生成技术文档
- 为广告活动制作创意变体
- 协助开发软件代码
- 定制培训课程
3.自主代理：智能协调
人工智能代理代表协调层，能够自主行动、相互协作并管理复杂的工作流程。BCG 将代理描述为 "有能力、高绩效的队友，能够为其支持的团队带来真正的价值"。
运行特点
- 有控制的决策自主权
- 代理间协作
- 端对端工作流程管理
- 从环境中不断学习
混凝土应用：
- 客户服务代理自动升级
- 协调复杂的 DevOps 管道
- 自动协调远程团队
- 动态 IT 资源管理
管理的演变：从监督者到协调者
管理者的新角色
向 "第三次浪潮 "过渡需要从根本上转变管理者的角色。它不再仅仅是管理人或工具，而是协调多种智能的生态系统。
普华永道认为，未来的管理者必须
- 培训和监督人工智能代理，使常规任务自动化
- 就创新和设计等复杂挑战与代理进行迭代
- 协调代理团队，分配任务并整合结果
双重识字能力
沃顿认为有必要培养一种 "双重素养"，这种素养包括
- 技术能力：了解人工智能的能力和局限性
- 情境智能：通过人类价值观、文化背景和道德考量解读人工智能见解的能力
管理人员成为将人工智能分析转化为有意义的业务战略的 "翻译者"。
综合团队的心理动力
自然》杂志的研究强调了人类与人工智能合作的关键心理因素：
- 性能提升：与人工智能合作可立即提高性能
- 动机动态：从协作工作到自主工作的转变会影响内在动机
- 控制感：协作模式和自主模式之间的转换增强了操作员的控制感
实施战略架构
集成层模型
成功的公司正在实施分层人工智能架构：
第 1 层--基础分析
- 提供基本洞察力的预测系统
- 模式识别和趋势分析
- 自动风险评估
第 2 层--创意放大
- 内容和创意的产生
- 快速原型制作
- 可扩展的定制
第 3 层 - 自主协调
- 工作流协调代理
- 系统间协调
- 受控自主决策
治理框架
微软强调了负责任的人工智能框架的重要性，其中包括
- 透明度：可解释和可追溯的系统
- 问责制：明确人的责任
- 公平：减少算法偏差
- 安全：防止滥用
案例研究：谁是赢家
Salesforce：Agentforce 生态系统
Salesforce已通过 Agentforce 将代理功能集成到其核心平台中，允许用户构建自主的人工智能代理来管理复杂的工作流，如产品发布模拟和营销活动协调。
可衡量的成果：
- 开发时间缩短 60
- 30% 的重复性工作实现自动化
- 团队协作提高 25
制造业：预测性人工智能+维护
特斯拉和西门子等公司正在使用 "共同创造 "系统：
- 用于需求预测的预测性人工智能
- 产品设计的生成性
- 供应链协调代理
成功指标和投资回报率
综合团队的关键绩效指标
传统的衡量标准已不再足够。第三波团队需要新的指标：
生产力指标：
- 洞察时间：数据处理速度 → 决策
- 自动化率：自动化流程的百分比
- 人与人工智能协作指数：互动的有效性
创新指标：
- 从概念到原型的速度
- 跨职能整合：团队和代理之间的协作
- 适应反应时间：适应变化的速度
质量指标：
- 决策准确性：人工智能辅助决策准确性
- 错误减少率：减少流程中的错误
- 合规自动化：实现合规自动化
挑战与风险：可能出现的问题
业务风险
- 过度依赖：过度依赖人工智能，缺乏人工监督
- 技能差距：管理复杂系统的技能差距
- 整合复杂性：整合不同系统的困难
战略风险
正如Gartner 所指出的那样，许多人工智能实施失败的原因都是缺乏：
- 业务与技术协调
- 充分治理
- 有效的变革管理
风险缓解
逐步实施战略：
- 试点项目与业务高度一致
- 积极主动的基础设施基准
- 人工智能与业务团队之间的协调
- 持续的员工培训
成功团队剖析：制胜模式
数字乐团 "模式
在人工智能管弦乐方面表现出色的公司都建立了类似交响乐团的组织结构，每个 "部门 "都有特定但协调的角色。
指挥员"（C 级）：
- 首席人工智能官：人工智能生态系统的战略监督
- 首席数据官：数据治理和信息质量
- 首席技术官：架构和技术整合
第一方"（中层管理人员）：
- 人工智能产品经理：将业务目标转化为人工智能规范
- 高级数据科学家：设计和优化预测模型
- 自动化架构师：代理工作流程设计
音乐家"（行动小组）：
- 人工智能培训师：微调模型专家
- 人类-人工智能合作者：直接与代理合作的操作员
- 质量保证专家：人工智能输出控制和验证
制胜的组织配置
跨国公司的中心辐射模式：
- 中央人工智能卓越中心
- 每个市场的当地专业团队
- 不同地区之间的代理协调
- 举例说明：联合利华利用这一模式协调全球营销活动，并进行本地定制
用于扩大规模的自主 Pod 模型：
- 自成一体的跨职能团队
- 每个吊舱都由人类和专业特工组成
- 通过共享应用程序接口和仪表板进行协调
- 例如Spotify 采用这种方式组织音乐推荐团队
网状网络咨询模式：
- 专家和代理的分布式网络
- 为特定项目组建充满活力的团队
- 新出现的集体智慧
- 实例：德勤正在为人工智能辅助审计团队测试这一模式
新兴技能：新职业概况
