Teradata最新洞察：从“聊得开心”到“赚到真钱”的战略跃迁
过去两年，企业界对生成式AI（GenAI）的投入可谓狂热。
Teradata的调查显示，99% 的企业已部署了某种形式的AI。然而，麻省理工学院（MIT）的一份重磅报告却泼了一盆冷水：尽管企业在AI智能体上砸了30-40亿美元，但 95% 的组织仍没有获得任何回报。
为什么会出现这种“高投入、低产出”的怪圈？
答案很简单：我们试图用“通才”去干“专家”的活。
早期的通用大模型（LLM）擅长创意和聊天，但在面对严谨的业务流程时，它们容易产生“幻觉”，且缺乏行业语境。现在，一种全新的范式——专家型自主智能体（Expert Autonomous Agents）——正在扭转这一局面。
💡 读完本文，你将获得关于AI落地新路径的3大核心洞察。
报告指出，虽然81%的高管相信AI能改善客户体验，但75%的法律合规团队和IT安全部门对此表示极度担忧。
核心痛点：
通用智能体（General Agents）最大的问题在于它们“太想取悦用户”。为了给出一个答案，它们可能会编造不存在的数据（幻觉）。
在C端聊天中：这可能是有趣的创意。
在B端决策中：这是一个治理噩梦。你敢让一个会“胡说八道”的AI去自动处理百万级的退款流程吗？
睿信咨询顾问解读：
我们正处于AI应用曲线的拐点。第一阶段是“探索期”，大家都在玩ChatGPT，看重的是灵活性。现在进入“深水区”，企业发现“通用性”反而成了累赘。
现在的战略重心，必须从“广度”（什么都能聊）转向“精度”（把这一件事做对）。
什么是“专家智能体”？
与什么都懂一点的通用模型不同，专家智能体聚焦于单一细分领域，拥有深厚的业务语境。
案例解析：客户终身价值（CLV）智能体
Teradata推出了专注于CLV的专家智能体。
传统AI：只能预测“这个客户未来可能值多少钱”，然后就没有然后了。
通用智能体：可能写一段漂亮的营销文案，但不知道发给谁。
专家智能体：能够从多源提取数据 -> 计算CLV -> 自动锁定前10%的高价值客户 -> 直接调用营销系统发送个性化折扣。
关键区别：专家智能体不仅能“预测”，还能“行动”。它能闭环完成从数据洞察到业务执行的全过程。
专家智能体相较于通用模型的五大核心优势，这正是企业获得ROI的关键：
业务语境（Context）：自带行业知识（如零售、金融），无需从零训练，懂行话。
深度集成（Integration）：不再是一个孤立的聊天框，而是无缝嵌入CRM、BI和数据库。
精准可靠（Precision）：基于真实数据，极大减少“幻觉”风险。
易于治理（Governance）：边界清晰，更容易设置护栏和进行审计。
快速回报（Fast ROI）：解决具体痛点，资源消耗更低，见效更快。
睿信咨询顾问解读：
这五点中，最被低估的是“易于治理”。
在企业环境里，可控性 > 创造力。专家智能体因为任务单一、边界明确，让合规部门更容易“盖章放行”，从而大大加快了项目落地的速度。
停止寻找“超级AI”：放弃试图构建一个能解决所有问题的“上帝模型”。相反，你应该构建一支由多个“专家智能体”组成的团队（Agentic Team），分别负责客服、财务、供应链等特定任务。
考核指标从“对话量”转向“执行量”：不要看AI回答了多少问题，要看它自动执行了多少次数据库操作、发出了多少封营销邮件、修正了多少个合规漏洞。
数据底座是前提：专家智能体需要“吃”高质量的实时数据。如果你的数据还在孤岛里，再聪明的专家也无能为力。
AI如果不赚钱，就是耍流氓。
从“通用”到“专家”的转变，标志着企业AI终于从“玩具”变成了“工具”。
与其让AI写一首关于财务报表的诗，不如让它直接把账算对。这才是商业的本质。
原文：5个理由说明为什么专家型智能体优于通用AI
企业已在 AI 上投入数十亿美元，但许多公司仍难以看到显著的投资回报。一种全新的方法——专家型自主智能体——正在开始扭转这一局面。
