先布局兩年進程！破解AI炒作熱，從內部流程打造「精實黑帶」

生成式AI真的潛力無窮嗎？當前情況是，企業的確能透過代理式AI創造價值，只是得放對位置；這種技術還無法直接面對消費者，卻很適合後端營運。本文從與歐洲電信公司合作的實際案例，詳細拆解在企業內實施多代理系統時會面臨的現實與障礙，並點出最困難的往往並非技術，而是人。

過去兩年，生成式人工智慧（generative AI）相關議題如雷貫耳，但儘管各方熱烈談論它將如何改變商業世界，想要找到生成式AI目前實際發揮作用的具體實例，卻未必容易。更常見的狀況是，公司表示要藉由AI實驗創造價值相當困難，甚至歸於失敗。

消費者的生成式AI採用率也相對偏低。儘管人們會以「革命」之類的字眼來形容生成式AI，但數據顯示大多數用戶是每週而非每天使用，頻率遠不及使用社群網路或Google這類平台。這顯示生成式AI尚未真正成為消費者根深柢固的習慣。人們偶爾、有時密集地使用，但對日常生活而言仍非不可或缺。換句話說，現實還沒有趕上炒作熱潮。

不過儘管有這些反應回饋，我們依然相信生成式AI代表一場規模與網際網路、智慧型手機不相上下的根本性轉變。網際網路為我們帶來大約20年的創新與企業發展；智慧型手機革命則催生了大約15年由行動應用程式驅動的成長。我們認為生成式AI將開展一個類似的轉型時代，推動長達10年——或更長——的新價值創造。

這種模式在新技術中相當常見〔經常以顧能公司（Gartner）的炒作循環架構（hype cycle）來表述：過度樂觀之後是幻滅，然後才真正開始創造價值〕。許多主流AI倡導者大膽聲稱整個經濟領域很快就會被AI取代，這種說法在我們看來過於誇大。因為在成熟公司內部署實質、可運作的AI有其困難：這麼做需要相對乾淨的數據、流程繪製（process mapping）以及深入實驗；即使都能做到，整個過程還是需要人類介入。不過我們也看到實質進展發生在幕後工作，這些例證顯示，使用多代理系統（multi-agent systems）來自動化並取代重複性的工作，可能會帶來更為長期、更基礎性的生產力成長。