“没有智能体的餐厅将会消失”……Yoo Ho-hyun代表展望AI智能体时代的生存法则

随着AI智能体成为日常生活和工作核心的时代正在到来，比起技术性能，如何接纳技术的组织结构和数据的角色正成为核心变量。Toble AI代表Yoo Ho-hyun分析称，在准备AI智能体时代的进程中，比起技术本身，如何重新设计人的思维方式和组织目标是更重要的问题。

即使给卡车也不使用的原因：技术与现场的脱节

Yoo Ho-hyun代表以物流创新案例解释了AI智能体引入现场失败的原因。假设过去在光化门到市厅1.2km的路段上，存在一种由13人每隔100m进行接力搬运物品的最优化系统，那么即使引入了卡车这种创新手段，现场也不会立即发生变化。如果向所有员工发放卡车，在掉头和装卸过程中反而可能比原有的接力方式耗时更长，这只会增加成本，并处于利用率低下的状态。

Yoo代表诊断认为，目前韩国的AI利用情况与此类似。即使安装了AI智能体，由于固守原有的工作方式（撰写文档、编程等），反复出现花费更多时间去修改AI生成结果的情况。他指出，AI智能体的利用不仅仅是技术问题，而是让人理解并重新编排组织技能组合的问题。正如引入卡车不仅是简单的设备更换，还需要重新设计物流路径和新的人员构成（司机及装卸专业人员）一样，AI也必须伴随整个组织的优化才能实现真正的效率，这是他的分析结论。

应用商店消失的时代，“智能体经济”的到来

从用户直接寻找并运行应用的时代，向向AI智能体下达命令的时代转变也已预告。Yoo代表预测，正如过去通过电话订餐的方式转向基于智能手机应用的平台经济一样，未来AI智能体将进化到接收用户命令并代替操作应用的阶段。

在这个过程中，企业和个人的生存方式也将发生变化。Yoo代表表示，在智能体时代，由于智能体负责搜索信息并执行订购，无法被智能体找到的餐厅或服务将处于等同于在市场中不存在的状态。这意味着这不仅是隶属于平台的问题，更是一种如果不被智能体选中，经济活动本身就无法进行的结构。

此外，还提出了超越个人利用智能体阶段，整个公司围绕一个智能体运作的组织模型。他以自己运营的组织为例，说明了将AI智能体投入群聊中，执行撰写业务计划书或制作标志等任务，并由成员实时反映意见进行决策的结构。这可以作为省略现有报告体系并使工作速度最大化的新工作范式。

端侧AI与数据积累的重要性

在技术层面，他提到了无需经过服务器、直接在设备本身运行AI的“端侧（On-device）AI”的兴起。他预测，到明年左右，如果LLM（大语言模型）开始在手机或电脑上直接运行，将会营造出无需额外服务器费用（Token费用）即可无限利用AI的环境。因此，比起依赖特定国家或企业的模型，利用开源模型或端侧环境的服务竞争将会变得激烈。

不过，Yoo代表强调，智能体的性能差异最终将由“数据”和“本体（世界观）”决定。只有当智能体理解特定企业的业务语境并持续学习以积累经验时，才能具有实际价值。他分析称，刚诞生的AI与通过无数企业咨询经验积累数据的AI智能体之间，质量差异必然会非常明显，最终如何注入什么样的数据来培养智能体，将成为未来AI竞争力的核心。

来源：原视频（YouTube）