麦肯锡最新报告:Agentic AI 时代,CEO 如何化痛为机?

你好,我是杰哥

麦肯锡最新发布**《变革推动者:代理时代 CEO 的目标、决策和影响》**,直击当下企业界的心头痛:agentic AI(代理式 AI)发展迅猛,却让许多公司尝到了“成长痛”。报告认为,这不是危机,而是 CEO 们弯道超车的绝佳机会。

代理 AI 的“成长痛”:为什么现在是关键转折点?

冰球传奇韦恩·格雷茨基的名言:“我滑向球要去的地方,而不是它现在的位置。”在 agentic AI 时代,这话比以往任何时候都贴切。AI 代理——这些能自主规划、行动、记忆和学习的软件系统——正以火箭速度进化。报告指出,从 2020 年起,新前沿大语言模型(LLMs)数量已从 2 个暴增到数百个,任务完成长度每 7 个月翻倍。AnthropicClaude Opus 4 甚至能一天干完人类几乎所有工作,而多代理系统效率还能再提升 90% 以上。

但现实呢?许多 CEO 投资 gen AI(生成式 AI)后,却没看到明显回报。开发和扩展用例太难了,有些人甚至开始退缩。Gartner 预测,到 2027 年,40% 的 agentic AI 项目将被取消。这就是报告提到的“幻灭之谷”(trough of disillusionment)。好消息是,这正是跳出舒适区的时机。报告强调,CEO 的决策将决定企业能否抓住 agentic AI 的价值:从 3-5% 的生产力提升,到 10% 以上的增长潜力。

为什么值得信服?报告基于 McKinsey 的实战经验,比如一家银行用 100 个 AI 代理,只需 5 人监督,就把 IT 现代化周期缩短 50%,成本也降了 50%。另一个案例是技术地产现代化,时间快 40-50%,成本降超 40%。这些不是空谈,而是实打实的 ROI(投资回报)。

代理 AI 的价值链:从“工具”到“引擎”

报告用一个简单框架帮 CEO 厘清 agentic AI 的定位:别把代理当成“万金油工具”,而是按复杂程度分层——agentic labor(代理劳动)和 agentic engine(代理引擎)。这样想,就能避开常见坑。

首先,agentic labor:代理像帮手,辅助现有工作。

  • 个人增强:代理帮你起草报告、总结会议、生成代码或研究合同。研究显示,这能提升 20-30% 个人效率,甚至在编程领域翻倍。但报告提醒,别指望它直接变现——就像用 Excel 一样,这是“做生意的成本”。关键是推动全员采用:嵌入 SOP(标准操作流程)、绩效考核绑定使用率,并培训大家。

  • 任务与流程自动化:代理叠加在现有系统上,自动化重复活儿。比如客服中心,余额查询或地址变更能全自动,周期缩短 20-40%。但瓶颈是执行力:用例孤岛太多,人为干预多。报告建议,建立持续改进机制,别光发工具,得整合进工作流。

更牛的是 agentic engine:重构工作流,让代理主导。

  • 职能级代理工作流:针对特定领域(如财务报告或客服),用代理团队重设计序。合并任务、接入新数据,早预警问题。结果?客服能自动处理 60-80% 请求,满意度不降反升。McKinsey 案例显示,这需要工程+领域专长,内置治理规则(如访问权、决策门),避免人类监督 overload。

  • 跨职能代理系统:代理跨部门管复杂流程,如端到端客户旅程或保险理赔。想象一下,24/7 派工、秒批贷款,全自动。价值多维:成本降 70-80%,时间快、收入增。挑战是组织变革——CEO 得亲力亲为,打破 silo(孤岛),否则增量改动没用。

报告用一张图直观展示:从简单任务到跨职能系统,约束从“学习曲线”到“组织重设计”。这提醒我们,代理不是加法,而是乘法。

两年代理之旅:CEO 的路线图与决策

报告描绘了一个激进的两年-三年路线图,目标是“北极星”:从成本优化,到价值重塑1-2 年,焦点是破冰、学路子;2-3 年,转向规模化

1-2 年:筑基,创势头

  • 目标:全员代理“流利度”超 25-50%,自动化关键流程(如财务申报),首轮代理系统上线。想象 90% 数据质量问题自动修复,编码效率翻倍。
  • CEO 决策
    • 价值架构:别纠结个人工具,转向跨职能重构。建“代理工厂”(agentic factory),统筹学习、ROI 标准、多代理编排。
    • 规模化:像亚马逊强制 API 开放一样, mandate 可复用代理。工厂管治理、KPI,避免代理泛滥。
    • 人才与模式:从“用工具”转向“管代理”。绩效绑代理输出,建人-代理混合模式。报告采访 Antler CEO 马格努斯·格里梅兰:初创用代理建低成本结构,扁平团队,速度为王——传统物流公司正被取代。

