IT领导者对AI代理的前景充满信心，认为这将是未来的业务核心。然而，负责实施的IT经理和员工则持有怀疑态度，主要担心部署和维护的复杂性及实际效果的不确定性。因此，需要采取问题优先的方法，加强培训和透明度建设，分阶段部署，并培养内部信任。

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大多数CIO 和 CTO 都看好代理 AI，认为这项新兴技术很快就会成为他们企业必不可少的技术，但负责实施代理的较低级别 IT 专业人员对此表示严重怀疑。

根据正常运行时间监控供应商PagerDuty 的一项新调查，虽然 53% 的技术高管认为 AI 代理将在未来两年内成为业务运营的核心，但只有 29% 的 IT 从业者认为这将成为现实。

IT从业者的怀疑是很自然的，因为他们必须弄清楚如何部署和维护 AI 代理，PagerDuty 首席技术官 Tim Armandpour 说。他说，虽然 CIO 和 CTO 的工作是寻找新技术，但 IT 经理和员工“更接近行动，更接近大规模运营和管理事物所需的疯狂”。

【睿观： IT 从业者在引入和采用新技术时的态度和角色差异。具体解释如下：

1. IT从业者的怀疑：IT从业者，特别是那些长期从事系统部署、维护和管理的人员，面对新技术时必然会抱有怀疑态度。因为他们深知工作的复杂性和潜在的风险，需要确保新技术能够真正提高效率、解决现有问题，并且易于管理和维护。

2. 接近行动：IT经理和员工直接参与到技术系统的日常操作和运维中。他们负责解决实际问题、处理突发故障、确保系统的稳定运行。因此，他们更加注重技术的可实施性和现实应用效果。

3. 大规模运营和管理事物的疯狂：大规模运营和管理通常意味着需要处理大量的重复性工作以及面对不断变化的技术环境。在这种情况下，技术和工具的选择需要考虑可扩展性、稳定性、易用性等多个方面。Tim Armandpour 所说的“疯狂”可能是指这个过程所需的细心和技术挑战。

总结来说，虽然首席信息官（CIO）和首席技术官（CTO）负责寻找和引入新技术，但他们更多的是从战略和宏观视角出发。而IT经理和员工则需要面对每天的运营和管理事务，因此更注重新技术的实施细节、操作简便性和实际效果。他们必须确保新技术能够融入现有系统，解决实际问题，并且易于维护，这样新技术才能真正发挥作用，提升IT部门的效率和可靠性。】

一些IT 领导者表示，这项针对总监及以上级别 IT 专业人员的调查表明，CIO 和 CTO 需要对员工进行培训，并向他们推广代理技术。

一些专家表示，真正的自主代理技术仍处于起步阶段，很少有组织部署复杂且功能齐全的代理，但随着未来几年采用率的飙升，C级 IT 领导者与其员工之间的鸿沟可能会带来问题。

一、正在广泛采用

总体而言，PagerDuty调查中 38% 的受访者认为代理将在未来两年内成为核心技术，而另有 50% 的受访者在同一时间范围内将代理视为外围技术。PagerDuty 调查与 Salesforce 的 MuleSoft 最近的一项调查密切相关，该调查发现 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 级技术高管充满热情，但代理技术可能比许多 IT 领导者现在理解的要复杂得多，目前作为代理销售的产品使用“高度确定性和规定”的工作流程路径，AI 部署平台供应商 Savvi AI 的首席执行官 Maya Mikhailov 说。她补充说，True AI 代理将可以自由决定他们运行的流程和工具的使用，并从这些决策中学习。

二、部署需要大量工作

Mikhailov说，一些阻力可能来自 IT 专业人员，他们了解部署它们所需的工作。其他 AI 专家警告组织不要在没有外部帮助的情况下构建 AI 代理。

“一线AI 从业者可能已经看到了制作一个有点功能性的代理工作流程所需的定制、质量保证和维护量，”Mikhailov 说。“尽管未来状态可能涉及 AI 代理自行编写代码并连接到系统，但它现在包含大量的人力和测试。”

PagerDuty的 Armandpour 说，IT 从业者犹豫不决的另一个原因是缺乏部署和监控该技术的专业知识，他认为随着 IT 员工动手，一些自然的怀疑会消失。他补充说，除了实践经验之外，现在没有很多地方可以了解AI Agent（AI代理）。

“在某种程度上，许多人几乎是被迫学习的，”他说。“一旦这种情况开始增长，就会成为这种草根类型的采用，并且会有足够多的CIO、CTO 和公司愿意参与进来，因为老实说，你别无选择。”

