助手、协作者、完全自主：企业软件中即将到来的三个 AI 纪元

想象一下商业智能平台的用户界面。通常，这些界面包括一系列令人眼花缭乱的选项卡、侧边栏、下拉菜单、滑块和其他用户界面元素。新用户不知道在哪里可以找到他们需要的东西，即使是经验丰富的用户也可能会发现不容易找到找较少使用的功能。

现在，想象一下，屏幕上没有所有这些组件，而是一个简单的文本框。用户可以输入诸如“生成一个图表，显示欧洲、中东和非洲地区 20-30 岁人群在过去十年中同比订阅量的变化”之类的提示。而且，很快就得到了这张图表。

我们还没进展到那一步，但这样的未来并不遥远。

在过去的十年中，软件公司一直致力于通过改进用户界面 (UI)、简化工作流和减少完成任务所需的点击次数来增强用户体验 (UX)。这些进步提高了生产力，提高了软件采用率并缩短了任务完成时间。

然而，企业软件仍然需要用户投入时间来学习和适应不同的系统，特别是从旧版应用程序过渡时。此外，不同平台的设计不一致也使用户训练和采用更加复杂。

为了应对这些挑战，组织通常会部署广泛的变革管理计划，但由于用户对新系统的接受度较差，这些举措有时无法带来预期的益处。这种失败通常源于训练不足、对变革的抵制以及旧版系统过渡的复杂性。

AI 将改变这一切。

让我们深入了解一下在智能体式 AI 进步的推动下，企业应用程序将如何跨三个不同的时代实现发展，从渐进改进直至完全自主。

我们目前处于将智能体式 AI 集成到企业软件的早期阶段。虽然这些变化增强了用户体验，但它们主要是补充现有的用户界面，而不是取代它们。

嵌入式 AI 驱动的帮助：使用生成式 AI 自动完成描述和详细信息，基于机器学习提供建议，以及使用检索增强生成 (RAG) 检索相关信息。

对话界面：聊天机器人和协作机器人可通过自然语言指令完成任务。

可定制的平台：平台即服务 (PaaS) 解决方案使客户能够使用平台上提供的大型语言模型 (LLM) 来构建定制的 AI 功能。

虽然这些增强功能提高了工作效率，但传统用户界面仍然是用户交互不可或缺的一部分，需要大量用户参与。

在这个纪元，企业应用程序朝着更加智能和更具协作性的框架移动。传统用户界面退居二线，成为主要面向 IT 专业人员和超级用户的工具。AI 智能体实现了大多数人与软件之间交互的自动化，提供分步指导并指明瓶颈。然而，关键决策仍然需要人类意见。这一阶段的预期核心功能包括：

作为界面的智能体：对话界面主导用户交互，最大限度地减少对传统用户界面的依赖。

智能体间通信：不同软件平台上的 AI 智能体使用类似于 HTTP 的标准化协议进行无缝通信。

动态集成：随着 AI 智能体实时交换信息，软件产品之间的手动集成已经过时。这种转变使 IT 专业人员能够专注于战略和创新等更高价值的任务，而不是日常维护和故障排除。由于 AI 智能体之间的无缝通信减少了瓶颈并加速了决策过程，组织工作流程也变得更加灵活。

最后一个进化阶段预计企业应用程序将几乎完全自主，只需要极少的人为干预。用户定义目标，AI 智能体在预定义的组织护栏内协作实现目标。主要特点包括：

目标导向的 AI 智能体：用户指定目标，AI 智能体端到端执行任务。

可配置的导轨：适应性强的指引可勾勒出任务边界、决策点和授权要求。这些可以使用自然语言进行配置，无需专门的 IT 技能。例如，管理员可能会输入简单的指令，如“将所有价值超过 10,000 美元的发票转交给财务部门审批”，系统就会生成适当的工作流。

然而，潜在的限制可能包括语言歧义，即措辞模糊或不佳的命令可能会导致意外的配置。确保准确性并提供后备机制（例如引导提示或验证步骤）对于应对这些挑战至关重要。

按需用户界面：根据需要生成动态界面，用于决策或信息呈现。

非结构化数据管理：信息主要以非结构化格式捕获，但会转换为结构化或半结构化数据以进行分析和报告。

简化架构：企业应用程序由两个主要组件组成，即专门的 AI 智能体和具有范围边界的可配置导轨。数据被存储在集中的、组织范围的存储库中，无需特定于应用程序的数据存储库。

在这一纪元，工作效率预计将大幅提升，更多优点包括降低企业应用程序和数据管理的总体拥有成本 (TCO)。