
郑工长观点
朋友们好,我是郑工长。今天我想从一个普通银行信贷员小张的视角切入。他所在的银行正在试点AI智能体项目,管理层期待智能体能自动化处理80%的信贷审批流程。小张原本以为这会解放他的时间,让他专注于更复杂的客户沟通。但现实是,他花了整整两周时间,配合IT部门梳理业务流程、定义决策规则、标注异常案例——这些“隐性成本”完全超出了他的预期。
这背后揭示了一个被忽略的真相:AI智能体的落地,远不是“部署即用”那么简单。它需要人类投入大量时间进行业务流程的拆解、规则的明确化、边界的界定。当前阶段的AI智能体,本质上是一个需要“喂养”和“调教”的数字学徒,而喂养它的“饲料”,正是人类对业务逻辑的深度理解和结构化表达。
解释当前阶段为何这些成本无法被工具消除,核心在于AI智能体缺乏真正的业务“常识”和“上下文”。它不知道哪些客户资料是敏感信息,不理解为什么某个看似合规的申请需要人工复核,更无法处理那些没有明确规则的“灰色地带”。这些都需要人类——特别是业务一线人员——来填补。
我的明确判断是:当前阶段,AI智能体最适合那些业务流程高度标准化、规则明确、异常情况少的场景。对于像小张这样的信贷员,如果他的工作大量涉及复杂的人际沟通、基于经验的模糊判断、或处理各种“特事特办”,那么AI智能体短期内不仅无法替代他,反而会增加他的“教练”负担。
那么,面对即将到来的22亿AI智能体,你认为普通职场人更应该焦虑“被替代”,还是更应该学习“如何与AI协作并定义它的边界”?
郑工长每天都在关注AI圈的新闻动态,下面进入今日要点:
核心趋势摘要
- 数字劳动力大爆炸:IDC预测2030年全球AI智能体数量将达22.16亿,较2025年增长近80倍,年复合增长率139%,AI正从“工具”演变为“劳动力”。
- 落地卡在“人”这一关:尽管58%的企业在试点AI智能体,但多数仍停留在测试阶段,人力资源部门与IT部门的协同成为规模化落地的关键瓶颈。
- 大模型资本狂欢持续:智谱、MiniMax港股持续受捧,智谱单日再飙逾50%,显示资本市场对AI底层技术的长期信心未减。
革命性突破
- AI一小时破译500年未解“天书”:Gemini 3.0 Pro仅用1小时破解拉丁文古籍《纽伦堡编年史》中500多年未解的密码段落,展示大模型在考古与古籍研究领域的“降维打击”潜力。
- 商汤日日新大模型获顶尖数学家称赞“机器的审美”:在数学家大会上,商汤模型展现出的某种“数学直觉”引发学界关注,AI与基础科学的融合进入新阶段。
- Anthropic发布Claude Code 2.1.0强化智能体开发:新版本聚焦智能体生命周期管理、技能热重载等核心能力,为开发者构建更强大的AI智能体工具链。
产业落地加速
- 银行业智能体遭遇“高期待、难落地”困境:报告指出,尽管承载管理层殷切期待,智能体在银行业的规模化落地仍缺乏足够亮点,需跨越业务理解与技术实现的鸿沟。
- 安联保险与Anthropic达成全球合作:聚焦员工赋能、AI自动化和透明度合规三大领域,Claude AI模型将集成至安联全球业务,传统金融巨头加速AI转型。
- Google推出通用商务协议推动智能体购物自动化:与Shopify、Target、沃尔玛等合作,旨在让AI智能体自动化整个购物流程,从发现到支付再到售后。
- 普渡机器人发布轻载重工业配送机器人PUDU T150:以150kg负载能力专攻工业及仓储轻负载物料配送场景,机器人硬件与AI智能体协同拓宽自动化边界。
技术生态进展
- IDC报告:2030年22亿AI智能体将作为“新数字劳动力”席卷全球:报告预测AI智能体生态将经历指数级扩张,到2030年,22亿AI Agent将承担大量重复性、规则性工作。
- 智能体人工智能需要重新思考云安全策略:2025年全球企业云上智能体数量首次超过人类员工,达8.3亿个,其7×24小时在线、毫秒级API调用特性对云安全提出全新挑战。
- 不到5%的人选择自己搭建AI智能体,结果往往都会失败:市场分析指出,自建智能体门槛高、失败率高,专业平台与工具的重要性凸显。
- 复旦大学发布《生成式人工智能教育教学应用指南》:直面“有了AI大模型,还需要教师吗?”的困惑,为AI进入校园划出安全跑道与创新边界。
资本与市场
- 智谱、MiniMax港股持续大涨,智谱再飙逾50%:国产AI大模型双雄在港交所表现强劲,显示投资者对头部AI公司技术实力与市场地位的认可。
- “全球大模型第一股”智谱市值表现强劲:上市后连续上涨,成为全球首家以通用人工智能基座大模型为核心业务的上市公司,资本市场用真金白银投票。
- 企业IT预算回暖信号浮现,Figma迎“AI设计工作流增长时代”:RBC Capital预测,随着企业AI应用软件支出趋于稳定,像Figma这类“AI+设计”应用软件公司将迎来增长曲线。
- 20万本金用三大AI模型模拟炒股,结果引关注:实验探索AI在脱离人类情绪干扰下于A股市场的表现,AI在金融投资领域的应用引发新一轮讨论。
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