一季打造 1.8 万个 AI 代理只为找出几百个能用的？财星 500 强企业也在烧钱试错学 AI
《富比士》（Forbes）23 日专栏文章指出，美国财星 500 强企业高层私下坦承，AI 虽有零星成功案例，但扩大导入仍困难重重，关键阻力并非技术，而是组织的代谢力。
AI Infra Summit 共同创办人 Ed Nelson 在 9 月年会前，召集财星 500 强企业高阶主管闭门讨论 AI 投资效益。他观察到，与会者几乎不争论哪个模型最好，只集中讨论企业能否消化AI。
成功案例确实有。某企业软体公司以单一 AI 代理取代约 250 个销售排行榜，每週处理最多 3 万次提示，被淘汰的排行榜之一每年成本高达 300 万美元。另一医疗业者以生成式 AI 摘要数千万通客服电话，找出最能说服民众改用低成本疗法的说法，赚进 1.7 亿美元利润改善，并替客户节省 2 亿美元。
然而多数主管坦言，AI 尚未融入核心产品与策略。某企业软体公司选择砸钱硬闯，单季打造约 1.8 万个 AI 代理，预估仅数百个真正有用，云端支出超出预算也在规划内，认为大规模试错比严格管控的试点进步更快。
更棘手的是思维转变。某医疗企业营运流程高达约 200 个步骤，经理人仅提议自动化其中三步，高层则认为有了 AI，多数步骤根本可删除。财务规划平台 Abacum 执行长 Julio Martinez 也表示，真正的机会在于决定哪些流程该淘汰。
AI 代理可在数秒内複製，人却不行。为克服惯性，有公司将 AI 目标纳入每位员工的绩效考核；有技术长要求资深工程师放下十年经验，改为指挥多个程式代理。
与会者普遍认为，仅靠 IT 部门推动远远不够，AI 导入已从资讯长的执行议题，转为须由执行长主导的营运模式课题。未来许多员工将成为AI 代理的管理者，但 Nelson 直言，提升个人技能方面，并未听到更令人满意的方法。
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（首图来源：Pixabay）
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