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  很多人都没注意到，谷歌悄然放了一个大招，既不是Gemini也不是nano banana pro，而是一份陈述↓

  这份陈述调研了全球3446名企业高管（这一些企业年营收都不低于1000万美元，不是小卡拉米）。

  Google经过陈述阐明：88%的前期入坑者，都得到了不错的出资报答，并且，生成式AI/大模型的下一个金矿，是智能体。

  一级：简略使命，主要是输出内容，并不真实接收事务动作，比方谈天机器人、知识库检索、多模态生成。

  二级：智能体使用，AI开端为了一个事务方针干活，能在限制规模完结多步使命，从对话走向使用，让AI能做动作或许推进流程，能够代替详细岗位里的重复过程。

  三级：多智能体工作流，本质上不是一个智能体干一切活，而是多个人物分工协作，构成端到端流程。能掩盖跨部门、跨体系的杂乱事务流程，合适长链路场景比方：从头绪到成交、从保修到闭环、从需求到交给。

  榜首队伍：客户服务与体会49%、营销增加46%、安全运营与网络安全 46%、技术支持45%；

  中心队伍：产品立异与规划43%、生产力与研讨43%、软件开发40%、财政与管帐38%。

  这些场景往往触及更严厉的权限、合规、职责鸿沟，容错率更低，所以选用更慎重，落地周期更长。

  这页不错，给出了各个职业最先跑通ROI的落地地图，划个要点，想不到吧，安全运营竟然是各行各业最通用的场景。

  这儿的前期选用者是指AI预算50%以上投智能体，且深度嵌入日常运营流程。

  生产力、客户体会、事务增加、营销、安全，这五个方向的共同点是：高频、流程化、可量化、能快速上线个月做出看得见的改善。

  这张图有意思的一点是，比较上一年的查询，好几个目标下滑了，这也阐明，老板们趋于理性了，其实是功德，甲方的预期降低了，乙方才好检验嘛。

  企业对生产力提高的了解开端变得更细：不止是写陈述、做PPT，更包含流程功率、洞悉速度、准确性这些更靠近事务的目标。

  更高效的投进、更多头绪、更高转化，要把AI从内容东西晋级为营销工作流引擎，AI参加策划、生成多版别资料、主动适配途径、依据反应持续迭代，人担任品牌与要害决议计划。

  其实和我们画的饼根本共同：更强的要挟辨认才能、更好的情报与呼应整合、均匀处理时刻下降、安全工单数量下降。

  企业AI预算正在向智能体歪斜，2024年简直没人谈智能体，现在插队进前五。

  往往不在模型调用费，而在数据管理、体系集成、权限与安全、评测与运维，特别当公司开端布置智能体时更显着。

  当然关于国内企业来说，自己搞算力、训调推模型的话，AI Infra的费用仍然是大头。

  但国内的长处是，开源模型生态比较好（当然模型才能跟闭源比有距离），私有化布置更便利。

  ③立好规矩：提早写好企业级 AI 规矩，数据、合规、版权/IP 都要管住。