文章作者｜麥肯錫公司：Barr Seitz、Jorge Amar、Lari H?m?l?inen、Nicolai von Bismarck，慎思行采編翻譯

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生成式AI的發(fā)展為各組織帶來(lái)了巨大的機(jī)遇，特別是那些有關(guān)AI智能體的組織——而所謂的AI智能體，是一種由AI驅(qū)動(dòng)的軟件實(shí)體，它可以規(guī)劃和執(zhí)行任務(wù)，或是通過(guò)提供特定的服務(wù)來(lái)幫助人類(lèi)。目前，由于數(shù)據(jù)質(zhì)量、員工的不信任和實(shí)施成本等方面的原因，企業(yè)大規(guī)模采用AI面臨重重困難。除此之外，領(lǐng)導(dǎo)層對(duì)于如何利用這些智能體來(lái)變革工作方式的想象力，也遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于AI技術(shù)本身的潛力。

然而，隨著生成式AI技術(shù)的進(jìn)步和下一代智能體的出現(xiàn)，我們預(yù)計(jì)將有更多的用例被解鎖，部署成本將會(huì)降低，長(zhǎng)尾用例也將變得更加經(jīng)濟(jì)可行，且更大規(guī)模的自動(dòng)化將會(huì)在更為廣泛的范圍內(nèi)落地實(shí)現(xiàn)（如企業(yè)流程、員工體驗(yàn)和客戶(hù)界面）。這種演變需要在對(duì)強(qiáng)人工智能的信任、風(fēng)險(xiǎn)管理的實(shí)踐與政策，以及對(duì)智能體系統(tǒng)的平臺(tái)監(jiān)管上投入更多的努力。

在本期訪談探索了AI智能體的發(fā)展，以及企業(yè)應(yīng)當(dāng)怎么實(shí)施這項(xiàng)技術(shù)（總的來(lái)說(shuō)，這才是它對(duì)于企業(yè)的價(jià)值所在）。

巴爾：

生成式AI智能體究竟是什么？

拉里：

當(dāng)我們談?wù)揂I智能體時(shí)，我們指的是一種軟件實(shí)體，它能夠組織策劃復(fù)雜的工作流程、協(xié)調(diào)多個(gè)智能體之間的活動(dòng)、應(yīng)用邏輯推理，以及評(píng)估答案等等。這些智能體可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化，或在員工和客戶(hù)執(zhí)行某些流程時(shí)，為他們起到增強(qiáng)作用。這很有價(jià)值，因?yàn)樗粌H能幫助人類(lèi)更好地完成工作，還能將工作的底層流程和服務(wù)完全數(shù)字化。

例如在客戶(hù)服務(wù)領(lǐng)域，近期的最新進(jìn)展，使得這些智能體可以與外部客戶(hù)和內(nèi)部用戶(hù)進(jìn)行個(gè)性化互動(dòng)，并幫助人類(lèi)客服學(xué)習(xí)。所有這些都意味著，AI智能體正愈發(fā)接近真正的虛擬員工，它既可以增強(qiáng)企業(yè)所有業(yè)務(wù)領(lǐng)域的工作，從人力資源、財(cái)務(wù)到客戶(hù)服務(wù)，也能把這些工作自動(dòng)化。這也就意味著，我們?cè)谔岣叻?wù)質(zhì)量的同時(shí)，也在逐步實(shí)現(xiàn)涵蓋諸多職能部門(mén)的大范圍任務(wù)自動(dòng)化。

巴爾：

你們認(rèn)為AI智能體的最大價(jià)值在哪里？

喬治：

我們根據(jù)60余個(gè)用例估計(jì)，生成式AI用于企業(yè)的用例每年可產(chǎn)生2.6萬(wàn)億到4.4萬(wàn)億美元的價(jià)值。但這些價(jià)值中有多少能轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)增長(zhǎng)和效率提升，取決于企業(yè)有多快重構(gòu)現(xiàn)有工作，并將AI引入重點(diǎn)領(lǐng)域中，比如用戶(hù)旅程、整個(gè)活動(dòng)鏈條的流程或某種職能等。

