份調查報告講咗一件很「尷尬」嘅事：成日吹 agentic AI 會自動幫你做決策，點樣，喺真實企業環境，由分析代理生成嘅「洞察」（insights），平均只有 48% 能帶來對業務有幫助嘅行動。超過一半，白出。
份報告由 Snowflake 贊助，係 MIT Technology Review 旗下 custom content 團隊（Insights）撰寫，即係廣告贊助版。但入面數據來自對多間公司嘅調查，值得拆清楚睇。
數字：去年 37%，今年 48%
調查顯示，48% 嘅代理生成「洞察」會導致對業務有幫助嘅行動。呢個數字有改善——受訪者話去年平均只有 37%。進步咗 11 個百分點，唔啲嘢，但講真，一半嘅「洞察」都唔 work，即係老細出錢買咗個 AI，一半嘅輸出冇用。
報告特別將「描述性洞察」（descriptive，描述發生咗乜事）同「規範性洞察」（prescriptive，建議要做乜行動）分開。多數受訪者讚代理嘅描述性輸出唔錯，但對規範性——即係真正會觸發行動嗰啲——評價「很兩極」。
乜嘢係「洞察 leader」？
報告將一小撮表現較好嘅公司列為「insight leaders」。呢班：超過 70% 嘅代理洞察能促成改善業務嘅行動，比整體受訪者高。報告指呢班領導者喺規範性洞察上嘅品質差距特別明顯，亦較少反映代理在獲取上下文方面有困難。
資料圖片：Pixabay
乜嘢導致洞察質素差？
調查中 55% 受訪主管指「缺乏業務上下文」（business context）係代理輸出品質欠佳嘅主因；45% 指數據碎片化或無法存取。另有一個大問題：52% 嘅企業反映，代理生成嘅「洞察」數量太多，無法逐件審評並跟進；只有 24% 能夠審評所有代理輸出，而且目前主要靠人手逐件做。
換句話講，佢哋唔係唔出「洞察」，佢哋係出得太多，多到冇人睇得過。
佢哋打算點做？
60% 受訪公司表示會優先加強 AI 同數據治理；45% 計劃喺數據架構加「語義層」（semantic layer），即係幫代理理解數據背後的業務含義。被訪專家認為呢個語義層係確保高性能代理的關鍵。
阿調搞兩下：報告本身係廠商贊助內容，呢個先係第一個紅旗。第二個紅旗係：「洞察」呢個詞，喺企業 AI 嘅語境，已經變得同「效能」一樣——一個無法定量、無可證偽、講出嚟似咗冇錯嘅詞。48% 係咪「成功」？如果佢哋話係，我哋應該問：其餘 52% 嘅「洞察」去了邊？有冇因為錯「洞察」觸發咗錯「行動」？報告話有，但冇數字。
另外，呢份報告未説明具體用了幾多間公司、涵蓋邊類行業、調查樣本量——呢啲係讀調查報告必須先問嘅嘢。
阿調｜深度調教
