人工智慧特工的年齡:當情報停止回應並開始做出決定時

過去兩年,有關人工智慧的討論呈指數級增長。然而,在熱情的背後,爭論較少的現實。我們進行的一項內部研究得出的數據表明,儘管超過 70% 的與客戶的數位互動已經涉及一定程度的自動化,但不到 15% 會產生對收入、營運效率或相關業務決策的直接影響。原因簡單且結構化:自動化與決策不同。. 

多年來,重點一直是加速任務、減少摩擦和擴展操作。首先是規則,然後是機器人,然後是應用於孤立流程的人工智慧。這種演變是必要的,但暴露了一個明確的限制。公司的執行速度比以往任何時候都快,但在壓力下繼續做出關鍵決策,分散且依賴人類解釋。執行是自動化的。. 

進入2026年,問題不再是是否應該使用人工智慧,而是需要在哪裡提高決策品質。真正的業務在不可預測的環境中運營,客戶改變主意,混合主題,幾天后返回並期望連續性。決策不僅取決於所提出的問題,還取決於歷史、時刻、管道和互動的目標。在這種情況下,基於固定流程和預定義答案的鑄造系統將停止擴展。不是因為技術故障,而是因為它們是為正確回答就足夠的世界而設計的。. 

人工智慧的真正飛躍並非來自單一創新,而是來自具體進步的融合:更有能力的模型、更好地理解上下文以及隨著時間的推移保持記憶、目標和狀態的能力。人工智慧已經從純粹的反應性轉向更自主地運作。它不再局限於回答孤立的問題。它可以解釋完整的對話,識別模式,連接來自多個來源的訊號,並根據意圖(而不僅僅是關鍵字)做出決策。. 

這就是人工智慧代理的產生地。人工智慧代理不是根據腳本進行操作,而是根據目標進行操作。它了解對話的背景,考慮先前的交互,保持明確的業務目標並決定下一個最合適的步驟。此外,它在公司的系統內執行真實的操作,並從每次交互的結果中學習。人工智慧不再只是一個介面,而是生產中的決策系統。. 

這種變化是相關的,因為業務中最有影響力的決策不會發生在委員會或儀表板中。它們每天都會在營運前線發生數百萬次。決定對特定客戶說什麼,當時提供什麼,何時堅持,何時等待,何時攀登。這些決策表面上看起來很小,但大規模重複時影響卻很大。這種類型的決策存在於對話、微弱訊號、語氣變化、猶豫、行為上的微妙偏差以及累積的背景下。它不符合固定的規則。. 

正是在這個領域,人工智慧代理不再是一種承諾,而是不可避免的。他們不執行指令。他們執行操作標準。這項標準以前完全取決於人、個人經驗和人類判斷,現在可以在系統內設計、訓練、管理和複製。. 

在 Yalo,這種方法已經建立了十多年,透過在不同環境、銷售、支付、信用、計費、保留和服務中持續運行數百萬個對話和業務決策,分佈在 WhatsApp、語音通話等管道中、應用程式和網路。這項經驗表明,在實踐中,大規模決策不是透過腳本或嚴格的自動化來解決的,而是需要在互動時發生,結合歷史背景、交易資料、業務規則和持續學習。由此,對話代理不僅被視為接口,而且被視為系統內的決策操作單元。. 

展望 2026 年並沒有做出預測。它正在命名已經在進行的更改。了解的組織 代理時代 他們將設計能夠更好、更快、更一致地做出決定的結構。那些不理解的人將繼續被自動化包圍,大規模執行任務,但堅持相同的決策瓶頸:固定的規則、缺乏背景和持續依賴人類幹預。這種轉變需要明確性,因為關鍵不是增加更多的人工智慧,而是克服技術執行但不決定的模式。自動化是第一步。與代理商一起做出決定將是競爭優勢。. 

*作者:Andres Stella,Yalo 營運長.