大多数CIO和CTO对代理式AI持乐观态度，他们认为这项新兴技术很快就会成为企业的必备技术，但负责实施代理的基层IT专业人员却对此存有严重疑虑。
根据运维监控供应商PagerDuty的一项新调查，虽然53%的技术高管认为AI代理将在未来两年内成为业务运营的核心，但只有29%的IT从业人员认为这会成为现实。
PagerDuty的CTO Tim Armandpour表示，考虑到IT从业人员必须解决如何部署和维护AI代理的问题，他们的怀疑态度是很自然的。虽然CIO和CTO的职责是寻找新技术，但IT经理和员工“更贴近实际操作，也更清楚大规模运营和管理所需应对的复杂状况”。
这项针对总监级别及以上IT专业人员的调查显示，一些IT领导者认为，CIO和CTO需要向员工宣传代理技术，并对他们进行相关培训。
一些专家表示，真正自主的代理技术仍处于起步阶段，很少有企业部署了复杂且功能齐全的代理，然而，随着未来几年采用率飙升，C级IT领导者与员工之间的分歧可能会引发问题。
广泛采用指日可待
总体而言，在PagerDuty的调查中，38%的受访者认为代理将在未来两年内成为核心技术，而另有50%的受访者认为代理在同一时间段内将成为边缘技术。PagerDuty的调查结果与Salesforce旗下MuleSoft最近的一项调查结果高度一致，后者发现93%的企业IT领导者已经部署或计划在两年内部署AI代理。
虽然C级技术高管热情高涨，但代理技术可能比许多IT领导者目前所理解的更为复杂。Savvi AI(一家AI部署平台供应商)的CEO Maya Mikhailov表示，目前作为代理出售的产品使用的是“高度确定性和规定性”的工作流程路径。她补充说，真正的AI代理将有权决定其运行的流程、使用的工具，并从这些决策中学习。
部署需要大量工作
Mikhailov表示，一些抵触情绪可能来自那些了解部署代理所需工作的IT专业人员，其他AI专家也曾警告企业，不要在没有外部帮助的情况下构建AI代理。
Mikhailov说：“一线的AI从业人员可能已经看到了实现一个勉强能用的代理工作流程所需的定制化、质量保证和维护工作量。虽然未来的状态可能是AI代理自己编写代码并连接到系统，但现在这仍然需要大量的人力和测试。”
Armandpour表示，IT从业人员犹豫的另一个原因是缺乏部署和监控这项技术的专业知识，他认为，随着IT工作人员开始亲手实践，一些天然的怀疑态度将会消散，他补充说，除了亲手实践之外，目前没有太多学习代理的地方。
他说：“从某种程度上说，许多人将不得不学习。一旦开始学习，就会形成一种自下而上的采用方式，而且会有足够的CIO、CTO和公司愿意投入，因为说实话，你别无选择。”
除了对技能短缺和部署难题的担忧外，库存管理软件提供商Pull Logic的联合创始人兼CTO Rahul Chahar补充说，许多IT从业人员近年来也见证了其他AI项目的失败。在目睹了几个“过度承诺”的AI项目失败后，IT专业人员可能对承诺其他大规模部署持谨慎态度。
Chahar呼应了Mikhailov的批评，他表示：“由于准确性、透明度、安全性和集成复杂性等方面的担忧，IT从业人员持谨慎态度。代理式AI系统往往难以预测、难以故障排除，并且难以与旧基础设施融合，更不用说它们可能带来的合规和安全问题了。”
Pull Logic在代表一家向建筑承包商销售产品的分销商部署代理式AI时也遇到了困难。Chahar表示，该客户希望有一款AI驱动的工具，能够在产品缺货时推荐替代品，但不同制造商之间的产品规格描述差异导致了不准确。
他补充说：“在测试过程中，由于目录结构不一致，AI开始生成虚假数据，它开始编造产品编号和功能，如果未被发现，这可能会导致严重的业务后果。”
从要解决的问题入手
Chahar补充说，为了向员工推销代理，CIO和CTO在接触这项新技术时，必须首先关注他们试图解决的问题。
他说：“CIO和CTO需要将代理式AI计划与团队面临的实际挑战结合起来，这意味着要采用问题优先的方法，而不是为了追逐AI而追逐AI。”
他补充说，IT领导者应该将人类专业知识融入采用过程，同时优先考虑透明度，并投资于培训。“领导者不应该自上而下地推动AI，而应该展示有形、渐进的成功案例，建立明确的问责框架，并培养内部倡导者，以推动信任和广泛采用。”Chahar表示。
IT解决方案提供商Presidio的CTO Rob Kim补充说，CIO和CTO还应该分阶段部署AI代理，从规模小但影响大的项目开始，这些项目可以快速取得胜利。他们还应该欢迎IT员工提供定期反馈。
Kim说：“为从业人员定期举办论坛，让他们与领导层分享见解和挑战，这确保领导层能够意识到基层的关注点，并主动解决问题。”
Kim表示，对AI代理持谨慎态度的IT从业人员还应该记住，随着技术不断成熟，它会不断改进。随着模型推理能力的提高，真正的多代理协作将允许代理更加主动地实现IT团队期望的结果。
他说：“你将使用的代理和代理式AI只会越来越好，而现在是你将使用的最差版本。届时，人类将能够协调更多并行的工作流，并主持代理和机器人的工作。”
