我在软件工程领域工作已久，见证了多轮变革重塑团队交付价值的方式——敏捷开发的兴起、DevOps运动、自动化热潮，以及最近生成式AI的普及。每一轮变革都承诺带来速度、效率的提升，并减少人力劳动，然而，由自主式AI驱动的这轮新变革，却让人感觉截然不同。

以往的系统执行命令，而自主式AI能够基于目标进行推理、规划多步骤行动，并与其他智能体或系统进行协调，且往往只需极少的监督。这些不再是单纯的工具，而更像是某种意义上的团队成员，能够做出决策并影响结果。

这一转变正悄然迫使CIO和软件领导者重新思考一些基础性问题：我们应优先开展哪些项目，如何衡量成功，以及在机器共享决策空间的世界里，生产力究竟意味着什么。

从自动化到自主化

传统自动化系统受规则约束，在既定范围内执行任务。例如，脚本部署代码，或工作流工具分配任务，它们以确定性和可预测的方式运行，而自主式AI则基于意图行动：它能够解读高级目标(如“优化服务可靠性”)，并规划自己的行动序列以实现该目标。

对于任何负责企业系统的人来说，这既令人振奋又令人不安，它模糊了自动化与自主化之间的界限。当我首次开始使用AI辅助操作工具时，我意识到我们的思维模式迅速从“这个系统应该做什么?”转变为“它应该被允许决定什么?”。

这一区别至关重要，因为它重新定义了项目优先级。问题不再仅仅是哪些举措能节省时间或降低成本，而是哪些举措能创造一个生态系统，让自主决策能够安全地蓬勃发展。这是一种不同的优化方式，它以协调、信任和控制为中心，而非单纯的效率。

项目优先级的新考量

许多企业都渴望采用AI驱动的系统，但低估了实现智能体就绪所需的要求。通过实验，我了解到，就绪状态并非取决于你拥有多少AI，而是取决于你的环境有多适应且可观测。

有三个维度决定了一个项目是否准备好进行智能体集成：

1. 协调就绪度——你的系统和流程能否以结构化、机器可读的方式进行通信?自主式AI在集成中茁壮成长。那些暴露API、发布事件并保持一致元数据结构的项目，比孤立的系统更容易实现智能自动化。如果你的企业架构像是一个由遗留端点组成的迷宫，那么即使是最聪明的智能体也会难以应对。

2. 上下文就绪度——你的智能体能否无歧义地获取相关知识?根据我的经验，AI系统表现不佳的原因往往不是模型不够强大，而是上下文信息不足，如文档缺失、标签不一致和分散的隐性知识。那些整合领域上下文的项目(如服务目录、事件事后分析、架构图)，一旦智能体发挥作用，往往能带来超乎预期的回报。

3. 可观测性就绪度——你能否了解你的智能体在做什么以及为什么这样做?这或许是最常被忽视的一点。在传统自动化中，可见性意味着日志和仪表盘。对于自主式AI，它还意味着推理透明度，比如能够追溯智能体做出决策的原因。

当我们通过这些视角评估举措时，我们的项目组合优先级会发生巨大变化。我们开始资助那些使我们的生态系统模块化、上下文化且可观测的项目，而非仅仅追求效率。例如：

• 基础设施简化作为战略推动因素：多云服务迁移可能看起来并不光鲜，但如果它能使你的环境足够一致，以便进行智能体编排，那么它突然就成为了一项高价值举措。

• 知识集中化作为杠杆：构建内部数据图或事件智能层，曾经可能只是“锦上添花”。现在，它却是AI推理的基础。

• 治理自动化：建立策略即代码或自动化合规检查，不再仅仅是运营规范，更是实现可信自主化的途径。这使项目组合规划成为一项生态系统设计挑战。

治理与问责

当我们团队部署基于AI的事件分类系统时，我了解到信任不能强制要求，而必须通过证据赢得。我们引入了一个分层自主模型，通过四个阶段指导AI部署：

• 0级：仅观察——智能体监控并报告，建立基准性能数据。

• 1级：建议模式——智能体建议行动但不执行。

• 2级：监督执行——智能体在人类批准后行动，创建审计跟踪。

• 3级：自主执行——智能体在预定义范围内独立行动。

每一次进步都需要可靠性和可解释性的证明。这种渐进式方法不仅赢得了领导层的信任，也赢得了与系统共存的工程师的信任。

分级自主区域允许在不影响合规性的情况下进行可控实验。这一教训具有普遍性：治理不是最后的关卡，而是支持安全探索的脚手架。

自主时代中人类的角色

自主式AI的兴起引发了人们的焦虑，担心人类角色，尤其是在IT和工程领域的角色，可能会变得过时，但我的经验却恰恰相反。

当我们自动化分类工作流程时，工程师并没有变得多余，他们成为了系统设计师，他们的关注点从执行转向了监督：创建使AI可靠的规则、保障措施和反馈机制。

这才是自主式AI的真正潜力：将人类从被动反应的任务中解放出来，使我们能够专注于战略、伦理和创新。成功的CIO不会是那些自动化程度最高的人，而是那些设计人类与智能体之间合作关系的人。

给CIO的框架：为下一波AI项目确定优先级

将这些见解转化为战略需要深思熟虑的框架。CIO可以使用以下模型来重新评估智能体时代的优先级：

1. 评估智能体潜力：确定哪些工作流程涉及高度协调但低创造力。这些是智能自动化的理想候选对象。

2. 投资于可观测性和控制平面：在部署自主系统之前，确保每个AI行动都能被监控、解释和撤销。

3. 专注于上下文基础设施：将数据血缘、文档和知识图谱视为一流项目。它们为智能行为提供动力。

4. 采用自主成熟度模型：不要直接跳到完全自动化。从观察→建议→监督→自主逐步推进，并在每个阶段设定明确的指标。

5. 提升团队与智能体协作的技能：引入关于AI编排、伦理和事件响应的培训。将人类监督视为一种技能，而非备选方案。

当项目组合反映这些优先级时，组织就从实验AI过渡到作为AI原生生态系统运营。

未来可能的样子

想象一个软件组织，其中自主智能体管理运营决策：

• 预测并在事件升级前进行缓解。

• 审查代码，不仅针对语法，还针对系统性风险。

• 根据成本、性能和可持续性动态优化工作负载。

人类仍然处于领导地位，但通过架构、政策和信任，而非直接控制。

未来几年将决定哪些企业真正成为AI原生企业。不是因为它们部署了更多的AI，而是因为它们构建了让人类和机器智能负责任地共存的文化和系统。

在智能体世界中重新定义成功

作为一名领导者，我开始相信，在这个新时代衡量成功的标准不是我们自动化了多少，而是我们多么明智地进行了授权。

自主式AI提供了一个令人难以置信的机会，让我们重新想象不仅软件项目，还有工作本身的性质。挑战在于要深思熟虑地做到这一点，比如设计安全、透明和人类协作的系统。如果自动化是关于更快地做事，那么自主式AI则是关于更聪明地做事，并且一起做事。

对于CIO来说，这意味着重新思考优先级、重新培训团队和重新定义信任。因为生产力的下一个前沿将不再以代码行数来衡量，而是以我们委托给机器的决策质量以及我们引导它们的诚信度来衡量。

文章来自：51CTO