在见实2023年的AI工具需求大调研中显示，在运用AI上，个人支付费用的比例约占30.5%，企业支付费用的比例约占32.6%，两者都有的比例约占27.7%。越来越多的团队开始要求使用AI工具实现降本增效。
但行业的需求不仅如此，除了要更安全，要低成本，还得要更聪明。
也正因如此，在调研中提到AI未来的3个新机会指向的都是将AI诸多功能融合，实现多场景覆盖。而这也就是智能体诞生的前置条件：集合多个任务，成为任务处理的指挥中心。
汇智智能就是看到了这样一个需求趋势，先手入局智能体赛道，成为国内首家以智能体为主的AI创业公司。提到智能体的提效效果，汇智智能CEO孙志明兴奋地表示，如今智能体数字员工角色已经可以帮助企业缩减一半人工劳动力，效率提升上甚至翻了百倍。
在与见实聊到智能体话题时孙志明也感慨道，过去一年还有很多企业并不了解“智能体”概念，而到了今年，一些企业不光了解了概念，甚至对此的需求也变得越来越强烈。
在未来，当大模型成为标配，比拼的就是更多场景的落地，以及更为智能的运作。这是一个充满机遇和潜力的时代，人工智能时代的来临，人与机器的交互将更加自然。AI如何赋能千行百业，实现效果翻倍并且能够起到颠覆性作用？让我们回到现场一探究竟，听听孙志明从一线带来的思考和观察，也欢迎报名见实7月私域工具私享会，和汇智智能一起现场深聊。如下，Enjoy：
01
先手是填补空白
见实：为什么都在卷AI能力的时候，你们转头去做智能体？
孙志明：2023年这一年，国内众多厂商都在选择、部署或训练自己的模型。去年一整年，几乎所有企业都在围绕大模型技术及其未来进行探索。然而，关于大模型如何改变行业，大多数人仍然是一知半解，甚至没有找到明确的方向。
对于我们这样的创业者和公司来说，前期没有强大的GPU和数据支持。因此我们思考的是如何在应用场景上取得突破。
经过评估后我们发现，随着GPT-4和其他一些智能工具的发布，越来越多的外界声音都表明了智能体是大模型结合线下产品的未来。同时，智能体也是最能实现大模型到实际场景应用的形态，当时国内几乎没有公司提及智能体概念，这也是我们成立公司并建立智能体平台的背景和初衷。
在这一年的时间里，我观察到市场已经培育了一定程度的AI心智，大家对大模型的理解也在慢慢加深，因为它们真实地解决了实际的工作问题。在今年，AI的能力已经较前一年有了飞速的进展，很快，我们就将看到更多更智能的产品和应用。
见实：你们的智能体现在主要为企业提供什么样的能力和场景？
孙志明：我们讲大模型赋能百业，现在能看到很多垂直行业在接入AI的能力，比如智联招聘在做AI招聘，阿里在做AI电商，携程在做AI旅游，他们的逻辑都是在既有的平台上加入AI能力。
对用户来说，这只是软件能力的提升，他们觉得更好用、更智能，但如果要多付费，就会感觉比较难接受。
因此与其是在平台上接入AI能力，不如从更可落地的场景入手，细化AI能力到真实可感的地方。我们的AI智能体系列解决方案包括企业专属客服机器人、文/图/音/视频/数字人AIGC内容创作和分发服务等。这些场景覆盖的客户来自千行百业，对应的产品也非常多。
在这里简单以几个常见的场景为例子。
一是，企业们需求比较强烈的客服场景。如企微客服以及其他公域平台客服。我们现在针对电商店铺接入了AI智能客服，如用户在淘宝上买东西咨询客服时，以前的客服系统都是模糊匹配，现在大模型学习了店铺的数据后，可以更精准地回复客户的问题。
二是赋能公众号等自媒体的智库类数字员工场景。通过汇总过往文章等内容生成自媒体专属智库，数字员工可以迅速调用智库内容进行精准对用户进行答疑。
