从洞察到行动：
——自主人工智能时代

人工智能在商业中的作用正在迅速演变。 人工智能最初仅作为洞察生成工具，如今正向执行领域迈进，系统不仅能提供决策依据，还能据此采取行动。这种向主动型人工智能的转变标志着运营成熟度迈入新阶段。

Gartner预测，到2028年，33%的企业软件应用将集成主动型人工智能，而2024年这一比例还不到1%。这预示着人工智能将从辅助工具迅速转变为嵌入日常工作流程的自主系统。

在本期中，我们将通过以下文章探讨这一变革如何逐步成形：
•人工智能代理重塑零售互动与运营
•数据平台助力实现可扩展的自主化
•供应链与金融领域运用人工智能实现实时协调
•长期代理重塑治理与授权机制

“在代理性思维下，每个功能都会受到影响。”

人工智能助手将如何影响购物行为？
1.消费者将使用个人AI助手来搜索、比较和购买产品，这将对品牌和网站的准备工作提出新的要求。
2.零售商正逐渐融入AI生态系统。埃德华德以OpenAI与沃尔玛的合作为例，指出对话式界面正成为新的商业渠道，其背后依托的消费者洞察比传统交易数据更为丰富。
3.代理式商业将重塑零售企业的内部运营，为销售团队、谈判、促销及供应商管理提供支持。

部署人工智能代理的关键先决条件是什么？
1.数据准备就绪，需具备受管控、标准化且语义对齐的数据集。
2.流程准备就绪，需定义明确的工作流，以便智能代理能够高效运行。
3.技术准备就绪，涵盖从平台选择到“自建与采购”决策的各个方面。

在TCG领域，投资回报率将首先在哪个领域显现？
1.客户服务通过人工智能驱动的自助服务带来立竿见影的回报。
2.营销和内容自动化正在加速营销活动的适应性调整。
3. 从代码迁移到异常监控，IT运维领域蕴藏着巨大的成本节约机会。

传统的报告架构难以满足当今对人工智能的需求，而数据湖屋、数据网格和数据金库框架等现代架构则能够构建受管控且适用于业务场景的生态系统。

通过整合结构化数据与非结构化数据，这些平台为预测分析、生成式人工智能应用以及决策自动化提供了动力。它们正在重塑预测分析、客户互动和运营优化。然而，仅靠技术还远远不够。成功的关键在于克服传统系统集成的挑战、加强治理，并通过分阶段实施来建立完善的数据管理机制。

主动式数据平台标志着下一阶段的发展，它使人工智能系统能够近乎实时地触发决策和工作流。现在进行投资的企业正在构建在人工智能驱动的经济中竞争所需的智能层。

供应链已从运营的支柱演变为竞争的战场。然而，尽管市场波动日益加剧，许多企业仍在规划、物流和分销环节中未能充分利用人工智能。本实用指南旨在帮助那些希望通过有针对性地应用人工智能，将供应链从成本中心转变为战略价值驱动器的领导者。

转型始于规划：人工智能既能优化销售与运营规划（S&OP），又能提升执行效率（S&OE），从而帮助企业从被动预测转向动态、数据驱动的协同运作。

在一项家电行业的案例研究中，人工智能实现了跨职能的需求、库存和瓶颈分析的自动化，从而使运营效率提高了40%，提升了SKU层面的可视性，并减少了库存。

除了规划之外，人工智能还能推动整个价值链的优化：
•智能库存策略在服务水平与成本控制之间实现平衡。
•物流应用可优化进料流程和出货交付表现。
•数字孪生和仿真模型进一步提升了情景规划和风险管理能力。

Artefact 生成式人工智能与智能代理式人工智能的融合如何重塑银行、保险公司及金融科技企业的运营模式和价值创造方式。

投资回报率（ROI）较高的应用场景包括交易与投资组合优化、客户互动、文档处理以及自动化报告。早期采用者反馈了切实的收益：研发周期缩短了25%， IT部门的生产力提升了40%，此外，在基于人工智能的
客户服务方面也实现了显著的成本节约。

真正的变革源于具备自主能力的AI系统，它们能够实时监控交易、主动识别欺诈、优化风险管理，并在极少人工干预的情况下实现工作流自动化，从而将AI的应用从决策支持提升至执行层面。

这些新功能正在加速创新并提升响应能力，但要实现规模化应用，则需要健全的治理、数据安全及合规框架。

Artefact 合伙人兼数据平台与IT负责人维克多·科英布拉（Victor Coimbra）因在人工智能创新领域做出的杰出贡献，入选《福布斯》“巴西30岁以下精英榜”。他在扩展人工智能解决方案以及在国际市场上组建高绩效技术团队方面拥有深厚的专业知识。

人工智能在崩溃前能持续完成有意义的工作多久？研究表明，任务持续时间每七个月就会翻一番。但实际生产情况却落后于基准水平。在企业测试中，所有人工智能生成的结果都必须经过人工清理才能使用。文档缺失、验证问题和质量缺陷是普遍存在的。清理时间平均占任务持续时间的三分之一。

这导致了一个生产力悖论。在受控研究中，由于调试、上下文切换和质量修复，AI用户的处理速度降低了19%。
其根本原因在于架构设计。随着任务的延长，AI的工作记忆会达到饱和，从而导致上下文丢失、矛盾以及错误的累积。此外，不同领域的AI能力也存在显著差异。从长远来看，AI正在快速进步，但其持续的自主能力仍然有限。

尽管人工智能在漫长的流程中性能会逐渐下降，但可以通过三种架构方法来延长智能体的运行时间：
1. 重新启动循环：当性能下降时重置人工智能。 工作成果保存在外部，会话重启时状态清零，进度则以增量方式延续。
2. 选择性记忆：仅在会话之间保留必要的上下文信息。2. 2. 进度追踪器、摘要和变更历史记录在维持连续性的同时，有效减轻了信息过载。
3. 团队协作：将工作分配给多个由中央协调器管理的专业化智能体。通过分解任务并仅传输相关信息，多智能体系统在处理复杂任务时显著优于单一智能体。

每种方法都会将人工智能无法在内部可靠保留的信息外部化。循环方法侧重于简洁性，记忆系统侧重于连续性，而团队则侧重于规模化和专业化。大多数生产部署都会将这三种方法结合起来。

随着长期人工智能投入实际应用，人工智能助手将转型为人工智能工作者。届时将出现长达八小时的工作流程，涵盖完整的交付成果和实施环节。

• 界面将从对话工具演变为委托系统，仪表盘、检查点、审计追踪和恢复机制将取代实时提示。
• 数据质量和治理将变得至关重要，因为长期运行的 AI 可能会累积错误、越权操作，或基于错误的假设进行运作。
• 有限自主框架（包括访问控制、升级触发机制和决策日志记录）将成为强制要求。

从长远来看，人工智能尚未完全成熟，但如今已可在特定应用场景中投入实际运行。切实可行的机遇在于那些具有可衡量成果、且需要高度专注的结构化工作。那些在建立严格防护措施的前提下有针对性地进行尝试的企业，将获得先发优势。