你很可能每天都在工作中使用 AI。无论是借助编程工具减轻开发压力的软件工程师，还是希望摆脱重复性流程的业务人员，企业都希望 AI 能真正发挥作用。但与此同时，许多人对 AI 取代工作岗位的担忧也始终挥之不去。

自主商业时代正式到来。在这个时代，技术与数据的全新组合催生了新的运营模式——从基础操作任务到决策职责，一部分曾被我们视为理所当然的角色，将由能够自主发现、协商和执行的智能体来承担。

Gartner 数据显示，企业正在持续加大对智能体的投入：AI 智能体软件支出预计将从 2025 年的 864 亿美元，增长至 2026 年的 2065 亿美元，并在 2027 年进一步攀升至 3763 亿美元。随着投入增加，企业也发现智能体有助于降低人力成本。约 80% 正在试点或部署自主商业能力的企业，报告称已实现不同程度的人员精简。

Gartner 的研究还指出，变革远未结束。近三分之一（32%）的 CEO 表示，预计企业将部署具备自学习和自适应能力的 AI 工具，以协助人类决策；27% 的 CEO 则认为，其组织未来将主要在无人干预的状态下运转。

然而，将人类完全排除在外的运作模式应当引发警觉。多位高管此前告诉 ZDNET，有效使用 AI 的关键在于"让人类始终在回路中"。随着智能体进入职场，将人类完全推出决策链，或许是企业管理层削减成本、维持运营、取悦股东的捷径，但这条路未必走得长远。

尽管智能体必将改变职场与岗位格局，但距离真正意义上的完全自主，我们还有很长的路要走。

美国运通全球创新负责人 Luke Gebb 在接受 ZDNET 采访时表示，技术进入职场有着漫长而充满争议的历史。每一次被誉为"革命"的工具，往往带来的更多是渐进的演化，而非颠覆性的变革。"你说的听起来像是电话、电脑、电子邮件、Slack、短信这些东西当年进入职场的情形，"他说。"工作方式的改变，从智能手机出现之前就已经开始了。AI 的到来是不可逆的，成功的关键在于如何管理好它带来的影响。"

电动方程式锦标赛（Formula E）的首席技术官 Dan Cherowbrier 也表达了类似的看法。他认为自主商业目前仍处于早期阶段，未来走向尚不明朗："有一点可以肯定——没有人真正知道答案，凡是声称知道的人，其实并不知道。"

Cherowbrier 将 AI 的崛起类比于 1990 年代末的互联网浪潮与互联网泡沫。当时有人预言电子商务的爆炸式增长将终结实体零售，但事实证明，线下商店并未消失。"我认为 AI 的故事也会如此，"他告诉 ZDNET，"它一定会改变我们做什么、怎么工作，但我不认为它会消除任何根本性的流程。"

理解这一系列变化的关键词是"场景"。Gartner 杰出副总裁分析师 Helen Poitevin 去年底向 ZDNET 描述了 AI 在职场中的四种未来情景。她指出，正如电子邮件改变了沟通方式、生成式 AI 正在改变员工协作模式，智能体将带来进一步的变革。"智能体能否产生深远影响，目前仍有争议，"她说，"但我们在分析中确实假设，智能体对知识工作的影响，很可能超过通用型生成式 AI 工具。"

Gartner 最新研究显示，智能体带来的变革正在（缓慢地）落地。目前，54% 的 CEO 表示自动化仍局限于特定任务，但仅有 13% 预计这种受限状态会延续到 2028 年。

英国测绘机构英国地形测量局（Ordnance Survey）的地理空间咨询总监 Tim Chilton 告诉 ZDNET，该机构使用 AI 和机器学习技术已有十年以上，目前正借助 Snowflake 探索智能体 AI 服务的落地应用。"对我们来说，较新的部署方向是企业内部场景，"Chilton 说，"智能体正在进入顾问、经理、HR 团队、市场和销售人员的日常工作。"

Chilton 介绍，英国地形测量局正在探索如何将 Snowflake CoWork（一款面向知识工作者的个人智能体）接入底层 Snowflake 数据平台。其中一个典型用例是帮助市场人员在销售电话中快速分享推广活动洞察或找到关键市场趋势。"这个智能体不会取代会议、客户关系和咨询模式，但它确实带来了效率提升，因为你手边拥有更多可信赖的信息，可以在当下更快速地做出响应和创新。"

赛诺菲首席数字官 Emmanuel Frenehard 的经历与此异曲同工。他告诉 ZDNET，这家生物制药巨头正在 80 个国家推进 AI 规模化落地，并构建了名为 Concierge 的知识共享服务，该服务融合了 Snowflake 技术、Elementum 工作流以及 Claude AI 系列模型（包括 Haiku、Sonnet 和 Opus）。

在财务场景中，Concierge 让员工能够运行智能体分析采购订单、发票、报价单和 RFP 中的支出模式，绕过传统系统，直接调用 Snowflake 平台中的数据。目前，公司 75000 名员工中已有约 65000 人每月使用 Concierge。未来，Frenehard 希望将其延伸至 HR 流程、IT 支持和销售任务等更多业务场景。

"我不确定这项技术是否会创造更多工作，但它一定会创造出不同的工作，"Frenehard 说，"我天性乐观。每一次工业革命都催生了新的工作类型和新的价值，这次也不例外。"

Gartner 的研究结论同样持乐观态度：预计到 2029 年，自主商业将成为净就业创造者，这一趋势将由 AI 尚无法覆盖的新型工作形态驱动，而人类才能将始终是运营、治理和扩展智能体型企业的核心。

Frenehard 给出了一个简洁的判断：呼叫中心等以重复性任务为主的岗位可能面临替代风险；而那些依靠分析、协作与互动创造价值的专业人才，将始终是不可或缺的存在。"如果你的工作可以被拆解为若干任务清单，它就面临风险；如果你的工作无法被简单归纳，它就是安全的。"

Q&A

Q1：什么是自主商业？它与当前的 AI 应用有何不同？

A：自主商业是指企业借助 AI 智能体，在无需或极少人工干预的情况下自主完成发现、协商和决策等业务流程。与当前 AI 主要辅助人类完成特定任务不同，自主商业中的智能体可以端到端地执行复杂业务流程，从基础操作任务一直延伸至决策层面。Gartner 数据显示，AI 智能体软件支出将从 2025 年的 864 亿美元增长至 2027 年的 3763 亿美元，说明这一转变正在加速落地。

Q2：智能体的普及会导致大规模失业吗？

A：目前来看不会引发全面失业，但部分岗位确实面临冲击。约 80% 正在部署自主商业能力的企业已出现人员精简，呼叫中心等重复性岗位风险较高。但 Gartner 预计到 2029 年，自主商业整体将是净就业创造者。赛诺菲首席数字官 Frenehard 的判断是：能被拆解为任务列表的工作有风险，而依赖分析、协作与人际互动的工作则相对安全。

Q3：企业目前是如何落地智能体应用的？有哪些实际案例？

A：多家企业已有成熟实践。英国地形测量局通过 Snowflake CoWork 帮助市场人员在销售场景中快速获取市场洞察；赛诺菲构建了 Concierge 服务，让财务人员能运行智能体分析采购、发票等数据，目前已有约 65000 名员工每月使用。这些案例表明，智能体当前主要定位于提升效率，而非全面替代人工。