智能体数字员工能够追踪并汇总抖音平台上商家对标的热点短视频内容。通过分析关键要素，如文案、背景音乐等再结合品牌方的商品信息，能够自动生成有针对性的短视频脚本。这一过程直接节省人工研究和分析对标账号的时间。同时还会结合自动回复功能提供准确且符合品牌调性的回复，从而促进私域流量转化。
在直播领域，数字员工同样能够发挥作用。通过对直播间评论进行实时监控，并逐一自动回复，实现直播期间更好地与观众互动，拉近彼此关系。
见实：直观效果会有哪些？
孙志明：举两个例子。
一个是我们正在服务的一家从事教育行业的企业。他们原本拥有8000个企业微信群，需要配备非常多的客服人员。在使用了我们的战略级产品之后，他们的客服团队规模可以减少一半，节省的成本超过1100万元。相比之下，他们在我们的产品上的年投入可能仅略高于100万元。
另一家企业则是在采用我们的电商客服解决方案之后，可以做到用一人效率翻倍的效果。另外我们为每个客服人员都配备了专属数字人形象，通过数字人模拟真人互动，实现实时交互。
原来的成本可能要50万起步，而使用我们的解决方案，一年的总成本可能还不到8万元。一方面是降本，另一方面也提高了服务质量和用户体验，用户反馈满意率高达90%。
AI的成本本身就很低，有些企业在使用智能体后，在效率提升上甚至有翻百倍的效果，这也是为什么现在越来越多用户愿意投入较多资金来购买AI工具。
02
暴增的AI需求
见实：现在你们的用户市场是什么样的？
孙志明：我们现在有两个平台，分别做To C和To B业务。
To C平台Gnomic在去年年底上线，到现在有近500万用户的规模，是国内最早面向C端用户的多模态智能体平台，支持定制化的智能体创作、部署、分享和推广。
我们发现人们对AI的需求超乎想象，因此在To C平台的基础上，我们近期又开发了TO B平台，现在我们不光自己在做这件事，我们还启动了“城市运营中心计划”，通过发展更多代理商，提供底层能力和标准化的产品给到代理商的终端用户。
代理商本身可能是一个软件开发公司或SaaS公司，我们为生态伙伴提供AI集成能力，伙伴可以通过我们的能力直接赋能给他们服务的客户。如此一来，一方面能够赋能到代理商本身，另一方面也能够完善我们的整个商业生态链路。通过开拓生态合作伙伴，去覆盖各个垂直行业。
现在我们已经发展了首批意向生态伙伴加入我们的城市运营中心计划。我们对生态伙伴的资质要求会比较高，需要具备完备的软件服务能力，能够维护好使用工具的这些客户群。目前我们一线的客户已经有接近200多个，现在每天都会有新的客户涌进来。
见实：通过观察企业对AI的需求，有没有一些发现？
孙志明：市场培育需要整个行业的共同努力来推动。我明显感觉到，通过过去一年多的市场培育，从今年4月和5月开始，用户的认知有了显著提升。去年我们接触的用户对大模型和智能体技术大多一知半解，但今年情况大有改善，许多用户已经能够理解并接受这些概念。
尽管如此，市场培育可能还需要三个月到半年的时间。不过，我们从去年就开始布局智能体赛道，具有一定的先发优势，可以迅速找到行业领先用户和合作伙伴，然后逐步吸引中小型和个体用户加入。
我认为智能体的发展速度将会非常快，因为市场培育的进程已非昔日可比。回想PC互联网时代，人们学习打字，五笔输入法的速度很慢，电脑普及都花了十年时间。移动互联网的普及则只用了三年时间，网速的提升带动了移动互联网的快速发展。
对于人工智能时代，我预计普及可能只需要一到两年。科技变革的速度是如此之快，以至于我们现在每天都能看到关于AI的新闻和进展。
再加上国内年轻用户群体的增长以及受教育程度的提高，我认为AI技术的市场环境可能会超越PC互联网和移动互联网时代的普及速度。我之前的评估是，这可能需要两到五年的时间，但现在我甚至不敢确定这个时间进程。
