代理化重新定义了企业与数据的互动范式。这一演变超越了传统的自动化，引入了能够适应和推理的系统。面对法规框架的要求，特别是人工智能法案，组织必须重新思考他们的数据战略。智能代理系统不仅仅根据固定的规则行事。它们会学习、预判并不断演变。理解这些问题对于确保合规性和最大化绩效至关重要。
代理化与自动化
代理化用智能和自主的系统取代了传统的自动化，从而改变了企业数据管理的方式。
五年前，“代理化”这个术语还不为人知。今天，在生成式人工智能和智能代理的推动下，它重新定义了与数据的互动。与依赖严格规则的自动化不同，代理化能够解析、适应并持续学习。
自动化的性质
自动化的特点在于其僵化。它擅长执行预定义的任务，例如ETL脚本或无代码工作流。这些工具有效，但它们的能力仅限于定义明确的流程。它们处理的数据是结构化、可预测的，仅仅是一个既定系统中的简单输入。
向代理化的演变
与自动化不同，代理化将数据视为活生生的流动。智能代理分析上下文，交叉来源并做出明智的决策。一个财务副驾驶可以识别异常，建议优化并向用户解释其推理过程。
支撑这一演变的哲学有着显著的差异。自动化聚焦于加速流程，而代理化则关注未来需要采取的行动。
监管影响
随着如欧盟的人工智能法案这样的监管框架的实施，许多基于代理的系统被视为高风险，特别是在金融和医疗等关键行业。这些系统将需要严格的评估、透明度措施和更强的人类监督。
企业必须确保人类判断在关键决策中发挥作用。这一要求显著增加了数据治理的复杂性，需要对所作决策和选定流程进行准确的文档记录。
治理与信任
数据治理现在依赖于信任和可追溯性。当一个AI代理推荐一项战略行动时，质疑该决策的准确性是至关重要的。组织必须根据监管框架的规范重新评估其文档方法，整合如所使用模型的逻辑和所利用数据的来源等元素。
数据系统架构
架构正在进化，取代僵化的管道，采用事件驱动的系统和开放的API。这一转变使得智能代理与人类用户之间的动态交互得以编排。
在此框架下，合规性不仅仅是结果，而是从高风险AI系统的设计之初就被整合进去，需要采取强有力和适合的保护措施。
人类因素与技能转型
向代理化的过渡也改变了数据专业人员的角色。高级技能变得必要，特别是能够与AI进行批判性互动的能力。
人工智能法案对人类监督的重视增加了对员工进行评估AI结果培训的必要性。数据专家不仅仅是操作员，他们还必须成为原始数据与可用知识之间的调解者。
数据战略的新范式
数据战略必须演变以融入这一新现实。成功在于智能激活数据，符合不断变化的监管要求。
这一新框架迫使组织将其数据基础设施视为一个活生生的系统，足够灵活以应对监管要求，同时依赖于传统自动化的坚实基础。
常见问题解答
什么是代理化，它与传统自动化有何不同？
代理化指的是使用能够解释、学习并适应的智能代理，与遵循预定义规则执行任务的传统自动化不同。它允许更动态和可演变的数据管理。
代理化如何影响企业的数据治理？
代理化通过强调信任和可追溯性来改变数据治理。使用AI代理时，了解决策如何做出至关重要，因为不仅要记录结果，还要记录决策过程。
使用智能代理在AI系统中存在哪些风险？
由代理驱动的AI系统可能被分类为高风险，需要严格评估并严格遵守合规，特别是人工智能法案。这涉及对关键决策进行人类监督，以确保安全和伦理。
有效使用代理化系统需要哪些技能？
与代理化系统合作需要对结果进行批判性评估的技能，与AI合作的能力，以及开发提示的能力。这需要从操作员角色转变为数据与可用知识之间的调解者。
人工智能法案对采用代理化的企业有哪些影响？
人工智能法案对高风险AI系统施加了透明性和文档的义务，这促使企业在设计其AI架构时融入这些要求，从而重新审视其数据战略。
如何确保使用代理化符合现有法规？
为确保合规，企业必须创建集成保护措施的代理化系统，如安全和实时监控机制，并确保对关键决策进行有效的人类监督。
代理化如何改变系统设计？
通过代理化，系统设计演变为更灵活的架构，如事件驱动系统和开放API，从而实现AI代理、生成模型和人类用户之间的有效交互编排。
企业如何在代理化框架内评估数据质量？
数据质量的评估不仅应考虑其准确性，还应考虑其语义丰富性和上下文。智能代理需要丰富的上下文数据来做出明智的决策。
企业在其数据战略中实施代理化可以获得哪些好处？
实施代理化能更好地应对变化，提高决策的明智性，并增强操作效率，同时通过能够即时演变和适应的系统促进创新。
