上周是ChatGPT的一周年纪念日，这个大型语言模型向世界介绍了生成人工智能(GenAI)。ChatGPT的迅速成功让大多数公司感到意外。即使一年过去了，随着变化的步伐继续不间断，企业仍在努力追赶。
谷歌现在表示，他们自己的GenAI模型Gemini的计算能力将很快达到GPT-4的5倍，明年可能达到20倍。对企业来说，GenAI可能不是一次性的技术飞跃，而是一系列快速进步的第一步，而且没有减弱的迹象。在这种新的现实中，当企业设法整合今天的法学硕士时，他们已经落后于GenAI技术的下一波浪潮——以及之后的一波。
用俄国革命家托洛茨基(Leon Trotsky)的话来说，这种不断变化的新状态确实是一场永久革命。它是革命性的，因为它带来的变化往往是突然的和大规模的。它是永久性的，因为人工智能的发展速度将继续超过组织学习的速度，因此企业将越来越落后于最先进的技术。
相比之下，虽然个人电脑革命给了企业足够的时间最终迎头赶上，但去年的情况表明，在人工智能时代，赶超不太可能。这在一定程度上是因为人工智能的进步有望自我强化，每一次突破都会波及新旧系统，改进它们并提高性能，扰乱我们的生活和工作方式，并重新定义我们认为可能的事情。永久的人工智能革命是没有终点的——至少在不久的将来是没有终点的。
我们生活在一场永久的人工智能革命中，这一观点意味着，企业的转型努力最有可能在设计时具备双重意图:成功采用成熟技术，并准备好加速对早期技术的试验。由于公司学习的速度一直低于技术进步的速度，因此成功将在很大程度上取决于企业的相对学习速度，而这反过来又取决于企业能否及早采用可预见的技术。如今，对于致力于采用独立llm的公司来说，这一挑战的形式是制定基于llm的转型计划，并着眼于下一个自主代理的到来。
从蒸汽机的出现到个人电脑和互联网，过去科技的巨大飞跃每一次都增强了人类的物理和计算能力。然而，今天的人工智能技术将技术增强的领域扩展到了长期以来被认为是人类独有的领域，比如创造力。生成式人工智能对被认为是人类特有的东西的掌握，意味着它以一种我们从未见过的方式影响着知识工作者的职业身份，预示着一个与当今世界截然不同的未来。
为了让我们了解这个新的现实会是什么样子，让我们以自主代理为例，这是永久性人工智能革命的下一个可预见的最具破坏性的前沿。虽然人工智能已经在发展，需要越来越少的人为干预，但自主代理完全消除了人工干预。
与今天的法学硕士不同，自主代理需要一个初始目标，但不需要迭代提示。相反，它们使用系统配置(包括llm)将复杂的目标分解为单个任务，并向其他系统发出执行这些任务的指令。一旦给定了总体目标，自治代理就能够计划如何执行实现该目标所需的任务，包括创建自己的提示、监视输出、做出决策和管理工作，直到任务完成。
例如，一个自主代理可以调查以前的客户交互以及每次交互的结果，并自行学习如何最好地回复客户。使用GenAI，代理商可以根据之前的营销活动的数据创建一个完整的、量身定制的电子邮件营销活动。这包括，例如，在电子邮件设计、日程安排、图形和主题行上做出自己的决定，然后通过直接与外部系统(如客户关系管理(或CRM))接口来执行这些决定。它甚至可以根据对之前活动的反应自行选择活动的目标受众，然后决定电子邮件打开、查看、点击和响应的数量是否值得注意，从而向管理层报告。在不久的将来，一个独立的代理就可以扮演整个数字营销团队的角色。
自主代理还没有为广泛的企业应用做好准备，但它们显然很快就会出现。专家估计，自主代理将在三到五年内成为主流。事实上，就在几周前，OpenAI推出了它的定制聊天机器人，能够使用外部应用程序编程接口(API)调用，一个应用程序从另一个应用程序请求数据或服务，通过外部系统进行信息检索和执行简单的操作。从字面意义上讲，这些系统不是自主代理，因为它们还不能在高阶目标的基础上运行。然而，它们强烈地表明了GenAI的发展轨迹，从独立的llm到能够感知并对其环境采取行动以实现给定目标的自主代理。
