像埃森哲这样的全球咨询公司在IT运营方面面临的挑战之一是，公司需要运行庞大且多样化的技术组合来驱动其数字核心业务。维护和运营这一核心业务需要不断培养深度专业技能，但随着各行业在有限的人才库中竞争，这些技能正变得越来越稀缺。

埃森哲给出的解决方案是埃森哲高级技术智能体(Accenture Advanced Technology Agent，简称AATA)，这是一个智能体驱动的AI集成平台，位于公司员工和技术平台之间，为公司赢得了2025年IT卓越领域的CIO 100奖。

埃森哲全球IT、技术愿景与战略董事总经理史蒂文·考特尼(Steven Courtney)表示：“IT运营主要通过自动化进行，包括RPA、脚本或持续集成/持续交付(CICD)管道等。如果我们能在这些自动化之上添加一个编排层，作为智能体的聚合，随着智能体的可用性增加，我们可以逐一将其应用于所有IT运营，那岂不是太好了?”

核心即效率

与许多大型企业一样，埃森哲拥有高度复杂的数字核心，其中包含从办公架构、多云环境到数据架构和安全平台等多种IT解决方案，数字核心对于公司运营和快速引入新兴技术至关重要，但复杂的服务链和多层技术堆栈需要大量人力支持，这反过来又使得新技术的快速应用难以在整个业务中整合。

为了解决这一问题，AATA采用了一种无偏见的开放系统架构，使IT团队和终端用户能够与核心交互，无需联系智能体或提交工单即可解决问题或提供客户解决方案。

埃森哲于2023年开始研发AATA，最初是一个概念性架构模型。考特尼表示：“然后我们开始思考人们将如何利用这项技术创造价值，所以我们希望它尽可能地实现民主化。你可以拥有一个开放标准的编排层和一个一致的提示层，然后让团队能够使用原生可用的智能体，插入现有自动化或GenAI流程，或者根据需要创建自定义智能体。”

AATA的一些具体关注领域包括AI成熟度的差异。埃森哲认识到，并非所有企业在AI方面的成熟度都相同，因此将AATA设计为开放架构，具有灵活替换模型的能力，使其能够保持模型无偏见并与市场同步。

数据可用性和准确性也至关重要，AATA不仅需要抓取埃森哲的内部内容资源和存储库，还需要根据公司实时系统中的信息执行任务，这需要安全访问正确的数据。埃森哲全球IT已经搭建了一个平台，将公司所有企业数据整合到一个架构中，因此AATA能够利用这一工作成果，获取运营决策所需的关键数据的通用日志湖。

AATA还支持嵌入埃森哲协作工具中的语音提示和文本聊天功能，其背后是一个基于云的工作流自动化平台，该平台作为各种技术和协同解决方案的编排器，根据用户的操作需求收集数据、创建代码、执行管道或提供状态信息。

追求持续改进

构建AATA并非没有遇到问题，技能提升是一个重点领域，因为使用GenAI需要埃森哲的团队改变行为和操作方式，但考特尼指出，公司持续创新的文化意味着技能提升是技术运营常规周期的一部分，另一个关注领域是数据。

考特尼表示：“我们在实地实施过程中发现的最大挑战之一是数据和数据准确性，这并不是什么新鲜事，但它是GenAI和智能体架构中所有问题的根源。”

他指出，该框架需要大量的遥测数据。

考特尼补充道：“从我们所有基础设施平台和一些软件平台提供的每一份遥测数据，我们都必须确保其质量良好、准确、合规，并且我们以负责任和安全的方式使用这些数据。”

埃森哲首席信息与资产工程官拉金德拉·普拉萨德(Rajendra Prasad)补充道，关键在于不要为了技术而实施技术。

他说：“在引入技术之前，你需要重新设计业务流程，如果你的业务流程效率很低，那么为其添加高功率的智能体技术只会让你的低效运行得更加高效。”

普拉萨德还表示，CIO应将自主式AI作为一种创新视角，重新发明和定义流程。

适应节奏

如今，AATA拥有100多个活跃的智能体，取得了一些成果，包括能够以更快的速度和更高的准确性促进VPN连接的配置，以前，配置这些连接需要一名高技能工程师花费30分钟，而现在AATA只需两分钟即可完成，错误率降低了93%以上，该平台还为埃森哲全球约80万名员工提供故障排除支持，用户可以与AATA聊天并立即收到回复，从而促进问题的自动修复，更快地关闭工单，云工程师也将AATA作为嵌入式合作伙伴使用。

考特尼表示：“AATA的采用情况非常好，我们在配置和变更速度方面提高了约80%，目前智能体的增长率约为每周15%，我们还发现，随着人们越来越习惯于构建智能体而不是使用传统技术，事情进展得越来越快。”

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