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企业级智能体AI规模化部署：从试点到全面落地的关键路径
随着智能体AI（Agentic AI）从实验阶段迈向企业级部署，如何让多个智能体协同工作、连接所需系统与数据，并在驱动业务的工作流中安全运行，成为企业面临的核心挑战。尽管约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，许多组织仍困于孤立的试点项目。
在NiCE首席运营官Arun Chandra看来，第一步是摆脱为实验而实验的思维。他指出，规模化必须与业务战略紧密挂钩：企业需明确目标是增收、降本，还是其他战略或财务目标。在此基础上，应重新设计智能体将要运行的流程，而非简单地将AI叠加到现有低效流程上。Chandra强调：“最不应该做的就是把AI应用在过时或低效的流程上。”
这种转变要求企业将智能体AI视为一个 cohesive 的系统。智能体必须能够访问决策所需的数据、知识和上下文，并连接后端系统以执行操作。信息孤岛会削弱这些能力——Chandra表示：“AI智能体的效能完全取决于它们能摄取和使用的上下文、知识和数据。”
组织层面的影响同样显著。若团队各自为政，构建互不相连的孤立系统，规模化智能体会导致新型碎片化；同时，随着智能体承担更关键的任务，治理、隐私、安全和变更管理的重要性日益凸显。Chandra主张，AI智能体最终应与人类员工遵循同一套标准，企业应将其劳动力视为“人类+AI智能体”的组合。
展望未来，这种连接式方法将使智能体能够主动工作，甚至与其他智能体通信以解决客户需求。对于从试点迈向规模化的组织，Chandra建议不要“摊大饼”，而应围绕高价值用例、流程改造、劳动力调整和可量化成果构建连贯战略。
本次网络研讨会由NiCE赞助制作。
