Han Jinsook 是 Genpact 的首席战略、企业发展和 Agentic AI 官员，在那里她帮助定义、驱动和执行公司的 Agentic AI 愿景。在加入 Genpact 之前，她曾在 McKinsey、AIG 和 Accenture 担任高管职位。
保障人工智能系统的安全仍然是企业技术中最艰巨的挑战之一。而且风险只会越来越高。根据 Gartner 的预测，到 2026 年，40% 的企业软件应用将包含特定任务的 AI 代理，这一比例将从目前的 5% 大幅增加。同样， IDC 预测，到 2028 年，45% 的 IT 产品和服务交互将使用代理作为主要接口。部署 AI 的竞争正在超越大多数组织对这些系统实际工作原理的理解，而这种竞争带来了模型中毒、数据泄露、偏见和幻觉等风险的增加。为了弥补这一差距，企业需要一个新的透明度层：人工智能账单（AI Bill of Materials，AI BOM）。类似于软件账单，AI BOM 是一个关于企业技术栈中每个 AI...
过去十年中，两个并行的旅程同时出现并塑造了企业转型：流程之旅和数据之旅。流程之旅，即工作如何完成的过程，从精益六西格玛演变到包括机器人流程自动化（RPA）和数字工作流程，所有这些都是为了追求效率、结构和规模。另一方面，数据之旅，即决策如何做出的过程，从传统的商业智能演变到机器学习驱动的预测智能，现今又发展到了生成式 AI（gen AI）。这两条路径都很强大，但真正的突破是在它们汇聚的时候。欢迎来到代理人式 AI。代理人式 AI 是代理人不仅理解数据，还能在系统和工作流程中采取行动以实现更大的数据驱动自动化的转折点。研究表明，96% 的企业 IT 领导者计划在未来 12 个月内增加对代理人的使用。然而，随着组织尝试扩大代理人式 AI 计划，他们通常难以确定从哪里和如何开始。对于希望利用代理人式 AI 的技术领导者来说，他们必须思考代理人式工作流程，即决策和执行的融合，将分析智能直接嵌入工作流程以提高效率。只有当企业范围内的智能层面实现时，自主代理人才能在知道和做之间关闭环路。定义代理人式 AI：成为代理人式企业的意义许多组织在了解代理人式 AI 是什么之前就开始了他们的代理人式 AI 之旅。可以把代理人式企业想象成一个繁忙的国际机场。飞机是各自被分配任务的 AI 代理人。他们知道自己的目标并独立行动，起飞并飞往目的地——同时机场保持完全功能。但是，使机场成为代理人的不是单个飞机的运动，而是机场的更高层次目标。空中交通管制员是协调者，他们使机场运作顺畅地进行，选择哪些飞机何时和在哪里部署，指挥地面控制进行维护和加油，并以最有效的方式协调所有事情。每架飞机都独立存在，但所有起飞和降落的协调使机场在安全性和效率方面取得成功。代理人式企业不是简单地实施基本的反射代理人或增强型机器人来执行任务。代理人式企业编排了一系列智能代理人网络，旨在独立处理复杂的多步骤任务。他们远远超出了预定义的规则，代理人可以做出符合战略目标的决策，并随着时间的推移而适应和改进，从而将企业学习提升到下一个层次。这也是代理人式 AI 与生成式 AI 的区别所在。生成式...
