大部分人现在都听说过 AI 代理，即能够自主执行一系列任务的软件，但Asana在 AI 方面选择了不同的路径。该公司于本周三推出了名为「AI 同事」的测试版，旨在帮助推动组织内的工作变化。
Asana 的 AI 负责人 Paige Costello 表示，公司有意选择这个名称，以在人们思考与 AI 互动工作方式时创造心智转变。「我们相信未来的工作是人类不仅与人类一起工作，还与 AI 一起工作」，Costello告诉 TechCrunch。
「我们相信在那个世界中，了解您要求 AI 做什么、它做了什么以及需要花费多少成本的重要性将同等重要。」
Costello 表示，这是为了在 AI 周围创建透明度和结构，从而让企业能够规定和创建定制助手，以执行工作流程的核心部分。
听起来不错，但在实践中是什么样子呢？根据 Costello 的说法，以前一代的工作流程工具定义很严格，而今天的声明（以及一般的生成式 AI）的区别在于，它提供了更灵活的方式在公司内部推动工作。
因此，当工作到来时，AI 可以评估当前状态，并确定是否准备好进行下一步，或者是否需要将工作退回给人类以添加更多信息后才能继续。例如，如果一个带有不完整或不充分描述的帮助工单进来，AI 同事可以将它发送回给提交工单的人，要求提供所需的内容。这可能涉及使用生成式 AI 帮助人类员工撰写工单，然后发送给 AI 同事，然后 AI 同事可以将工单引导至负责解决问题的正确人员。
Asana 显然拥有大量关于公司内部工作流程如何移动的相关数据，得益于其工作图，该工作图模拟了工作在个人和部门之间的连接方式。但尽管这听起来不错，我们知道 AI 代理仍可能出现幻觉，并且并不总是理解活动的本质。
「这个工作图使我们能够告诉 AI 不仅是工作如何发生，而是特定情况下工作如何发生。因此，当我们将 AI 同事嵌入到特定工作流程中时，它们被赋予了特定的工作任务。当它们具有特定工作任务，并知道要阅读的信息时，它们更有可能做正确的事情」，Costello 表示。
但 Costello 承认，Asana 鼓励其客户保持人类参与，因为它意识到 AI 并不总是能够做对。她说：「我可以说，在 Asana 对 AI 的一个核心原则是‘人在回路中’。我们相信，最终，人类负责决策，并对结果负责。」
这意味着人类需要能够监督和检查 AI，以确保它提出的建议符合公司的价值观和工作方式。
为了解决这个问题，Asana 一直在寻找已经能够实现高准确度的工作流程。Costello 表示：「我们发现，我们能够快速嵌入 AI 同事，从而消除这些系统内的大量行政工作和跟踪工作，取得了高度成功。我们还能够有效地使用动态变量，以检索与工作和工作环境相关的信息」。
总的来说，虽然这些工具仍处于测试版阶段，当企业试图超越实验阶段并将其大规模实施时，可能会遇到一些成长痛苦。但如果数据是建立更准确模型的关键，像 Asana 这样了解公司工作方式的组织可能比大多数成功地通过一系列智能步骤帮助推动工作的机会更大。