图源：by Brian Penny from Pixabay
对于那些正牵头推进 AI 项目的商业领袖来说，现实往往没有达到他们对这项技术的高期望。早期对生成式 AI 和大语言模型（LLMs）的尝试虽令人耳目一新，却并未带来多少实际利润。然而，从“通用 AI”转向“专家型自主智能体”有望带来更可观的业务成果。
企业无疑对 AI 变革业务的潜力满怀乐观。由 Teradata 赞助的 NewtonX 调查显示，99%的企业已部署了某种形式的 AI。
其中，CX（客户体验）智能体被视为极具吸引力的应用场景：85% 的受访者表示他们正在考虑、评估或已将 AI 智能体用于该领域。此外，81% 的受访者“非常”或“极其”相信自主智能体能改善客户体验。超过一半的企业预计，仅客户体验的相关 AI 项目就能带来至少 100 万美元的收入或成本节约，36% 的企业甚至预期收益超过 250 万美元。
但与此同时，企业也存在顾虑。
具体而言，法律/合规团队（75%）和 IT/安全部门（75%）均表达了保留意见，55% 的高层领导同样心存担忧。仅有 2.2% 的受访者表示“组织内无人提出潜在风险”。
这些疑虑并非空穴来风。麻省理工学院（MIT）经常引用的《GenAI 鸿沟》报告指出：“尽管企业在 AI 智能体上已投资 30–40 亿美元……95% 的组织仍没有获得任何回报。”
造成上述惨淡结果的部分原因或许在于，迄今为止，大多数企业的 AI 项目都围绕通用型 LLM（大语言模型）和“通用智能体”展开。这类工具确实有一些优势：擅长对广泛知识进行归纳总结，灵活性强、适应性高，还能激发创意。
然而，通用智能体在准确性方面有众所周知的问题——它们会“幻觉”出并不存在的数据，并倾向于说出用户爱听的答案。简而言之，它们就是治理上的噩梦。
相比之下，专家智能体只聚焦单一细分领域，回答更具针对性，能够产生真正可衡量的业务成果。
例如，Teradata 最近推出了名为 Autonomous Customer Intelligence（自主客户智能）的软件与服务套件，其中就包含多款专家智能体，其中一款专注于 CLV（客户终身价值）。长期以来，企业一直使用 AI 模型预测 CLV，但那些预测工具无法根据实时信号采取行动。若改用通用智能体，又因缺乏行业语境而做不出精准推荐，更谈不上自动执行——把数据转化为行动，需要真正的企业级知识。
专家智能体则同时突破这两重限制。假设某零售商想在节日促销前锁定应重点触达的客户，专家智能体可从各种来源提取数据，为所有客户计算 CLV，自动标记前 10% 的高价值人群，并通过营销自动化系统向他们发送个性化折扣。依托 Teradata 混合型、企业级数据基础与内置 AI 治理，这些专家智能体得以实时、可信、精准地运行并交付可量化的结果。
以 Teradata 的 CLV 智能体为例，与标准 LLM 和通用智能体相比，专家智能体具备以下五大优势：
业务语境（Business Context）：专家型智能体在设计时已经过深度训练，对所设计的领域有深入的理解。它们能够理解术语和限制，无需额外训练，从而提供更深刻的分析。
深度集成（Deep Integration）：可无缝对接现有 CRM（客户关系管理）、数据库、BI（商业智能）平台和其他工具集成，针对具体场景定制输出，而非泛泛而谈。
精准可靠（Precision）：凭借深厚的领域知识与真实数据集成，错误更少，“幻觉”几乎消失。
易于治理（Easy Governance）：场景边界清晰，护栏与伦理规则易落地，审计变得更加简单。
快速 ROI（投资回报率）：拥有解决问题所需的“对的数据”，决策更快、资源消耗更低，企业能够更早看到投资回报。
随着企业对 AI 的期望持续升高，专家智能体将在未来扮演愈发关键的角色，而 Teradata 将引领这一进程。
作者： Teradata（天睿）
译者： 木青 编审：@lex
