Artefact 的新电子书《医疗保健领域的代理 AI 优势》（The Agentic AI Advantage in Healthcare：从洞察到结果，加速制药公司以 HCP 为中心的营销》一书表明，代理型 AI 在解决这些挑战方面迈出了一大步。传统的生成式 AI 专注于创建内容，而代理式 AI 可以采取行动。它能接收目标和限制条件，从战略角度考虑问题，并在合规和经批准的 data 资源的保护范围内自主执行任务。Agentic AI 将 AI 从生产力工具提升为业务绩效引擎。.
在过去十年中，可持续发展从企业声誉的边缘转向了业务绩效的核心。Artefact的新电子书《ESG在行动：如何将环境、社会和治理（ESG）data转化为商业智能》通过对雅高、乐冠、Tarkett、阿迪安、喜力、Siplec和申克等全球公司C-suite领导人的半结构化采访，以及经合组织和Artefact的可持续发展和data专家的见解，记录了这一转变。.
随着企业急于将 AI 投入运行，大多数企业发现，他们的 data 基础设施根本不是为自主推理而设计的。如今，多达 80% 的 AI 实施时间都花在了 data 处理和模式调整上，这是基础架构只为存储而非理解而建的结果。如果没有一个能够捕捉关系和意义的基础，代理虽然功能强大，但仍将是盲目的。随着 AI 代理成为企业工作流的积极参与者，data 查询的性质和规模也在不断发展。.
许多营销领导者都面临着同样的矛盾：尽管对生成式 AI 进行了大量投资，但对成本、速度和性能的预期影响并未实现。为什么会这样？因为大多数 AI 只有 “思考”，而没有行动。代理型 AI 改变了这一状况。.
在过去的 18 个月里，'生成式人工智能 '主导了所有 C 级战略会议。但如果这已经是老生常谈的话题了呢？ 在能源和工业领域，讨论正在迅速从 GenAI 转向 Agentic AI。这不仅仅是一种渐进式的更新，而是一种新的范式，一种从简单地增强任务到完全重塑核心工业流程的范式。.
当 OpenAI 发布其新的由 ChatGPT 支持的浏览器 Atlas 时，它不仅仅是发布了另一款产品。它打开了一扇门，一扇通往下一个人机交互时代的门，一扇不可避免地通往广告业新领域的门。.
大多数公司还没有准备好用人工智能堆栈取代仪表盘时代的 data 堆栈。Salesforce最新发布的《Data与分析现状》报告显示，84%的data与分析领导者表示，他们的战略需要彻底改变，才能实现人工智能目标。据领导者估计，他们的data中有26%是不可信的，只有43%报告了正式的data governance框架，约50%对他们生成和提供及时洞察的能力没有信心。同时，70% 认为最有价值的洞察力被锁定在非结构化的 data 中。结论很简单：障碍不是热情，而是基础，在代理系统能够扩展之前，基础必须改变。.
零售商在竞争激烈的动态环境中经营，面临着从价格敏感性到复杂物流等各种挑战。要想蓬勃发展，他们必须采用创新的解决方案来简化运营并提高客户满意度。本文探讨了 AI 代理--能够观察、推理和行动的自主系统--如何重新定义零售业，并将零售业的竞争力提升到新的水平。.
二十年来，主 Data 管理（MDM）为企业提供了客户、产品和供应商的单一真实来源，使分析和运营可以在干净、受管理的 data 上运行。.
