北美企业正加速部署具备推理、自适应与完全自主行动能力的智能体 AI（Agentic AI）系统，其发展路径与欧洲企业形成鲜明差异 —— 北美聚焦 “自主性规模化”，欧洲则侧重 “治理框架与数据管理” 以构建长期韧性。这种区域分化背后，是智能体 AI 从 “成本优化工具” 向 “利润创造能力” 的角色转变，同时也暴露出人才短缺、信任鸿沟等亟待解决的行业挑战。
从应用定位来看，智能体 AI 在北美企业中的价值已实现从 “运营工具” 到 “盈利引擎” 的跨越。2023 年，企业部署 AI 的核心目标仍集中于成本削减与常规任务简化；而到 2025 年，AI 被视为驱动盈利的关键能力 —— 数据显示，北美企业通过智能体 AI 实现的中位投资回报率（ROI）达 1.75 亿美元，即便采取更谨慎治理策略的欧洲企业，中位 ROI 也达 1.7 亿美元，二者差异微小，印证了 “不同路径可实现相似财务成果” 的行业现状。值得注意的是，所有受访企业均在过去两年内落地 AI 应用，平均使用 5 类不同工具，其中生成式 AI 渗透率仍最高（74%），但智能体 AI 的增速尤为显著：超 40% 的企业已引入智能体或基于智能体的 AI 系统，突破静态自动化局限，能够管理以目标为导向的复杂工作流，例如供应链全链路优化、跨部门协同决策等场景。
IT 运营成为智能体 AI 的核心 “试验场”。尽管市场营销与客户服务常占据 AI 领域的公众讨论焦点，但 IT 部门凭借 “数据丰富且结构化”“环境动态需自适应” 的双重特性，成为智能体 AI 部署率最高的业务职能 ——78% 的受访者已在 IT 运营中应用 AI，远超其他领域。具体来看，云可见性与成本优化（52%）、事件管理（48%）是两大核心应用场景：在云成本优化中，智能体 AI 并非简单向人类预警问题，而是通过实时解析遥测数据，整合混合云环境下的支出数据，生成统一可视化视图，帮助企业精准识别资源浪费；在事件管理中，AI 能自动关联故障日志与历史案例，预判潜在系统风险并提前介入。得益于这些工具，企业决策准确性提升 44%、效率提升 43%，实现 “更高工作负载与更低升级率” 的双赢。
然而，“成本 – 人力困境” 正阻碍智能体 AI 的进一步发展。企业部署 AI 的初衷是减少对人力的依赖与运营成本，但这两大因素反而成为增长瓶颈：47% 的受访者表示 “持续的人类干预” 是主要短板 —— 智能体 AI 尚未实现 “设置后无需管理” 的完全自主，仍需人工进行监督、参数调优与异常处理，例如在金融风控场景中，AI 识别的可疑交易需人工复核确认；42% 的企业将 “部署成本” 列为第二大担忧，模型再训练、系统集成与云基础设施的高昂开支，显著增加了财务压力。雪上加霜的是，管理这些成本所需的人才严重短缺：33% 的企业认为 “技术技能不足” 是 adoption 的首要障碍，具备智能体 AI 开发、监控与治理能力的专业人才供需失衡，形成 “投资提升运营能力却加剧人力与财务依赖” 的恶性循环。
高管与一线从业者之间存在明显的 “信任与认知鸿沟”。尽管 94% 的受访者整体表示信任 AI，但信任度分布不均：61% 的高管将 AI 归为 “高度可信”，视其为核心财务杠杆，更关注长期自动化与业务重构；而仅 46% 的非高管从业者持相同态度，他们因日常操作中频繁遭遇的 AI 可靠性问题、透明度缺失（如无法解释决策逻辑），对技术的信任度更低。这种认知差异还体现在对智能体 AI 角色的定位上：61% 的 IT 领导者认为智能体是 “增强人类能力的协作伙伴”，而非替代者；但不同行业预期差异显著 —— 零售与运输行业中，67% 的从业者认为智能体 AI 将改变其核心工作任务；而制造业中，同等比例的人将智能体视为 “个人助手”，仅用于辅助完成重复性工作。
未来，智能体 AI 的完全自主化进程将加速推进。当前，45% 的企业已实现 “半自主至完全自主” 运营，预计到 2030 年这一比例将升至 74%。这一演变将重塑 IT 部门的角色：随着智能体能力成熟，IT 部门将从 “运营赋能者” 转型为 “系统协调者”，负责管理由多个智能体构成的 “系统之系统”，确保不同智能体间的协同运作，而人类将聚焦于创意、解读与治理等更高价值工作。Digitate 首席营销官 Avi Bhagtani 指出：“智能体 AI 是连接人类创造力与自主智能的桥梁，标志着 IT 部门成为盈利驱动型战略职能的开端，企业已从自动化试验阶段，进入 AI 规模化落地以实现可衡量影响的新阶段。”
要实现这一转型，企业需从技术采购转向 “组织理念重塑”：一是将治理深度融入系统设计，而非仅依赖政策，确保每个决策环节的透明度与伦理监督，欧洲企业在这一领域目前处于领先，其以伦理部署与严格监督框架为韧性基础的模式值得借鉴；二是解决人才短缺问题不能仅靠招聘，需投资现有团队的技能提升，培养兼具运营经验、数据科学与合规知识的复合型人才；三是高质量数据是可靠自主的前提，需加大数据集成与可观测性平台的投入，为智能体提供独立行动所需的充足上下文。
当前，AI 的 “试验时代” 已结束，行业进入以 “自主性追求” 为核心的新阶段，价值不再源于技术新奇性，而是能否在企业范围内可持续地规模化部署智能体 AI。正如 Bhagtani 所言：“当企业在自主性与问责制之间找到平衡时，那些将信任、透明度与人类参与融入 AI 战略的组织，将塑造数字商业的未来。”
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/bei-mei-qi-ye-zhong-zhi-neng-ti-ai-zi-zhu-xing-chi-xu-ti
