Como financiador, que es la primera empresa del mundo en fabricar agentes de IA genéricos, creo que puedo ofrecerles algunas perspectivas y puntos de vista sobre los mercados extranjeros.

En primer lugar, nuestra empresa (Convergence) comenzó a hacer Generic Agent el año pasado, y aterrizó a fines de enero de este año, que está abierto a usuarios globales, y todavía tiene un buen número de usuarios y popularidad.

En el proceso de desarrollo e implementación, descubrimos que el mayor problema con el que se encuentran la mayoría de las empresas que fabrican Genric Agent al aterrizar productos es en realidad el flujo de trabajo que lo considera realmente valioso para los usuarios. Por ejemplo, el caso de uso de pedir un boleto de restaurante/avión tiene que ver con la fantasía, pero pocas personas comunes pueden estar seguras de que un agente puede completarlo, y es posible que algunos escenarios ya puedan confiar en los productos existentes para completar la automatización del 80%, por lo que las ventajas del agente de IA no son sobresalientes en absoluto. Sin un caso de uso destacado y verdaderamente valioso, es difícil hacer que los usuarios sientan que estarían usando GPT por primera vez.

El segundo punto es la educación del usuario, cada vez que aparece un nuevo campo de producto, ya sea PM, ingeniero o usuario común, no necesariamente está claro cómo usarlo de manera efectiva. La mayoría de los usuarios siguen utilizando el pensamiento de GPT para experimentar el agente, y pronto descubrirán que no son suficientes. Sin embargo, sigue siendo un gran desafío transferir de manera efectiva la experiencia del equipo de desarrollo y los usuarios avanzados (que están dispuestos a dedicar su tiempo a explorar casos de uso por su cuenta) a los usuarios comunes, para que puedan comenzar rápidamente.

El tercer punto es la velocidad / eficiencia, ya sea el operador o el representante de nuestra empresa, la retroalimentación técnica más común es que la velocidad no es lo suficientemente rápida. Dado que el agente necesita llamar y operar varios modelos para garantizar la precisión, la tarea tarda mucho tiempo en ejecutarse. Mientras que los usuarios avanzados pueden estar dispuestos a esperar, los usuarios primerizos prefieren ver los resultados rápidamente, de lo contrario, tienden a perder el interés.

En general, desde el punto de vista de un profesional, los verdaderos desafíos de los productos de agentes están principalmente en el diseño del producto, la practicidad y la aceptación en el mercado. Aunque existen cuellos de botella técnicos, los problemas técnicos se resolverán tarde o temprano (por ejemplo, el agente paralelo que acabamos de lanzar puede mejorar en gran medida la velocidad) y los problemas del producto y del mercado persistirán durante mucho tiempo.

He visto a gente decir que los agentes son solo juguetes de caparazón, pero de hecho, cuando hacemos una investigación de usuarios, vemos que muchos usuarios avanzados realmente están usando agentes de IA para cambiar su trabajo o su vida. Por lo tanto, desde la perspectiva de los profesionales, sigo creyendo firmemente que el agente de IA no es solo una burbuja, sino la próxima generación de productos de IA que están mejorando gradualmente.