企业对人工智能的投资正在蓬勃发展。Gartner 称 2026 年为企业将其人工智能项目与战略业务目标对齐的“拐点年”。随着证明投资回报的压力增加，企业高管和技术领导者正在寻求代理人工智能来推动他们所需的可度量财务成果。根据麦肯锡的预测，IT 基础设施成本在到 2030 年间预计将增长两到三倍，尽管预算保持不变，因此在技术功能中存在着代理人工智能的主要机会。在过去 18 个月中，技术团队——即建设、部署并不断改进其组织基础设施和应用程序的工程师、开发人员、架构师和其他从业者——显然已经开始使用代理。代理的最终承诺不仅是自动化任务，而且是管理和协调整个工作流程，以一种允许人类和代理协同工作的方式来追求业务目标。考虑到自动决策所涉及的风险，团队不能在没有信心和确定性地将代理的工作委派出去，必须确信代理完全有能力执行该任务，并以安全、可靠和保密的方式执行。根据我们的研究，技术专家普遍对在相当多的人工智能、数据和云任务上使用代理人工智能充满信心。然而，代理准备度降低主要是由于未向代理系统提供足够的业务背景。任务越复杂，代理所需的推理能力越高，对业务背景的需求也越大。代理生成这些背景的能力仍处于开发的早期阶段，特别是在企业数据难以处理和连接到代理生命周期的速度与质量方面，开发人员和高管所需的信息未能达标。人类监督是成功部署代理人工智能的关键因素。我们的专家访谈显示，技术团队处于领导这一转型的关键位置，随着对代理的经验加深和商业环境的成熟，预计代理信心将加速增强。“随着我们设计的代理在团队已经使用的相同操作边界、身份系统和治理模型内运行，它们开始变得更像组织已经信任的系统，”微软 Azure 平台的企业副总裁兼首席产品官 Jeremy Winter 如此表示。本报告基于对 300 名全球技术专家的调查，评估了 101 项任务在人工智能、数据和云工作流程中代理代表他们行事的信心。它还考察了技术团队如何看待与代理人工智能相关的机会和挑战，以及该技术如何增强他们的职业发展。报告的主要发现包括：对代理的信心在可度量任务中急剧上升，并在复杂判断领域中逐渐增长。技术专家们压倒性地认为，代理有助于日常工作，包括简化流程、提高绩效和减少重复任务。对报告生成和样板代码等流程的信心最高，而在涉及多步骤工作流和高级推理以做出决策的任务中，显然存在明显的机会。数据工作流是突破性领域。技术团队在能够提供可靠基础以支持决策的地方最信任代理。这包括数据质量监控、可视化异常检测、实时数据流监控和数据分析等领域。在这里，最接近数据生成点的领域专家可以提供上下文，使代理能够采取行动并提供可信的结果。下载完整报告。阅读微软 365 核心及工作 IQ 的企业副总裁 Amanda Silver 撰写的微软云博客，强调了人与系统之间的互动重要性以及系统思维如何推进职业发展。想深入了解数据工作流作为代理的突破性用例，请查看 Fabric 博客，听听微软 Fabric 产品的企业副总裁 Kim Manis 的观点。这些内容由 MIT Technology Review 的自定义内容部门 Insights 制作。并非由 MIT Technology Review 的编辑工作人员撰写，而是由人类作家、编辑、分析师和插画师研究、设计和撰写，包括调查问卷的编写和数据的收集。可能使用的人工智能工具仅限于经过人工审查的次级生产过程。