技术的迭代速度之快，超出了我们的想象。去年我还在评估，认为某些技术可能还需要三年时间才能成熟，但转眼间，新的突破已经出现，给我们带来了巨大的震撼。技术公司背后的研发速度，远远超出了我们的预期。
见实：有没有一些企业在落实自己的大模型的时候会对大模型有顾虑？
孙志明：会有的，尤其是对数据比较敏感的企业。例如法院、税务系统或政府系统，它们需要将数据进行隔离，因为它们不能将自己的数据用于公共大语言模型的训练。例如，税务系统中包含了每个企业的财务报表，这些信息是不可能公开用于大模型训练的。一旦这些数据被用于训练，将会带来灾难性的后果。
民办企业也同样面临这样的顾虑。我们现在服务的一家服装行业公司，他们拥有多年来积攒的用户尺寸和色彩偏好数据，这些数据是非常有价值的，不能在公共的大模型上进行训练。
对于这样有数据安全顾虑的企业，我们也提供了私有化部署智能体的解决方案。通过使用自己的数据在自己的服务器上训练自己的模型，确保外部人员无法访问，既满足提效需求又满足数据安全需求。
03
人的未来是做工具的主人
见实：如果未来都在布局AI，那么人会去哪里？
孙志明：我们有时会听到技术的悲观论，认为新技术的出现可能会导致传统技术人员失业。
然而，我个人持乐观态度。尽管现有岗位中可能有60%到70%会被新技术取代，但同时也会孕育出新的工作机会。历史上，从农耕时代过渡到蒸汽机时代，许多马车夫失业了，但随后他们转而参与建设，比如修建高速公路，从而衍生出许多新的职业。
技术变革只会提高人类的工作效率，并不会让人们失去工作能力。例如，过去从事客服工作的人，现在可能需要转行做其他工作，比如利用人工智能技术帮助企业服务。我相信人们不必担心失业，生活质量会越来越好。但前提是，人们需要学习新技能。
见实：这是否意味着更多的人可以以小规模形式创业？
孙志明：我对这一场景特别看好。在未来，大型公司可能会变得更小，员工数量也将减少。
以我们公司目前的产品为例，我们开发了一个面向企业的平台Agent云，我们将其上面的智能体定义为数字员工，专注于提供定制化服务。类似于Boss直聘平台，这里聚集了众多不同类型和岗位的数字员工，每个数字员工都能够解决不同的问题。
我个人认为，在接下来的3~5年内，现有职业中有60%到70%可能会被完全替代，尤其是那些重复性的工作，如前台接待、新媒体运营等，数字员工能够更高效地完成这些任务。
此外，还有一些财务工作，例如财务报告和报销，数字员工同样可以帮助处理。比如，现在我们已经完全可以利用智能体来筛选简历、进行电话面试、评估候选人的性格和沟通方式等。这些系统化的工作都能通过智能体得到有效解决。
在未来，一个伟大的公司可能不需要大量的真人力去协助工作。虽然目前这些产品尚未完全成熟，还没有达到我们理想的状态，但我相信这个时间不会超过三年。届时，大部分企业将会体验到这种变化，大部分重复性的工作都将被替代。
智能体背后的大语言模型的能力，将远远超过一个从事重复性工作的人。它服从指令、效率高，知道应该做什么，并且在出错时可以立即进行更正，这正是智能体的真正价值所在。
未来的企业可能会演变成一个人的公司，背后则有大量的数字员工支持。这些场景很快就会被创业公司所覆盖，影响到所有的中小企业。
我始终强调，我们必须拥抱变化，适应人工智能时代新技术迭代的速度。无论行业内外的人，当目睹人工智能带来的变革时，都会感受到这种速度之快、影响之深远，完全超出了我们的预期。就像我一开始就在说的，人们对AI的心智愈加成熟，必须要抓住机会抢跑。
注：文/谢萌，文章来源：见实(公众号ID：jianshishijie)，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。
文章来源：见实
