HPE 本月喺 Boston 辦 Agentic Enterprise 高峰會，Mercedes-Benz 等企業 CIO 同 Booking Holdings、Carnival Corp. 等 CISO 坐低傾。問題已唔再係 AI 講乜，而係邊個有權令系統自己做嘢、出錯點算。
過去三年，企業界 AI 嘅話題一直圍繞「模型講得幾靚」。但未來三年，問題會變得更殘酷：系統可以自己做邊啲嘢？
Hewlett Packard Enterprise (HPE) 本月喺 Boston 舉辦 Bloomberg Tech Event: Building the Agentic Enterprise，由 HPE 贊助，邀請 Mercedes-Benz North America 等企業 CIO，Booking Holdings 同 Carnival Corp. 等 CISO，以及 Estée Lauder 數據、分析同 AI 部門負責人等出席，討論 AI Agent（代理式 AI，即可以自主執行多步任務嘅系統）喺企業實際運作嘅部署同邊界。
圖片：Coolcaesar／CC BY-SA 4.0／Wikimedia Commons
問題由「講乜」變「做乜」
Agentic AI 同傳統生成式 AI 嘅分別，在於呢個唔係簡單問答，而係真正執行行動嘅系統。作者喺文中指出：最先進嘅公司唔會將自主運算當成開關（on-off switch），而係逐類動作慢慢放手。
一個 AI 模型寫錯一封信，係尷尬；一個 AI Agent 改錯網絡政策或隔離錯裝置，可以令業務停擺。呢個分別，正係 CIO 最要問嘅問題：邊啲動作可以全自動？邊啲要人批？邊啲永遠要人手？
HPE 嘅角度：網絡係 AI 基石
活動前一個月，HPE 舉行 Networking Investor Day，副總裁 Rami Rahim 表示 AI 正重塑科技棧，令網絡成為更具戰略價值嘅基礎設施。但作者提醒 CIO：唔好當做增長故事，要當做運作模式故事——因為運行 AI 嘅基礎設施，正被要求自行運作。
HPE 另一個高管 Sujai Hajela 講咗句重點：「Up is not the same as good（開機唔等於好用）。」網絡可以完全在線，但同時令 AI 工作負載癱瘓。要畀系統自行排錯，首先要有從用户角度量度「問題」嘅能力。
圖片：Tony Webster from Minneapolis, Minnesota, United States／CC BY 2.0／Wikimedia Commons
ServiceNow 嘅數字
Investor Day 上，ServiceNow 數位核心服務高級總監 Sajeev Nair 分享咗整合後嘅成效：原本每年需要 2,000 至 3,000 小時人手處理嘅工作，整合後降至不足 60 小時。呢個數字值得留意，但亦要問：邊啲嘢係 AI 真正替你做嘅，邊啲嘢係純粹流程優化？
阿調搞兩下
呢個會有意思嘅地方，唔係因為有 CIO 坐喺度，而係有幾個 CIO 同 CISO 同時坐喺度——邊個真係開咗個掣，邊個仲喺度「研究」。AI Agent 喺企業落地，真正嘅瓶頸從來唔係模型能力，而係權限設計：你畀 AI 嘅「做嘢範圍」係你自己畫嘅，還是廠商幫你畫嘅？
阿調｜深度調教
