“代理企业”时代已至：Snowflake 阐述 AI 落地关键要素
随着全球企业逐步适应人工智能驱动的工作流程，关于“代理企业”（Agentic Enterprise）的讨论已从概念走向实践。在伦敦举办的 Snowflake World Tour 活动上，多位高层领导深入剖析了推动这一转型的核心因素。
Snowflake 英国及爱尔兰国家经理 James Hall 在主题演讲中指出：“没有数据战略，就没有企业级 AI 战略。”他强调，构建可信、可管理、安全且易于访问的数据基础至关重要。
Hall 观察到，过去 12 个月内，行业焦点已从探讨 AI 潜力迅速转向将其投入实际工作。“现在一切都在于让人工智能成为商业现实，因为我们进入了代理企业的时代。”他援引移动运营商 GiffGaff 等客户的成功案例，并提及 Snowflake 首席执行官 Sridhar Ramaswamy 随后与伦敦证券交易所集团 (LSEG) 首席执行官共同作为该趋势的佐证。
定义“代理企业”及其核心支柱
Snowflake 产品管理执行副总裁 Christian Kleinerman 进一步阐释了公司对“代理企业”的定义：指那些能够将 AI 驱动的代理人嵌入核心运营流程的组织。这些代理人需与人类协调，设定方向，并在尽可能自动化的同时保持必要的护栏，旨在提升员工生产力并优化业务成果。
尽管 Kleinerman 认为 AI 的前景超越以往任何技术，但他指出，AI 最显著的效果仍依赖于良好的数据策略。他提出了构成真正具有代理性企业的三个主要要素：
- AI 模型
- 数据上下文
- 软件和应用程序
这三者均被纳入 Snowflake 所谓的“代理控制平面”。在模型选择方面，Kleinerman 表示公司致力于提供多元化的模型支持，因为目前尚无法预测未来几个月内哪种 AI 模型将占据主导地位。
Kleinerman 强调，数据上下文的重要性日益凸显，理解自身业务对于评估 AI 带来的益处至关重要；而合适的软件和应用则能确保 AI 与企业现有基础设施无缝集成。“当你真正了解你的数据时，令人惊叹的结果就会出现，”他说，“我们希望解锁并帮助你管理数据，从而让人类更加数据驱动——AI 已经增强了这种能力。”
“当 AI 模型能够与企业基础设施的其他部分互操作时，AI 企业就会真正活跃起来，”Kleinerman 总结道，“我们的目标是继续加速创新。”
Hall 补充称，在当前快速变化的环境中，企业面临的最大风险是停滞不前。但在数据和 AI 领域的快速发展不应意味着失去控制，而是建立在具备灵活性、信心以及坚实基础之上的快速演进。“代理企业的时代不是即将到来，它正在生产中发生。”
