人工智能简报：埃森哲和 Nvidia 计划扩展企业业务的人工智能代理

埃森哲首席营销官 Jill Kramer 表示，为了展示人工智能平台在实践中的运作方式，埃森哲营销团队希望利用人工智能代理重塑该部门的运作方式。第一步是了解流程的哪些部分可能从代理中受益最多，包括需要最多脑力或最重复性的任务。

在最近接受 Digiday 采访时，Kramer 解释了最终结果：十多个代理帮助将营销项目的总步骤从平均 135 个步骤减少到 85 个。其中一些代理帮助进行营销研究、数据分析、并安排社交媒体。其他人帮助搜索内部文件、起草战略并确定如何根据预算的其他部分为项目提供资金。

“有人向我描述这就是你在跑这条赛道，但你总是不得不进站，”克莱默说。– 研究团队，提取数据。分析团队，提取这些报告……根据其他团队的繁忙程度，您会在一天、一周、一个月内得到一些结果，然后您必须将其集成。现在，[代理] 将一切带回给您，并帮助您整合。”

埃森哲和英伟达只是大量投资于开发、开发和扩展人工智能代理和副驾驶的众多公司中的两家。近几个月来的其他公司包括 Snowflake、Salesforce 和微软。上周，微软首次亮相一个新的Azure 人工智能铸造厂– 之前被称为 Azure AI Studio – 微软正准备推出其备受期待的产品AI副驾驶工作室。

企业级代理的开发一直是正在进行的生成式人工智能竞赛的一部分，但推动广泛采用的速度比一些人希望的要慢。根据最新发布的一份报告德勤预计，到 2025 年，推出 AI 代理的公司数量将增加到 25%，到 2027 年将跃升至 50%。与此同时，只有 30% 的 AI 试点达到全面生产。然而，分析师预计人工智能代理将继续存在。

“生成式人工智能和 ChatGPT 已经表明了消费者的需求，大型科技公司也做出了同样的回应，”Forrester 高级分析师 Stephanie Liu 表示。“也就是说，与所有新兴技术一样，围绕人工智能代理有很多噪音和炒作，公司需要进行尽职调查，以确定他们的用例是什么以及他们实际需要什么功能。”

起初，埃森哲试图同时向尽可能多的人提供人工智能工具，但克莱默表示，这给那些不使用这些工具的人带来了焦虑，而实际的用例却很有限。即使在部署人工智能代理之后，埃森哲也必须培养一种新的思维方式，帮助员工重新思考营销，而不是在旧的运营模式中改造工具。

“这是任何地方的任何群体：如果你要求他们以根本不同的方式工作，就会出现最初的器官排斥，”克莱默说。– 最重要的部分是能力 – 我们改变了整个运营模式。我们改变了流程方式，以确保器官排斥不会发生。”

埃森哲首席人工智能官关兰表示，该公司没有为翻译等更简单的任务制造工具，而是解决了更困难的营销问题。这意味着创建人工智能代理来进行随意推理、战略规划和定价优化。这还需要使用 Nvidia 提供的强大计算能力以及 Meta 的 Llama 3 等最新大型语言模型。

“他们想要整体视图，我称之为关联数据，这样他们才能真正理解根本原因，”关说。– 当我们将这些拼图拼凑在一起时，几乎就像人类侦探一样。有 1,500 块拼图，您不想错过任何一块。 –

Nvidia 企业人工智能副总裁贾斯汀·博伊塔诺 (Justin Boitano) 表示，尽管埃森哲是从营销开始的，但该平台可以应用于其他业务部门。这是因为它的构建是为了考虑团队如何协同工作并体现不同的角色和角色。尽管埃森哲的早期用户很快就对法学硕士的早期任务印象深刻，但他表示，企业应用程序的创建和改进需要更长的时间。

“人们意识到，我们不仅要把这些视为可以神奇地完成所有事情的人工智能模型，还要将它们视为我们公司的员工，”博伊塔诺说。– 我们基本上会提示他们为特定的业务职能做正确的事情，我们保护他们以确保他们完成特定的工作，我们在他们完成这项工作时评估他们。这里有一个流程。”

采用通用人工智能模型来理解企业的特定语言、词汇和行话仍然具有挑战性。其他包括技能差距、绩效差距、成本上升和监管风险。然而，Gartner 分析师 Nicole Greene 表示，事实证明，人工智能能够支持优化工作流程和创建更加个性化内容的能力。开发具有足够自主行动能力的人工智能模型需要时间。

“营销人员应该警惕“AI 代理清洗”，供应商纷纷宣布推出 AI 代理，但很少有真正能名副其实的，”Greene 说。由于人工智能代理被设计为在环境中自主、主动地行动，并且经常在目标环境中运行时学习和适应，因此它们带来了巨大的风险。未能持续管理人工智能风险的组织更有可能遭遇不利结果。

提示和产品 – AI 新闻和公告

• Cognitiv 和 Index Exchange 是最新的公司以另一种方式合作，将深度学习算法和大型语言模型用于程序化媒体。 
• 随着 Perplexity 和亚马逊等公司为电子商务添加人工智能工具，日益增长的兴趣提高法学硕士支持的搜索引擎的个性化和透明度。
• 困惑宣布一个新的 Perplexity Shopping 平台，帮助人们使用生成式人工智能搜索查找和购买产品。
• 可口可乐副总裁兼生成人工智能全球负责人 Pratik Thakar 接受采访数码日关于该品牌人工智能生成的假日广告。
• 法国人工智能初创公司 Mistral 为其 ChatGPT 竞争对手“Le Chat”添加了一种新方式来搜索互联网并创建高质量图像。
• 内容真实性倡议说该协会目前在全球拥有 4,000 名会员，来自媒体公司、科技公司、相机制造商和智能手机制造商。
• 雪花宣布计划收购初创公司 Datavolo 以提供多模式数据管道。它还与 Anthropic 达成了一项新协议，将后者的人工智能模型引入 Snowflake 的数据云。
• Microsoft 宣布为其 Copilot 用户提供更多方式来运行 Microsoft 365 应用程序的重复任务。
• 亚马逊扩大用于其 AWS AP 工作室，该工作室使用自然语言来构建和修改应用程序。
• Pokemon Go 的母公司是据说使用用户的数据来训练真实世界的人工智能模型。 
• 大西洋号建造了一个新的数据库这展示了人工智能模型使用好莱坞内容的所有方式。

来自人类的思想

人们常说生成式人工智能现在变得简单易用，只需插入即可使用，但埃森哲首席人工智能官关兰表示，这对于企业组织来说是不现实的。她提到，一位客户希望通过向聊天机器人提供标准操作程序（SOP）来在他们的联络中心使用生成式人工智能。然而，他们发现自己有 37 个不同版本的 SOP，这破坏了单一事实来源的理念。

“我们在企业组织中看到的是很多我们所说的企业混乱，”管说。– 数据混乱，集成遗留技术无处不在。 –

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