企业对 AI 的投资正在蓬勃发展，但蜜月期正式结束。Gartner 已宣布 2026 年为“转折年”，要求组织将 AI 项目与战略业务目标对齐——用企业黑话来说就是“让我们看到钱，否则我们就拔插头”。随着证明投资回报率的压力加大，高管们转向代理型 AI，希望它能带来股东要求的可量化财务成果。

AI 代理的一个主要机会存在于技术部门本身。根据麦肯锡的数据，到 2030 年，IT 基础设施成本预计将膨胀两到三倍，而预算却保持不变。在过去 18 个月里，技术团队——工程师、开发人员、架构师和其他维持数字灯火通明的从业者——显然已经让代理投入工作。代理的最终承诺不仅是自动化任务，而是管理整个工作流程，以人类和代理协作的方式追求业务目标。但考虑到自动化决策的风险，团队不能在没有信心确保代理安全、可靠和可信的情况下交出控制权。

在技术专家中，我们的研究表明，团队对在大量 AI、数据和云任务中使用代理型 AI 非常有信心。代理准备度下降的地方，主要是由于缺乏向这些系统提供的业务上下文。任务越复杂，代理需要的推理能力就越强——也就需要更多的业务上下文。这种上下文生成能力仍处于早期开发阶段，尤其是在企业数据混乱且难以处理的情况下。事实证明，人类监督仍然是成功的关键因素。

知道技术团队对这一转型至关重要，我们采访的专家预计，随着经验加深和业务环境成熟，代理信心将加速增长。“当我们设计代理在团队已经使用的相同操作边界、身份系统和治理模型中运行时，它们开始表现得像组织已经信任的系统，”微软 Azure 平台企业副总裁兼首席产品官 Jeremy Winter 说。

本报告基于对 300 名全球技术专家的调查，根据受访者对代理代表他们采取行动的信心，对 AI、数据和云工作流程中的 101 项任务进行了排名。它还考察了技术团队如何看待代理型 AI 的机遇和挑战，以及它提升职业生涯的潜力。对于可衡量的任务，信心正在飙升，并在复杂判断领域增长。技术专家压倒性地认为代理有助于日常工作，包括简化流程、提高性能和减少重复性任务。对于生成报告和样板代码，信心最高，在多步骤工作流程和高级推理方面有明显机会。

数据工作流程是突破性领域。技术团队最信任代理的地方是结构为决策提供可靠基础的领域——例如数据质量监控、可视化异常检测、实时数据流监控和数据剖析。这是最接近数据的领域专家可以提供上下文，让代理行动并提供可信结果的地方。

阅读微软云博客，由微软 365 Core 和 Work IQ 企业副总裁 Amanda Silver 撰写，强调了保持人类参与的重要性以及系统思维如何提升职业生涯。要深入了解数据工作流程作为代理的突破性用例，请查看 Fabric 博客，听取微软 Fabric 产品企业副总裁 Kim Manis 的意见。

本内容由 Insights（MIT Technology Review 的定制内容部门）制作。并非由 MIT Technology Review 的编辑人员撰写。它由人类作家、编辑、分析师和插画师研究、设计和编写。这包括调查的编写和数据的收集。