由AI智能體有望加速實(shí)現(xiàn)工作流程中長(zhǎng)尾部分的自動(dòng)化，否則這些部分工作將消耗過(guò)多的資源。AI的潛能比想象中的更大：理論上，當(dāng)今全球經(jīng)濟(jì)之中60%到70%的工作都能夠被自動(dòng)化，這可以通過(guò)應(yīng)用包括生成式AI在內(nèi)的各種現(xiàn)有技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，但這需要開(kāi)發(fā)大量的解決方案和還會(huì)增加企業(yè)的投入。

我們來(lái)考慮一下客戶(hù)服務(wù)領(lǐng)域。目前，AI智能體在客服工作中的價(jià)值，要么體現(xiàn)在優(yōu)化處理量上，要么體現(xiàn)在縮短平均處理時(shí)間上。例如，在今年早前的研究報(bào)告中，我們對(duì)使用生成式AI的5000名客服人員進(jìn)行了調(diào)查，發(fā)現(xiàn)每小時(shí)的問(wèn)題解決效率提高了14%，而處理問(wèn)題所花的時(shí)間則減少了9%。

另一個(gè)有價(jià)值的領(lǐng)域是客服專(zhuān)員培訓(xùn)。通常情況下需要6到9個(gè)月的時(shí)間才能讓一位新晉客服達(dá)到資深客服的水平。有了這項(xiàng)技術(shù)后，培訓(xùn)時(shí)間在有些情況下可以縮短到3個(gè)月，因?yàn)橛写罅康挠行Ц深A(yù)措施和腳本庫(kù)可供新人使用。

隨著時(shí)間的推移，隨著AI智能體變得愈發(fā)熟練，我期待看到它們能提高客戶(hù)滿(mǎn)意度并創(chuàng)造收入。例如，通過(guò)支持人類(lèi)客服且自動(dòng)化地工作，AI智能體不僅在幫助客戶(hù)解決眼前問(wèn)題的方面可以發(fā)揮至關(guān)重要的作用，還能推銷(xiāo)新服務(wù)，或者滿(mǎn)足更廣泛的需求。隨著公司增加更多的AI智能體，成本很可能會(huì)降低，并為企業(yè)帶來(lái)更多改善客戶(hù)體驗(yàn)的選擇，例如把個(gè)性化的人工客服作為一項(xiàng)會(huì)員服務(wù)提供給顧客。

巴爾：

你們看到了哪些AI智能體的機(jī)會(huì)？

喬治：

客戶(hù)關(guān)懷將是AI智能體大規(guī)模應(yīng)用的首批功能之一，但絕對(duì)不是唯一的功能。在過(guò)去的一年里，我們見(jiàn)證了很多成功的試點(diǎn)，比如用AI智能體改善客戶(hù)服務(wù)。例如，你可以讓一名客服專(zhuān)員在與客戶(hù)通話的同時(shí)，使用專(zhuān)有AI智能體的實(shí)時(shí)幫助，如推薦最值得參考的文章，或提供對(duì)話中最合適的下一步等等。AI智能體還可以就語(yǔ)氣、同理心和禮貌等行為要素提供指導(dǎo)。

在過(guò)去，要想在銷(xiāo)售過(guò)程的每一個(gè)環(huán)節(jié)里都為顧客配備專(zhuān)屬客服，其成本令人望而卻步。但是，正如拉里所說(shuō)，隨著AI智能體的最新進(jìn)展，現(xiàn)在就可以做到這一點(diǎn)。

尼克萊：

值得強(qiáng)調(diào)的是，AI智能體不僅能夠?qū)崿F(xiàn)流程自動(dòng)化，還能夠?yàn)槿祟?lèi)客服提供支持。舉例來(lái)說(shuō)，AI智能體非常擅長(zhǎng)的一件事，就是為客服專(zhuān)員提供個(gè)性化輔導(dǎo)，這種輔導(dǎo)不僅可以從硬技能的角度，也從軟技能的角度（如借助于上下文來(lái)理解顧客究竟說(shuō)了什么）來(lái)進(jìn)行。我們估計(jì)，把生成式AI用在客戶(hù)關(guān)懷功能上，可以將效率提高30%至45%。