2-3 年:全员规模,P&L 落地

  • 目标:首轮灯塔项目(lighthouse)自动化 90%,代理成标配,员工变“代理队长”,FTE(全职等效)需求降 30-75%(如软件开发)。

  • CEO 决策

    • 价值重想:挑战业务模式,代理测试数字孪生(digital twin),快速迭代。预算从人力转科技,CFO+CHRO 建新财务模型。
    • 规模化:围价值流组人-代理队,跨职能治理。避免部门代理内斗。
    • 人才与模式:自动化 30% 工时(McKinsey 预测到 2030 年)。HR 动态调角色,如“代理协调员”,绩效审视代理管理能力。

报告附 CEO 行动步骤:五步走——定北极星、设计基础、双速变革、角色示范、投资 AI 领袖。简单说,就是“想清楚、建好路、快行动、带头干、养人才”。

长远思考:代理时代的企业家灵魂

代理 AI 不止工具,更是重塑者。报告抛出五问,帮 CEO 审视:

  • 代理如何颠覆模式、护城河?
  • 防代理“脱媒”风险?
  • 建人-代理文化?
  • 跨界工作流怎么管?
  • 人才内外比?开源 vs 单平台?
  • 投资路图怎么双轨?

总结

不确定不是借口,果敢行动才能拨云见日。agentic AI 将重塑生产力和增长,CEO 们,准备好当“变革代理”了吗?

AI 技术正以前所未有的速度发展,它将如何塑造我们的未来?让我们拭目以待。

### Agentic LLM Unlearning (ALU) 的介绍、原理与应用 #### 什么是 Agentic LLM Unlearning (ALU) Agentic LLM Unlearning (ALU) 是一种新兴的技术方法,专注于从大型语言模型(LLM)中移除特定的知识或数据。这种技术允许在不显著影响模型整体性能的情况下,有选择性地遗忘某些敏感信息或不再需要的数据[^2]。例如,在实际应用中,如果某个用户希望删除其个人数据对模型的影响,ALU 可以通过调整模型参数实现这一目标。 #### ALU 的原理 ALU 的核心原理基于模型参数的微调和知识抹除算法。具体而言,ALU 通常涉及以下关键步骤: 1. **目标数据识别**:首先明确需要被遗忘的具体数据片段或模式。 2. **反向训练**:通过使用与目标数据相反的学习信号,对模型进行重新训练,从而削弱模型对该部分数据的记忆能力。 3. **参数调整**:利用优化算法(如梯度下降的变体),对模型参数进行调整,确保目标数据的影响被有效消除。 4. **性能验证**:在完成遗忘操作后,评估模型的整体性能,确保其他非目标数据的知识不会受到显著干扰[^3]。 这种方法结合了强化学习和在线课程学习的思想,能够动态调整模型行为,同时保持其在其他任务上的高效表现。 #### ALU 的应用场景 1. **隐私保护**:在数据驱动的 AI 应用中,用户可能希望删除其个人数据对模型的影响。ALU 技术可以满足这一需求,帮助企业和开发者遵守隐私法规(如 GDPR)。 2. **模型迭代**:当某些训练数据被发现存在偏差或错误时,可以通过 ALU 快速更新模型,而无需重新训练整个系统。 3. **多智能体协作**:在 Agentic AI 系统中,多个智能体可能需要共享部分知识,但限制其他敏感信息的传播。ALU 可以用于管理这些知识边界,确保智能体之间的协作更加安全和可控[^1]。 ```python # 示例代码:模拟 ALU 的基本流程 def alu_forget(model, target_data): # Step 1: Identify the target data for unlearning model.eval() loss = model.calculate_loss(target_data) # Step 2: Perform reverse training optimizer = model.get_optimizer() for _ in range(unlearning_steps): optimizer.zero_grad() loss = -model.calculate_loss(target_data) # Reverse the gradient signal loss.backward() optimizer.step() # Step 3: Validate performance model.validate_performance() ``` #### 总结 Agentic LLM Unlearning (ALU) 是一项重要的技术进步,能够在保护隐私、优化模型迭代以及增强多智能体协作方面发挥重要作用。通过结合强化学习和在线课程学习的理念,ALU 提供了一种灵活且高效的解决方案,适用于多种实际场景。
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