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了解人工智能代理的好处、风险和最佳实践

2026-04-16 强讯科技供稿浏览量：6

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摘要： 数字劳动力不是一种一刀切的解决方案，也不是一个统一的糟糕想法。它的成功取决于背景、设计和透明度，以及让员工负责和参与。

CTI论坛（ctiforum.com）(编译/老秦)：十多年来，MFStrategies与政治候选人和事业合作，捐助者研究已成为一个主要瓶颈。这项工作涉及为潜在捐赠者寻找联系信息，然后创建简短的简历以促进对话。

“这只是一项非常劳动和时间密集的任务，直到最近，真的没有办法解决这个问题。”这家政治咨询公司的首席执行官Marty Santalucia说：“数字劳动力现在提供了一种解决方案：一种利用数据和搜索API来解决这一瓶颈的人工智能捐赠者研究工具。”

Santalucia说：“每个员工从每小时能够产生大约10-20个高质量的捐赠者，到几乎无限的数量。”进一步的优化可能会使其超过目前每小时200-400次的速度，但该工具已经远远满足了他所在组织的需求。

随着像这样的人工智能代理变得越来越先进，越来越多的首席执行官正在通过执行认知或操作任务的人工智能系统接受数字劳动。根据IDC 2025年9月发布的研究，在五年内，72%的受访首席执行官预测他们和他们的员工将有人工智能代理向他们报告，73%的人表示数字劳动力将改变他们的组织结构。

鉴于人工智能代理的预期广泛采用以及相关的监管、道德和合规影响，了解将其纳入传统工作流程的利弊非常重要。

什么是数字劳动力？

数字劳动力是指执行传统上由人类执行的任务的人工智能代理或系统。随着人工智能技术的进步，数字劳动力也在发展——从简单的自动化到代理和生成式人工智能应用。一些领导人现在主张将人工智能“同事”整合到各个运营中。

但不同业务职能的采用率并不相同。人力资源受到严格监管，对偏见和隐私问题敏感，从而产生了更高的风险。金融业面临着类似的合规和监管要求，但为自动化提供了令人信服的用例。另一方面，客户服务通常是第一个采用数字劳动力的，在生产力和效率方面有明显的提高。在研发中，人工智能代理可以在设计和测试周期中发挥作用。

AI代理的使用和影响取决于它们的部署位置。背景很重要——一个工具可能对一个单位具有变革性，对另一个单位则是多余的，甚至是有问题的。

人工智能同事：明显的好处

数字劳动力提供了一些明显的好处。在客户服务中，人工智能代理可以增加响应时间，扩大服务可用性，降低成本。在金融领域，他们可以简化分析，减少错误，加强合规监控。在人力资源领域，人工智能工具可以筛选候选人，自动化入职流程，并提供参与度分析。

例如，在CogNet，人工智能管理着来自多个数据源的利益对账，董事长兼首席执行官John Sansoucie说：“我们发现人工智能可以很好地立即解决这些问题，使我们能够通过解决发现的问题来增加更多价值，而不是整天在沙子里挖掘。”

重要的是，这些成功来自于使用数字劳动力来增强人类工人，而不是取代他们。Sansoucie说：“我一直在传达，这种转变不是为了失去工作，而是为了提高效率，为我们的客户展示更大的价值。那些站出来支持使用技术的人也更有价值，而那些填补技术无法填补的空白的人对我们的长期成功同样重要。”

人工智能同事：导航的挑战

然而，引入数字劳动力也带来了挑战和陷阱。

信任和透明度是任何支持人工智能的工作流程的关键。员工和客户可能不信任，甚至不知道人工智能系统何时产生工作或影响决策，如果以后被发现，隐藏的人工智能可能会导致持久的不信任。Sansoucie说，在CogNet，透明度延伸到他们的客户和团队。他说：“我们的目标是营造一种氛围，让我们的员工将我们每天的流程带到最前沿，并向我们的人工智能团队寻求帮助，而不是回避。”

人工智能输出的责任链也可能不明确。“如果我们正在实施一个新的人工智能系统，或者使用人工智能工具，我们要么从一开始就知道谁对该系统负责，要么很明显使用该工具的人对其输出负责，”Santalucia说，他的公司为政治竞选设计人工智能策略。

偏见是另一个问题。根据2024年普华永道的一项调查，略超过一半的员工认为生成式人工智能将增加他们组织中的偏见，从而影响他们。算法反映了它们所训练的数据。如果这些数据不完整、标签不正确或有偏见，结果也会如此，这在人力资源和面向客户的角色中尤其危险。

整合和治理也会产生摩擦。现代的人工智能系统可能无法与传统系统顺利集成，需要昂贵的升级。治理框架往往不发达，引发了关于监督和问责制的问题。

最终，组织必须平衡部署速度和负责任地采用数字劳动力。人工智能扩张的速度使这种平衡变得更加关键。

“大规模采用人工智能可能带来的最糟糕的事情就是将我们的代理权交给系统，”Santalucia说。他承认，由于可能节省时间和精力，前景很有吸引力，但风险是真实的。最好的情况是，你不知道为什么某件事有效，很难复制它。最坏的情况下，你不明白为什么会出问题，也不确定如何修复它。

他说：“通过确保人工智能系统做出的所有决定都有人的责任，就有压力知道一个决定的‘为什么’——理想情况下，有人会在事情成为问题之前发出警报。”

数字劳动力不是一种一刀切的解决方案，也不是一个统一的糟糕想法。它的成功取决于背景、设计和透明度，以及让员工负责和参与。

Sansoucie说：“这些工具就在那里，它们令人惊叹，它们的功能和能力每分钟都在增长。我们必须确定它们对我们运营的影响。”

强讯转自CTI论坛
2026年4月16日

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