据《麻省理工科技评论》9月3日刊发的一篇文章，约80%的《财富》500强企业已采用智能体AI，但规模化进展仍不均衡。NiCE公司首席运营官阿伦·钱德拉在文中表示，企业从试点走向规模化时，必须把技术与业务战略直接挂钩，而不是为试验而试验。

钱德拉说，大家都在试图搞清这项技术能做什么，但规模化需要更清晰的战略联结：企业需要定义目标是增加收入、降低成本，还是达成其他战略或财务目标。在此基础上，需要重新思考智能体将要运行的工作流程，避免在过时或低效流程上直接叠加AI。他说：“最不希望做的就是将AI应用于过时或低效的工作流程。”

这种转变要求企业把智能体AI视为相互联结的体系。智能体需要获得有效决策所需的数据、知识和上下文，还要在需要采取行动时接入后端系统。信息分散会削弱这些能力。钱德拉说：“这些AI智能体的效能纯粹取决于它们能够摄取和使用的上下文、知识与数据。”

组织层面的影响同样重要。如果各团队构建互不相通的孤立系统，扩大智能体规模反而会制造新的碎片化；而随着智能体承担更重要的工作，治理、隐私、安全和变更管理变得更加关键。钱德拉认为，AI智能体最终应被置于与人类员工相同的标准下，企业应把人力与AI智能体作为一个整体人力资源来规划。

展望未来，这种互联方式可能让智能体主动工作，甚至与其他智能体通信以解决客户需求。对于正在从试点转向规模化的企业，钱德拉建议不要“试图煮沸整个大海”，而是围绕高价值用例、流程变革、劳动力变化和可衡量的结果来制定整体战略。

该文章由《麻省理工科技评论》旗下定制内容部门Insights与NiCE合作制作，并非其编辑部的新闻采编。文章说明称，内容由人工调研和撰写，在人工监督下，任何可用的AI工具仅限用于制作流程。