自主代理的到来将对个人、团队和整个组织产生深远的影响。个人将需要经常提高技能，因为需求随着复杂任务的自动化程度的提高而迅速变化。面对自动化整个端到端工作流的代理，团队结构和角色配置需要能够快速适应。随着自动化带来了当今竞争优势来源的日益商品化，组织也将受到不断变化和必要的重新校准的影响。
在一个不断变革的世界里，谨慎要求领导者不断探索未来——即使一项早期技术的确切商业应用尚不明显。一旦新技术出现在地平线上，公司就必须制定强有力的转型计划，以促进采用下一波技术。那些决定将自主代理的规划推迟到它们成为主流之后的公司，将面临落后的风险，而人工智能技术目前无法预见的新发展将加剧这种赤字。
对于企业来说，这是一个真正的机会，可以开始学习如何学习:也就是说，将自主代理视为一种测试，以检验一家公司是否正走在真正为未来做好准备的道路上，这样它就可以建立组织技能，更快地接受代理之后的任何技术。那么，已经在转型采用当今独立llm的公司如何为自主代理做准备呢?他们的GenAI转换计划需要在四个关键维度上是健壮的:技术架构、劳动力、操作模型和政策。
体系结构。目前致力于GenAI采用的公司正在投资建立他们的数据架构，以确保法学硕士能够从跨企业系统检索数据。为了同时为自主代理做好准备，建立双向信息流是至关重要的，该信息流允许代理使用这些系统采取行动，而不仅仅是从这些系统中提取信息。要做到这一点，当构建新的工具和技术时，公司应该确保他们正在创建双向api，可以向代理传达可理解的指令，并执行代理的指令。
劳动力。随着GenAI掌握了越来越多的任务，公司将需要调整他们的战略劳动力计划，以雇用和培训促进有效使用和监督法学硕士的技能。自主代理提高了整个工作流程自动化的前景，而不是离散的任务。这意味着整个功能和业务单元团队将需要重新配置，从而有可能在未来显著减少劳动力需求和成本。为了评估他们的准备情况，公司应该使用增加端到端工作流自动化的场景对他们的劳动力计划进行压力测试。
操作模式。自主代理的到来可能会使现有的竞争优势商品化，这使得公司建立自己的能力来为自主代理用例进行快速原型设计变得非常重要。更重要的是，公司的运营模式需要建立在代理逐步自动化规划功能的预期之上。代理人的最初部署可能需要密切的人类监督，但随着代理人变得更加可靠和复杂，角色和责任的平衡应该向代理人转移。公司的运营模式越能从一开始就实现这种渐进式转变，公司就越有可能从代理驱动的自动化中获得全部好处。
政策。为任何新技术，尤其是颠覆性技术的使用获得社会许可，对其成功至关重要。当自主代理在极少甚至没有人为监督的情况下制定和实施决策时，这种需求将尤为迫切。正式的监管可能需要时间，但要产生并维持社会的广泛认同，企业应该高度警惕地实施护栏，以确保安全、适当地使用。在监管到位之前，正如过去许多行业所证明的那样，自我监管也是一个负责任的步骤，将有助于寻求社会许可。然而，自我监管本身并不是一个可持续的长期解决方案。组织应该积极与监管机构合作，帮助制定正确的方法来管理和监控这些新兴技术的使用。
生成式人工智能进入主流应用后的发展速度表明，对新兴技术采取观望态度已不再是一种选择。快速发展的技术造成的持续破坏状态相当于一场永久的革命，企业必须为可预见的未来做好准备。这并不意味着简单地追求最新的东西，而是重新校准以最大限度地提高组织的数据基础设施、劳动力规划和运营的适应性。对于企业来说，人工智能技术采用挑战看似离散的冲刺，实际上是一场高速马拉松。
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弗朗索瓦?坎德隆，波士顿咨询集团巴黎办事处董事总经理兼高级合伙人，波士顿亨德森研究所(BHI)全球总监。
Mikhail Burtsev是伦敦数学科学研究所的人工智能研究员。
Gaurav Jha是一名狱警他是波士顿咨询公司的顾问，也是波士顿亨德森研究所的大使。
丹·萨克是波士顿咨询公司的董事总经理和合伙人咨询集团的技术建设和设计部门。
列昂尼德·朱可夫(Leonid Zhukov)是波士顿咨询公司全球人工智能研究所的主任，他在波士顿咨询公司纽约办事处工作。
David Zuluaga Martínez, BCG合伙人，BCG Henderson Institute大使。