除了对技能短缺和部署难题的担忧外，许多IT 从业者近年来还看到其他 AI 项目失败，库存管理软件提供商 Pull Logic 的联合创始人兼首席技术官 Rahul Chahar 补充道。他补充说，在 IT 专业人员目睹了几项“过度承诺”的 AI 计划失败后，他们可能会犹豫是否要承诺进行其他大规模部署。

“由于担心准确性、透明度、安全性和集成复杂性，IT从业者非常谨慎，”Chahar 说，这与 Mikhailov 的批评相呼应。“代理 AI 系统通常被证明是不可预测的，难以排除故障，并且难以与旧的基础设施相适应，更不用说它们可能造成的合规性和安全难题了。”

Pull Logic在尝试代表向建筑承包商销售产品的分销商部署代理 AI 时遇到了自己的困难。Chahar 说，客户希望有一个 AI 驱动的工具，以便在产品不可用时推荐替代品，但制造商之间产品规格描述的差异导致了不准确。

“在测试过程中，由于目录结构的不一致，AI开始产生幻觉数据，”他补充道。“它开始伪造产品编号和功能，如果不被发现，可能会导致严重的商业后果。”

三、从要解决的问题开始

Chahar补充道，为了向员工推销AI代理，首席信息官和首席技术官必须首先关注他们试图解决的问题。

“首席信息官和首席技术官需要使代理AI 计划与其团队的真正挑战保持一致，”他说。“这意味着采用问题优先的方法，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整合到采用过程中，同时优先考虑透明度并投资于培训。Chahar 说：“领导者应该展示切实的、渐进的成功，建立明确的问责框架，并培养内部倡导者来推动信任和广泛采用，而不是自上而下地推动 AI。”

IT解决方案提供商 Presidio 的首席技术官 Rob Kim 补充说，首席信息官和首席技术官还应分阶段部署 AI 代理，从可以快速见效的小型但影响较大的项目开始。他们还应该欢迎 IT 员工的定期反馈。

“为从业者创建定期论坛，与领导层分享见解和挑战，”Kim说。“这确保了领导层意识到基层的问题，并能够主动解决它们。”

Kim说，对 AI 代理持谨慎态度的 IT 从业者还应该记住，该技术会随着其成熟而改进。随着模型推理的改进，真正的多智能体协作将使智能体能够更加主动地实现 IT 团队的预期结果。

“这将是你用过的最糟糕的代理和代理AI 版本——它只会变得更好，”他说。“然后，人类将能够编排更大量的并行工作流，并主持代理和机器人的工作。”

【睿观：IT领导者对AI代理的前景充满信心，认为这将是未来的业务核心。然而，负责实施的IT经理和员工则持有怀疑态度，主要担心部署和维护的复杂性及实际效果的不确定性。因此，需要采取问题优先的方法，加强培训和透明度建设，分阶段部署，并培养内部信任。

一、总体概况

• 技术高管乐观：53% 的CIO和CTO认为AI代理将在两年内成为业务运营的核心，而93%的企业IT领导者计划在其公司内部部署AI代理。

• IT从业者怀疑：只有29%的IT经理和员工认同这一观点，主要担忧部署和维护的难度以及实际效果的不确定性。

二、技术现状与前景

• 当前趋势：38%的受访者认为AI代理将成为核心技术，50%认为它是外围技术。

• 技术复杂性：目前广泛使用的AI代理产品依赖于“高度确定性和规定”的工作流程路径，而真正的自主代理技术仍处于起步阶段，需自行编写代码并学习，这需要更多的定制、质量保证和维护工作。

三、主要阻力

• 部署难度大：IT经理和员工需了解复杂的工作流程及测试过程。

• 缺乏专业知识：部署和监控AI代理需要特殊的技术知识，目前IT员工对其缺乏深入了解。

• 过往的项目失败：IT从业者对过往AI项目的“过度承诺”失败持谨慎态度，担心新的AI代理系统会面临相似的问题。

• 准确性与安全性：AI系统的准确性、透明度、安全性及集成复杂性引发担忧，例如在产品目录结构不一致的情况下可能导致错误。

四、解决方案与建议

• 问题优先法：IT领导者应关注实际可行性，而不是盲目追求技术。

• 培训与透明度：需整合人类专业知识，即便在早期阶段也应展示切实的成功案例，建立透明的问责框架。

• 内部倡导：培养内部倡导者来推动AI代理技术的信任和采用。

• 分阶段部署：从易于见效的小项目开始逐步推广，鼓励定期反馈以改善过程。

• 长期视角：认识到技术会不断改进，即使初期不完美，经过调整也会变得更好。】