人工智能耳语者
- 与不同类型的人工智能有效 "对话 "的能力
- 深刻理解偏见和算法限制
- 先进的催化工程技能
- 薪资范围：60-120 000 欧元/高级职位
生态系统协调器
- 复杂人工智能架构的系统观点
- 多代理工作流程设计能力
- 人工智能转型的变革管理技能
- 薪资范围：80-150,000 欧元/高级职位
人工智能伦理卫士：
- 擅长发现和减少偏见
- 了解人工智能法规（欧盟人工智能法等）
- 算法审计能力
- 薪资范围：70-130 000 欧元/高级职位
人类-人工智能翻译器：
- 人工智能洞察力与业务决策之间的桥梁
- 数据驱动的讲故事技巧
- 解释复杂系统的能力
- 薪资范围：65-125 000 欧元/高级职位
第三波工具堆栈
协调层
- Microsoft Copilot Studio：创建自定义代理
- Salesforce Agentforce：客户关系管理工作流程自动化
- UiPath 人工智能中心：协调 RPA + 人工智能流程
生成层：
- OpenAI GPT-4 应用程序接口：自然语言处理
- 人类学克劳德：复杂的推理和分析
- 谷歌双子座：先进的多模态功能
预测层：
- H2O.ai：AutoML 和预测模型
- DataRobot：自动机器学习
- AWS SageMaker：可扩展的 ML 基础设施
治理层：
- IBM Watson OpenScale：监控和公平性
- 微软负责任人工智能仪表板：审计与合规性
- 权重和偏差：实验跟踪和 MLOps
常见问题：有关第三波人工智能的常见问题
技术问题
问：实施集成人工智能系统的技术前提是什么？
答：您需要强大的数据基础架构、文档齐全的应用程序接口、管理系统和适当的技术技能。IBM 建议从健全的数据质量和验证流程入手。
问：如何整合不同的人工智能系统而不形成孤岛？
答：通过模块化架构、通用 API 标准和协调平台。带有中央协调层的中心辐射式方法通常很有效。
问：完全实施需要多长时间？
答：一般来说，全面转型需要 12-24 个月，但通过有针对性的试点实施，在最初的 3-6 个月内就能看到显著的效益。
组织问题
问：现有工作人员的角色如何变化？
答：角色从执行型向战略型演变。员工专注于创造力、解决复杂问题和监督人工智能系统，而自动化则处理重复性任务。
问：培养哪些技能最重要？
答：批判性思维、创造力、协调技能、对人工智能系统的理解，以及从人类和道德角度解读见解的能力。
问：如何管理变革阻力？
答：通过透明的沟通、循序渐进的培训、具体效益的展示以及员工对转型过程的积极参与。
战略问题
问：哪些部门从这种方法中受益最多？
答：数据密集型行业，如金融、制造、医疗保健、零售和专业服务。任何拥有复杂流程和大量数据的组织都能从中受益。
问：如何衡量复杂人工智能实施的投资回报率？
答：通过综合指标，包括运营效率、决策质量、创新速度和客户满意度。投资回报率通常在 6-12 个月内显现。
问：需要考虑哪些主要风险？
答：过度依赖人工智能、技能差距、集成复杂性、安全风险和监管合规。稳健的治理至关重要。
不作为的代价：企业仍可类比
数字鸿沟的现实
在我们讨论协调多种智能的同时，仍有相当比例的公司尚未实施任何形式的结构化人工智能。根据世界经济论坛的数据，约 40% 的欧洲中小企业仍未使用基本的预测分析工具，更不用说集成系统了。
技术落后的后果
直接运行影响：
- 决策效率低下：决策基于直觉而非数据
- 反应速度：对市场变化的反应速度提高 3-5 倍
- Errori umani: tasso di errore in processi manuali del 5-15% vs <1% dei sistemi automatizzati
- 运营成本：行政管理费用比数字竞争者高 40-60
增加战略风险：
- 丧失竞争力：绩效差距成倍扩大
- 留住人才：难以吸引习惯使用现代工具工作的人才
- 客户期望：无法满足日益增长的服务期望
- 市场扰乱：容易受到以更高效的商业模式运营的人工智能原生竞争对手的影响
竞争加速现象
正如BCG 所指出的，"人工智能先行企业正在改写所有组织的游戏规则，只需几十名员工就能创造数百万美元的年收入"。
时间悖论：当传统企业还在考虑是否采用人工智能时，先进企业已经在优化第三代生态系统。这不再是技术差距，而是战略鸿沟。
行动的紧迫性
对于仍然完全采用模拟技术的公司来说，平稳过渡的时间已经不多了。弥补损失的时间窗口正在迅速缩短：
- 2025 年：在不永久落后的情况下开始工作的最后一年
- 2026-2027:人工智能原生领导者的整合
- 2028+：市场由协调多种智能的企业主导
信息很明确：采用人工智能不再是 "是否 "或 "何时 "的问题，而是在竞争地位变得无法挽回之前，"多快 "实施一个集成生态系统的问题。
多元智能协调时代已经来临。那些知道如何将预测性人工智能、生成性人工智能和自主代理进行战略结合的公司，不仅能在数字化转型中生存下来，还将引领数字化转型。而那些仍停留在纯粹的人类模式上的公司，则有可能成为旧时代的遗迹。
主要来源
