公司如何透過結合預測、生成和 代理自主代理
2025 年，談論人工智能的意義遠遠超過與 ChatGPT 聊天或生成圖像。儘管市場仍將重點放在個別的人工智慧工具，但最先進的公司已經在實行專家所謂的「第三波人工智慧」：結合預測智慧、產生能力和合作生態系統中的自主代理的整合方法。
根據麥肯錫 (McKinsey) 的研究，我們正在見證「數位勞動力」的出現，在這種勞動力中，人類與自動化系統共同工作，生產力可提高 50% 或更多。
但是，協調多元智能團隊的真正意義是什麼？當管理的不只是人，而是分層的 AI 生態系統時，管理動態又會如何改變？
預測性人工智能代表現代架構的基本層次。IBM 將預測智慧定義為使用統計演算法和機器學習來識別模式、預測行為和預測未來事件。
操作特性：
混凝土應用：
生成式智慧增加了創意層，使創新內容、代碼、設計和解決方案的生產成為可能。正如斯坦福 HAI 報告所強調的，2025 年的生成模型已具備先進的多模態能力，可整合文字、音訊和影像。
操作特性：
混凝土應用：
AI 代理代表協調層，能夠自主行動、相互協作並管理複雜的工作流程。BCG 將代理描述為「有能力、高表現的隊友，能夠為他們所支援的團隊帶來真正的價值」。
操作特性：
混凝土應用：
向第三次浪潮過渡需要管理角色的根本轉型。它不再僅僅是管理人員或工具，而是協調多元智能的生態系統。
普華永道指出，未來的管理者必須：
Wharton 認為有必要發展一種結合以下特點的 「雙重素養」：
管理者成為「翻譯者」，將 AI 分析轉換為有意義的商業策略。
成功的公司正在實施分層的 AI 架構：
第 1 層 - 基礎分析
第 2 層 - 創意放大
第 3 層 - 自主協調
Microsoft強調負責任的 AI 架構的重要性，其中包括
Salesforce已透過 Agentforce 將代理功能整合至其核心平台，允許使用者建立自主的 AI 代理來管理複雜的工作流程，例如產品上市模擬和行銷活動協調。
可衡量的結果：
特斯拉和西門子等公司正在使用結合「共同創造」系統：
傳統的指標已經不夠用了。第三波團隊需要新的指標：
生產力指標：
創新指標：
品質指標：
正如Gartner 所指出的，許多 AI 實作失敗的原因在於缺乏：
逐步實施策略：
在 AI 統籌方面表現傑出的公司，其組織架構令人聯想到交響樂團，每個「聲部」都有特定但協調的角色。
指揮」（C 級）：
第一方"（中層管理人員）：
音樂家」（作業小組）：
Hub-and-Spoke Model for Multi-tationals：
可擴充規模的自主 Pod 模型：
諮詢的網狀網路模型：
AI Whisperer：
Ecosystem Orchestrator：
AI 道德守護者：
人類-AI 翻譯器：
Orchestration Layer：
生成層：
預測層：
治理層：
問：實施整合式 AI 系統的技術先決條件為何？
答：您需要穩健的資料基礎架構、記錄完整的 API、管理系統和適當的技術技能。IBM 建議先從健全的資料品質與驗證流程開始。
問：如何整合不同的 AI 系統，而不會形成孤島？
答：透過模組化架構、通用 API 標準和協調平台。具有中央協調層的樞紐(hub-and-spoke)方式通常很有效。
問：完整的實施需要多長時間？
答：一般而言，完整的轉型需時 12 至 24 個月，但透過有針對性的試點實施，在最初的 3 至 6 個月已可看到顯著的效益。
問：現有員工的角色如何改變？
答：角色從執行演進到策略。員工專注於創意、複雜問題的解決和 AI 系統的監督，而自動化則處理重複性的工作。
問：哪些技能是最需要培養的？
A: 批判性思考、創造力、協調技巧、對 AI 系統的瞭解，以及透過人類與道德情境詮釋洞察力的能力。
問：您如何管理變革阻力？
答：透過透明的溝通、循序漸進的訓練、具體效益的展示，以及員工在轉型過程中的積極參與。
問：哪些行業從這種方法中獲益最多？
答：資料密集的產業，例如金融、製造、醫療保健、零售和專業服務。任何擁有複雜流程和大量資料的組織都能受惠。
問：您如何衡量複雜 AI 實作的 ROI？
答：透過包括營運效率、決策品質、創新速度和客戶滿意度等綜合指標。投資報酬率通常會在 6-12 個月內顯現出來。
問：需要考慮哪些主要風險？
答：過度依賴 AI、技能缺口、整合複雜性、安全風險和法規遵循。健全的治理是必要的。
當我們討論協調多元智能時，仍有相當比例的公司尚未實施任何形式的結構化人工智能。根據世界經濟論壇的資料顯示，約 40% 的歐洲中小企業仍未使用基本的預測分析工具，更遑論整合式系統。
即時運作影響：
增加策略風險：
正如BCG 所指出的，「AI-first 公司正在改寫所有組織的遊戲規則，只需要幾十個員工就能創造數百萬美元的年收入」。
時間悖論：當傳統公司還在考慮是否採用人工智能時，先進公司已經在優化第三代生態系統。這不再是技術上的差距，而是策略上的鴻溝。
對於仍完全採用類比技術的公司而言，順利過渡的時間已經不多了。彌補失地的時間窗口正在迅速縮小：
這個訊息很清楚：採用 AI 不再是「如果」或「何時」的問題，而是在競爭地位變得無可挽回之前，「多快」能夠實現整合的生態系統。
多重智慧協調的時代已經開始。知道如何策略性地結合預測性人工智慧、生成性人工智慧和自主代理的公司不僅能在數位轉型中生存，還能領導轉型。而那些仍停留在純粹人類模式的公司，則有可能成為舊時代的遺物。
主要來源：
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