跨境AI一半项目陷PoC！企业Agent落地如何破局！

当前，企业对人工智能技术，尤其是代理式人工智能（Agentic AI）的投入与应用热情高涨。然而，全球知名软件智能公司Dynatrace的最新报告指出，尽管企业普遍看好代理式人工智能的潜力，但实际部署过程却面临显著挑战。报告显示，大约一半的代理式人工智能项目仍停留在概念验证（PoC）或试点阶段，未能实现大规模落地，这使得企业难以获得预期的投资回报。

Dynatrace报告强调，代理式人工智能的价值本身并未受到质疑，阻碍其全面推进的症结在于治理、合规性及安全性等方面的考量。此外，有三分之一的受访企业表示，缺乏明确的商业案例是项目进展缓慢的主要障碍。尽管存在这些挑战，企业对代理式人工智能的投资意愿依然强烈，有四分之三（74%）的受访者预计明年将增加在这一领域的预算。新媒网跨境获悉，这一现象反映出企业对代理式人工智能长期价值的坚定信心，同时也凸显了当前市场在技术成熟度与实际应用之间存在的落差。

Dynatrace的这份研究详细阐述了当前代理式人工智能部署所面临的主要障碍。其中，安全性、隐私保护及合规性问题是首要挑战，有52%的受访者对此表示担忧。随着人工智能系统在关键业务流程中的深入应用，数据泄露、滥用以及不符合行业或地区法规的风险成为企业必须审慎对待的方面。例如，在欧洲，GDPR等严格的数据保护法规对AI系统处理个人数据提出了高要求；在美国，各州的数据隐私法也在不断完善，这都要求代理式人工智能在设计之初就充分考虑合规性。

其次，在规模化管理和监控代理方面，51%的受访者认为存在困难。当代理式人工智能从少量试点扩展到覆盖整个企业运营时，如何有效追踪其性能、确保其稳定运行、及时发现并解决潜在问题，成为一个复杂的技术及管理难题。这不仅涉及到基础设施的弹性与可扩展性，更对企业的运维能力提出了更高要求。

第三个显著障碍是人才短缺和专业技能培训不足，44%的受访者提及此点。代理式人工智能的开发、部署和维护需要具备机器学习、数据科学、软件工程以及特定业务领域知识的复合型人才。当前市场上，具备这些综合技能的专业人士供不应求，这直接影响了企业有效推进代理式人工智能项目的能力。

报告还揭示了当前代理式人工智能的主要部署领域。目前，IT运营和DevOps领域是代理式人工智能应用最为集中的方向，占比高达72%。这包括自动化基础设施管理、故障预测与诊断、优化软件交付流程等。其次是软件工程领域（56%），代理式人工智能在此协助代码生成、测试与优化。客户支持领域也占据了重要份额（51%），通过智能客服、自动化问题解答提升服务效率。

值得关注的是，Dynatrace的报告揭示了投资重点与预期投资回报（ROI）之间的差异。尽管上述领域是目前的投资热点，但企业预期获得最大投资回报的领域有所不同。其中，IT运营和系统监控被44%的受访者认为是ROI最高的领域，其次是网络安全（27%）和数据处理与报告（25%）。这种预期与实际投资重点的偏差，可能意味着部分企业在布局代理式人工智能时，尚未完全明确其在不同业务场景下的真实价值与回报潜力。

报告同时强调了人类员工在代理式人工智能世界中的关键作用。企业领导者普遍预测，未来IT和日常支持任务中，人机协作将达到50:50的均衡状态。目前，大约三分之二（69%）的代理式人工智能决策仍需要人类进行验证，而87%的企业正在构建需要人类监督的代理式人工智能。更有四分之一（23%）的企业倾向于完全依赖人类监督下的代理。这表明，在当前阶段，代理式人工智能尚未完全实现自主决策，人类的参与仍是确保其准确性、可靠性和合规性的重要保障。这种人机共存、协作互补的模式，被视为当前乃至未来一段时间内代理式人工智能发展的主流路径。新媒网跨境了解到，这不仅反映了技术本身的局限性，也体现了企业在引入自动化技术时对风险控制和伦理责任的考量。

展望未来，Dynatrace就如何推动代理式人工智能的有效部署提出了几点建议。首先是重新审视并定义投资回报衡量标准。传统的投资回报率计算方法可能无法完全捕捉代理式人工智能所带来的长期战略价值和非财务效益，如效率提升、风险降低、创新加速等。企业需要探索更全面的评估框架。

其次是为人机协作建立明确的边界与指导原则。随着代理式人工智能在业务流程中的参与度提升，明确人类与机器各自的职责范围、决策权限以及协作方式至关重要，以避免潜在的冲突和责任模糊。这包括制定清晰的流程规范、培训员工适应新的协作模式等。

最后，Dynatrace建议企业应有计划、有目的地逐步扩展代理式人工智能的部署，而非盲目投入大量资金追求快速上线。通过小范围试点、持续迭代优化，逐步扩大应用规模，有助于企业在可控风险下验证技术效果，积累实践经验，从而实现更稳健、更高效的数字化转型。这种审慎的策略，有助于企业更好地应对代理式人工智能部署过程中可能出现的各种挑战，确保投资的有效性。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/cross-border-ai-half-poc-projects-how-to-deploy.html