喬治：

是的，在其他情況下，AI智能體還會(huì)直接幫助客戶(hù)。一個(gè)數(shù)字銷(xiāo)售助理可以在客戶(hù)決策的每個(gè)環(huán)節(jié)為其提供幫助，例如，檢索信息、提供產(chǎn)品規(guī)格或比較價(jià)格等，然后記住客戶(hù)訪問(wèn)、離開(kāi)和返回時(shí)的場(chǎng)景。隨著這些功能的發(fā)展，我們可以期待這些AI智能體通過(guò)追加銷(xiāo)售來(lái)創(chuàng)造收入。

巴爾：

為什么大家應(yīng)該相信AI智能體是真正的機(jī)會(huì)，而不是又一個(gè)虛假的技術(shù)泡沫？

喬治：

當(dāng)然，現(xiàn)在還處于早期階段；但我們從AI智能體身上看到了前所未有的能力。例如，與過(guò)去技術(shù)不同，生成式AI不僅，從理論上講，可以處理員工與客戶(hù)之間在各種渠道上數(shù)以?xún)|計(jì)的互動(dòng)，而且還能產(chǎn)生更高質(zhì)量的互動(dòng)，例如提供個(gè)性化的內(nèi)容。我們都知道，個(gè)性化是提升客戶(hù)服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。其中蘊(yùn)含著巨大的機(jī)遇，因?yàn)槲覀冊(cè)谝淮螌?duì)客服部門(mén)的調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，在北美，只有不到10%的受訪者認(rèn)為他們接受到的客戶(hù)服務(wù)超越預(yù)期。

拉里：

從技術(shù)的角度再來(lái)談?wù)劇?strong>這是我們第一次擁有這樣的技術(shù)，它既符合人類(lèi)交互的方式，又可以在在企業(yè)規(guī)模化部署。舉個(gè)例子，我們都知道過(guò)IVR（交互式語(yǔ)音應(yīng)答）通話的體驗(yàn)，那肯定不是人類(lèi)該有的交互方式。人類(lèi)的交互方式是非結(jié)構(gòu)化的，而且常常會(huì)有隱含的意圖。如果我們考慮一下LLM（大型語(yǔ)言模型），它們從一開(kāi)始就是為了處理非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和交互而創(chuàng)建的。從某種意義上說(shuō)，目前為止，我們客服等領(lǐng)域應(yīng)用的所有技術(shù)，都是以這樣的假定為前提的：即客戶(hù)打來(lái)電話時(shí)，所要表達(dá)的一套想法就是結(jié)構(gòu)化的、符合某種預(yù)定設(shè)想的。

巴爾：

在過(guò)去的12個(gè)月里，AI智能體的格局發(fā)生了哪些變化？

拉里：

生成式AI的發(fā)展極為迅速。在LLM的早期，它們的一些缺點(diǎn)，如幻覺(jué)和處理成本較高，意味著這些模型只能用于生成非常基礎(chǔ)的輸出，例如給人類(lèi)提供一些專(zhuān)業(yè)知識(shí)或者生成圖片。而更復(fù)雜的情形就行不通。舉例來(lái)說(shuō)，如果把一個(gè)準(zhǔn)確率僅為80%的LLM用到一個(gè)包含10個(gè)步驟的任務(wù)之中，最終的累積準(zhǔn)確率將只有11%。

如今，由于最近的多項(xiàng)創(chuàng)新，LLM就可以應(yīng)用于更廣泛的用例和更復(fù)雜的工作流程中。這些創(chuàng)新包括LLM本身在精確度和能力方面的進(jìn)步、長(zhǎng)短期記憶結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新，邏輯結(jié)構(gòu)和答案評(píng)估上的進(jìn)展，以及能夠?qū)⒅悄荏w和模型應(yīng)用于復(fù)雜工作流的框架。LLM可以評(píng)估并糾正“錯(cuò)誤”答案，從而大大提高準(zhǔn)確率。如果再有熟練的圈內(nèi)人士參與處理那些識(shí)別錯(cuò)誤的案例，那么這種人機(jī)聯(lián)合就能帶來(lái)極高的質(zhì)量和效率。

