AI 革命并非即将到来——它已然降临。ChatGPT 让 AI 成为主流，促使企业竞相部署 AI 代理来提升客户体验（CX）。前景固然广阔，但现实中却暗藏诸多挑战、成本与风险。
TalkingPointz 的特约编辑和分析师 Dave Michels 和 NiCE 产品管理副总裁 Neeraj Verma 深入探讨
，将这场热潮浓缩为五大核心真相，每位领导者在部署 AI 前都需正视这些关键问题，否则可能导致项目偏离正轨。
1. 别追求全自动化：最快的投资回报来自增强而非替代
人们普遍认为，为了大幅降低成本，应该完全用 AI 取代人工操作。但实战经验表明，这往往是复杂且高风险的起点。Neeraj 指出，最快且最有利可图的途径是运用 AI 代理来增强人类客服的能力。
增强意味着运用 AI 提供即时知识支持，助力人工客服高效完成任务。这种方法能立即创造价值，提升现有团队效能，同时避免在初期投入巨额资源构建完全自主的端到端系统。对于 AI 的实际应用，增强是唯一合乎逻辑且财务稳健的入门之选。
2. 做好心理准备：AI 的隐性成本可能会让你的预算翻倍
现代 AI 的定价模式令人震惊。一次传统的对话式 AI 交互可能只需花费 15 到 20 美分。而一个由大语言模型 (LLM) 驱动的新型聊天机器人，如果执行同样的操作，每次交互的成本可能高达数美元。但这仅仅是成本的开始。
更大的隐性运营成本在于可观测性。由于高级 AI 代理具有非确定性，您通常需要部署第二个 AI 模型来监控第一个模型，以确保其运行正常。Neeraj 进一步指出，这实际上会使成本“翻倍”。
除了运营成本之外，还存在着巨大的伦理成本：能源消耗及其生产带来的社会经济影响。许多组织已承诺减少能源消耗。正如 Neeraj 所说，“一次 ChatGPT 回复所消耗的能源相当于一台 1500 瓦的电暖器一小时的耗电量。” 领导者需要对总拥有成本有清醒的认识，包括交互成本、监控基础设施成本和能源账单。
3. “测试真空”成为新型商业危机
传统自然语言处理系统具有确定性——它们遵循固定流程，易于测试且可预测性强。新型 AI 代理则具有非确定性，由此产生了 Neeraj 所称的“测试真空”。
正如 Neeraj 所言，关键的商业问题在于：“当系统无法确定时，你如何信任它？”
可靠性的关键在于为智能体提供一条结构化的“面包屑”路径供其遵循。与其设定模糊的高层级目标，例如“向北30英里找到森林出口”——不如提供一系列确定性的里程碑。这种方法实现了完美平衡：既赋予代理足够的生成灵活性以保持自然的人类化表达，又确保其严格遵循品牌身份与业务逻辑的边界。
4. 真正的赢家不在于打造引擎，而在于应用引擎
五年前，拥有专属 AI 技术是终极差异化优势。如今，这一格局已然瓦解。构建基础大语言模型需要“史无前例”的投资，全球仅有少数巨头能够承担。
这场竞赛的焦点已不再是谁能打造最大的模型。正如 Neeraj 所言：“该领域的真正赢家将是那些专注于应用型 AI 案例的公司。”
这类企业不会在模型层面与 OpenAI 或亚马逊竞争，而是专注于创新高效地运用现有强大模型，解决具体的高价值商业难题。如今的竞争优势源于成为最精湛的驾驶者，而非引擎的所有者。
5. 最大的风险并非对话失误，而是权限访问
要让 AI 代理完成任何有价值的工作，比如处理退货或预订航班，那么它需要“工具”。从技术角度而言，这些工具就是 API 接口，它们赋予代理访问企业内部基础设施和数据库的权限。开放这些访问通道将形成安全漏洞。
风险已不再仅仅是措辞不当的回应，而是可能引发灾难性的运营故障。Neeraj 分享了一个发人深省的案例：某初创公司让 AI 代理编写代码，结果它“删除了生产数据库，因为AI代理恰好拥有该权限”。
这个案例敲响警钟：必须对 AI 代理的权限进行精细化管理、隔离和限制。最关键的安全隐患不在于 AI 会说什么，而在于它被允许做什么。
结论
实现 AI 代理的道路充满挑战，成本高昂，存在着根本性的“测试真空”，并且存在着严重的安全风险。但其潜力同样巨大——对话流程的构建成本将下降95%，从数月缩短到“几天”。
随着 AI 从面向客户的对话发展到自动化复杂的“后端”流程（下一波智能 AI 浪潮已经到来），每个领导者都面临着一个关键问题：你的组织将如何在拥抱这一巨大潜力和管理其巨大风险之间取得适当的平衡？
AI 正在改变联络中心的方方面面。这些变革蕴藏着巨大的回报，但也伴随着巨大的风险。实施 AI 客服需要周密的战略规划，而不仅仅是简单地采用技术。技术日新月异，也存在落后的风险。成功的关键在于清晰地理解这些新的现实，并致力于持续改进。
AI 正在重塑整个客户体验，这是一个激动人心的时代。我们都在探索未知领域，而所有强大的新技术都一样，如果使用不当，AI 代理也可能被滥用。非常感谢 Neeraj 分享他在这个快速发展的领域中汲取的一些宝贵经验。
信息源自：https://www.nojitter.com/ai-automation/5-unexpected-realities-of-deploying-ai-cx-agents
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