大多数 CIO 和 CTO 都看好智能代理 AI，认为这项新兴技术很快就会成为企业的必需品，但负责实施的基层 IT 专业人员却对此存在严重疑虑。
根据运行时间监控服务商 PagerDuty 的最新调查显示，53% 的技术主管认为 AI 代理在未来两年内将成为核心业务运营工具，而只有 29% 的 IT 从业者认同这一观点。
PagerDuty 的 CTO Tim Armandpour 表示，IT 从业者的怀疑态度很正常，因为他们需要负责部署和维护 AI 代理。虽然 CIO 和 CTO 的工作是探索新技术，但 IT 经理和员工"更贴近实际操作，更了解大规模运营和管理的复杂性"。
一些 IT 领导者表示，这项针对总监级及以上 IT 专业人员的调查表明，CIO 和 CTO 需要对员工进行教育，并向他们推广代理技术。
一些专家认为，真正自主的代理技术仍处于起步阶段，很少有组织部署复杂且功能完备的代理。但在未来几年，随着采用率飙升，C 级 IT 领导者与员工之间的分歧可能会造成问题。
广泛采用即将到来
PagerDuty 调查显示，总体上 38% 的受访者认为代理将在未来两年内成为核心技术，另有 50% 的人认为代理在同一时期将是外围技术。这与 Salesforce 旗下 MuleSoft 最近的调查结果基本一致，后者发现 93% 的企业 IT 领导者已经部署或计划在两年内部署 AI 代理。
虽然 C 级技术主管热情高涨，但 Savvi AI (一家 AI 部署平台供应商) 的 CEO Maya Mikhailov 表示，代理技术可能比许多 IT 领导者现在理解的更复杂，目前作为代理销售的产品使用的是"高度确定性和预设"的工作流程路径。她补充说，真正的 AI 代理将有自由决定它们运行的流程和工具使用，并从这些决定中学习。
部署需要大量工作
Mikhailov 说，一些抵制可能来自于理解部署工作所需的 IT 专业人员。其他 AI 专家也警告组织不要在没有外部帮助的情况下构建 AI 代理。
Mikhailov 说："一线 AI 从业者可能已经看到了使代理工作流程正常运行所需的定制、质量保证和维护工作量。虽然未来可能涉及 AI 代理自行编写代码并连接系统，但现在仍然需要大量人工劳动和测试。"
PagerDuty 的 Armandpour 表示，IT 从业者犹豫的另一个原因是缺乏部署和监控技术的专业知识。他认为，随着 IT 工作者亲身实践，一些自然的怀疑态度会消散。他补充说，除了实践经验外，现在很少有地方可以学习代理知识。
他说："许多人将不得不被迫学习。一旦这种学习开始增长，就会形成一种自下而上的采用方式，会有足够多的 CIO、CTO 和公司愿意投入，因为说实话，你别无选择。"
Pull Logic (一家库存管理软件提供商) 的联合创始人兼 CTO Rahul Chahar 补充说，除了担心技能短缺和部署困难外，许多 IT 从业者近年来已经看到其他 AI 项目失败。他补充说，在目睹了几个"过度承诺"的 AI 计划失败后，他们可能不愿意投入其他大规模部署。
Chahar 呼应了 Mikhailov 的批评，说道："IT 从业者对准确性、透明度、安全性和集成复杂性表示担忧。智能代理系统往往难以预测、难以排除故障，并且难以与旧基础设施融合，更不用说它们可能带来的合规和安全问题。"
Pull Logic 在试图为向建筑承包商销售产品的经销商部署智能代理 AI 时遇到了困难。客户想要一个 AI 驱动的工具来推荐产品缺货时的替代品，但由于制造商之间的产品规格描述不同而导致不准确，Chahar 说。
他补充说："在测试期间，由于目录结构的不一致，AI 开始产生幻觉数据。它开始编造产品编号和功能，如果不被发现，可能会导致严重的业务后果。"
从需要解决的问题开始
Chahar 补充说，要向员工推销代理，CIO 和 CTO 必须首先关注他们试图解决的问题。
他说："CIO 和 CTO 需要将智能代理 AI 计划与团队的实际挑战保持一致。这意味着采用以问题为先的方法，而不是为了 AI 而追求 AI。"
他补充说，IT 领导者应该将人类专业知识融入采用过程，同时优先考虑透明度并投资培训。"领导者不应该自上而下推动 AI，而应该展示切实的、渐进的成功案例，建立明确的问责框架，培养内部倡导者以推动信任和广泛采用。"
IT 解决方案提供商 Presidio 的 CTO Rob Kim 补充说，CIO 和 CTO 还应该分阶段部署 AI 代理，从小型但高影响力的项目开始，以获得快速成功。他们还应该欢迎 IT 员工的定期反馈。
Kim 说："为从业者创造定期论坛，与领导层分享见解和挑战。这确保领导层了解基层问题，并能主动解决。"
Kim 说，对 AI 代理持谨慎态度的 IT 从业者也应该记住，随着技术的成熟，它会不断改进。随着模型推理能力的提高，真正的多代理协作将使代理能够采取更多主动性来实现 IT 团队的预期结果。
他说："这将是你使用过的最差版本的代理和智能代理 AI —— 它只会变得更好。人类将能够编排更大量的并行工作流，并监督代理和机器人的工作。"