最后，值得一提的是，在過(guò)去的一年里，生成式AI應(yīng)用都是通過(guò)把不同的組件整合在一起定制而成的。而我們現(xiàn)在所看到的，則是把各種框架進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和工業(yè)化，使其更接近于“軟件包”的結(jié)果。這樣將會(huì)加快實(shí)施速度，提高成本效益，使之在現(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用更加容易實(shí)現(xiàn)，包括解決企業(yè)中的長(zhǎng)尾用例。

巴爾：

在客服領(lǐng)域落地AI智能體的過(guò)程中，你們遇到了哪些障礙？

尼克萊：

我們看到的一大障礙是在難以在整個(gè)組織內(nèi)建立對(duì)AI智能體的信任。例如，在一家銀行里，他們知道需要通過(guò)減少錯(cuò)誤答案來(lái)建立信任。因此，他們構(gòu)建了一個(gè)可以檢查AI幻覺(jué)的架構(gòu)。只有當(dāng)答案正確時(shí)，才會(huì)被呈現(xiàn)出來(lái)；如果不正確，聊天機(jī)器人就會(huì)說(shuō)它無(wú)法回答這個(gè)問(wèn)題，并嘗試換個(gè)措辭。這樣，客戶(hù)就要么就能快速得到問(wèn)題的答案，要么干脆去和真人員工對(duì)話。這真的很重要，因?yàn)槲覀儼l(fā)現(xiàn)，各個(gè)年齡段——甚至是Z世代的客戶(hù)，都還是更喜歡通過(guò)真人的電話交談來(lái)獲得幫助和支持。

喬治：

我們看到了一些前沿的成果，但這僅限于一小部分環(huán)境下的客戶(hù)或?qū)T。要推廣這些成果，變革管理方式至關(guān)重要。這是企業(yè)面臨的一大障礙，這比推出一套新工具要復(fù)雜得多。公司只有重新設(shè)計(jì)職能部門(mén)的工作方式，才能充分發(fā)揮AI智能體的價(jià)值。

比如數(shù)據(jù)，就必須遵循正確的格式，處在正確的位置，才能被生成式AI有效地利用。事實(shí)上，近20%的企業(yè)認(rèn)為數(shù)據(jù)是利用生成式AI獲得價(jià)值的最大障礙。這樣的例子包括，聊天機(jī)器人在給出回答時(shí)會(huì)去查找過(guò)時(shí)的信息等等。內(nèi)容也許是正確的，但早已經(jīng)過(guò)時(shí)了。公司需要在清理并重整數(shù)據(jù)方面進(jìn)行投資。

此外，公司還需要建立面向AI的信任和治理能力。也就是建立原則、政策、流程和平臺(tái)這些東西，以確保公司不只是隨著快速變化的法規(guī)亦步亦趨，還要有能力公平和不帶偏見(jiàn)地履行對(duì)客戶(hù)和員工的承諾。這需要公司的法律和風(fēng)險(xiǎn)團(tuán)隊(duì)的合作達(dá)到新的水平，也需要公司用新技術(shù)來(lái)大規(guī)模地管理和監(jiān)控系統(tǒng)。

其他方面也同樣需要變革。企業(yè)需要為客服部門(mén)的各個(gè)層級(jí)——從經(jīng)理到一線員工——量身定制廣泛的學(xué)習(xí)課程。經(jīng)理需要制作新的KPI和績(jī)效管理協(xié)議，而一線員工則需要了解怎樣用不同方式來(lái)和客戶(hù)打交道，以及和AI智能體共事。

