未来每个打工人都会有一个AI Copilot，然后是AI Agent

作者：Angela Strange and James da Costa

排版&编辑 ：绛烨

每个白领角色未来都会有一个AI副驾驶（AI Copilot）。其中一些角色将通过AI代理（AI Agent）完全自动化。

虽然在职人员往往对技术变化反应迟缓（这就是为什么标准普尔 500 指数中的公司在 20 世纪 70 年代的平均任期为 35 年，而今天则不到 20 年的原因！），但这些Copilot和agent最佳的应用场景是业务工作流或记录系统（如从 Salesforce 启动销售代理）。

记录系统（SOR）是数据 agents 需要完成专门任务的地方，也是任何新用户界面的自然启动点（如提示 agent）。

标准普尔500指数（S&P 500）是一个重要的股票市场指数，它通过跟踪大约500家美国最大的上市公司的股票表现来反映美国股市的整体状况。 这个指数不仅涵盖了多个行业，而且其市值加权的方法意味着市值较大的公司对指数的影响更大。标准普尔500指数常被用作衡量美国经济健康状况的关键指标，同时也是投资者评估投资组合表现的基准。

如果一家初创公司想要打造一家大型copilot 或agent 公司，如何克服现有企业的天然优势呢？

1. 在数据收集阶段上游插入

贷款或保险单的数据仍然经常通过电子邮件和 PDF 收集。

初创公司可以“人工智能化”此工作流程，并在数据到达现有 SOR之前拥有数据。

例如，虚拟信贷员或保险代理人（如Cascading AI 的Sarah）可以拥有最初的来回客户文档收集和预约安排。

同样，像11x.ai这样的虚拟销售开发代表 (SDR)可以收集有关潜在客户的所有信息，并在现有 SOR 中创建记录之前拥有初始通信。

初创公司应该寻找诸如数据输入和录入、调度以及来回通信等任务作为楔子。

2.“AI-ify”是在现有企业“外部”执行的痛苦工作流程

没有什么比银行业的“了解你的业务”(KYB) 入职流程更乏味的了，该流程涉及文件检查、互联网搜索以及企业和金融机构之间的来回通信。

像Parcha.com这样的公司将自动解析上传的每个文档，提取所需的信息，并跟踪客户是否缺少信息。

AI 加速的合规性审查

业务系统快速集成

医疗保健是另一个具有大量痛苦工作流程的行业。Tennr将接收传真机上的每一份医疗文件，提取患者和诊断详细信息，甚至进行保险资格预审，以简化患者就诊的过程。

Tennr 是一个自动化平台，可将 RaeLM™ 用于医疗保健领域

一体化智能自动化平台专为医疗保健而打造

通过解决痛苦的工作流程，初创公司可以成为数据存储库，并获得自动化进一步工作流程的权利。

3. 整合不同的数据源以创建“新的多模式”记录系统

与现有 SOR 中当前持有的数据相比，存在更多且与待完成工作相关的数据。

销售数据不仅仅存在于 Salesforce 或 Hubspot 中：还存在电子邮件和 Slack 消息、销售支持材料、产品使用数据、客户支持记录、新闻和财务报告等。通过集成这些数据源，新公司可以比现任者更全面的数据。

例如，像Pylon这样的公司旨在通过提供客户问题的单一视图，成为快速增长的 B2B 公司的客户 SOR。

AI根据问题起草解决方案

构建支持引擎：触发器编码工作流和业务流程

使用AI维护客户关系

借助LLMs ，初创公司可以构建完全非结构化和多模式的新 SOR，不断摄取文本、图像、语音和视频数据以创建最新的上下文。

许多职业都有Copilot 和 Agent的机会！！！

OpenAI 和宾夕法尼亚大学最近的一项研究发现，通过使用LLM ，美国大约 15% 的工人任务可以在相同质量水平下更快地完成。

当整合基于LLMs （即垂直 SaaS）构建的软件和工具时，这一份额会增加到所有任务的 47% 到 56% 之间。

受这项研究的启发，作者从美国劳工统计局提取了 2023 年的就业数据，并确定了 50% 或更多任务可以由人工智能执行的前 50 个职位。

也就是说，人类目前无法纳入的长尾工作对于人工智能副驾驶和代理人来说具有同样大的潜力，甚至更多，包括美国 48,000 名经纪职员、44,000 名总机操作员、37,000 名文字处理人员、25,000 名精算师和 52,000 名精算师。

示例：未来十年可能被显著AI自动化的前50个工作

这些工作代表了大约2500万白领工人——占美国总劳动力的三分之一——按行业和职能分类

表1：行业

表2：职能

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