這些技術(shù)需要更加靈活，且覆蓋運(yùn)維服務(wù)的整個(gè)生命周期，才能更好發(fā)揮AI智能體的價(jià)值，這就是我們所說(shuō)的MLOps（機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)維），或者越來(lái)越多地被稱(chēng)作AIOps（生成式AI運(yùn)維）。新的運(yùn)維模式需要支持小團(tuán)隊(duì)，讓他們能夠不斷迭代，從而開(kāi)發(fā)出更多AI服務(wù)。而推廣AI工具的應(yīng)用也需要持續(xù)的努力和新的激勵(lì)機(jī)制，這樣人們才會(huì)學(xué)著信任這些工具，并發(fā)現(xiàn)它的好處。尤其是對(duì)于資深客服來(lái)說(shuō)——在他們看來(lái)，自己的技能并不能通過(guò)應(yīng)用AI智能體來(lái)得到提升。僅就客戶(hù)運(yùn)營(yíng)而言，我們往大了說(shuō)，這關(guān)系到生成式AI領(lǐng)域4000多億美元的潛在價(jià)值，所以值得一試。

巴爾：

就客戶(hù)服務(wù)領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，AI智能體到底對(duì)企業(yè)有什么價(jià)值呢？

喬治：

這是個(gè)很好的問(wèn)題，因?yàn)槲覀兿嘈牛珹I最直接的影響還是增強(qiáng)人類(lèi)所做的工作，即便是在自動(dòng)化程度越來(lái)越高的今天。我的信念是，AI智能體將會(huì)改變各式各樣的企業(yè)服務(wù)和工作流程。它將幫助我們自動(dòng)化執(zhí)行大量低價(jià)值的任務(wù)，同時(shí)又能讓員工和客戶(hù)有更好的體驗(yàn)。例如，企業(yè)的服務(wù)中心會(huì)有更高的工作效率，取得更好的成果，提供更好的體驗(yàn)。

事實(shí)上，我們還看到應(yīng)用這項(xiàng)新技術(shù)有助于減少員工流失。隨著生成式AI的普及，我們發(fā)現(xiàn)，服務(wù)工作出現(xiàn)了更加專(zhuān)門(mén)化的趨勢(shì)。一些公司和部門(mén)將率先采用AI并實(shí)現(xiàn)完全的自動(dòng)化，而另一些則可能通過(guò)建立更多高度個(gè)性化的互動(dòng)來(lái)打出差異化格局。

尼克萊：

我們?cè)谝患业聡?guó)公司看到了把這個(gè)想法付諸實(shí)踐的例子，這家公司正在實(shí)施基于AI的學(xué)習(xí)和培訓(xùn)引擎。在推廣的過(guò)程中，無(wú)論是從主管還是從員工的角度來(lái)看，公司員工的體驗(yàn)都得到了顯著改善，因?yàn)閱T工覺(jué)得他們終于得到了與自己有關(guān)的反饋。他們感覺(jué)自己受到了重視，自己在職業(yè)生涯中不斷進(jìn)步，而且還學(xué)到了新技能。例如，他們不再僅僅是接聽(tīng)留存電話，現(xiàn)在還可以接銷(xiāo)售電話。這種體驗(yàn)讓他們的工作變得更加豐富多樣，減少了枯燥的重復(fù)。

拉里：

從更廣闊的視角來(lái)看。我們?cè)缦饶M過(guò)一個(gè)中點(diǎn)情景，也就是在2055年左右，當(dāng)前50%的工作活動(dòng)都將實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。但技術(shù)的發(fā)展速度遠(yuǎn)超所有人的想象——看看一些LLM的能力，就正在接近，甚至在特定情況下還超過(guò)了人類(lèi)的平均水平。生成式AI的創(chuàng)新把我們所預(yù)測(cè)的那個(gè)中點(diǎn)情景提前了約十年。而且創(chuàng)新的速度會(huì)越來(lái)越快，因此我們可以預(yù)期，應(yīng)用AI的時(shí)間會(huì)進(jìn)一步縮短。這是一項(xiàng)關(guān)鍵的進(jìn)展，每一位管理層都需要理解它究竟意味著什么。

編輯 | Noah

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