零售巨頭的AI代理實戰：從理想到落地的真實路徑

美國大型零售企業軟體工程總監分享AI代理在開發生命週期中的實際應用，揭示企業級AI採用的務實策略與挑戰。

當所有人都在談論AI的無限可能時，真正的問題是：如何讓AI在現實的商業環境中發揮作用？一位美國大型零售企業的軟體工程總監Prasad Banala，在Infosys Knowledge Institute的播客中分享了他們的實戰經驗。

這不是又一個關於AI將如何改變世界的宏大敘事，而是一個關於如何在複雜的企業環境中，讓AI代理真正創造價值的具體案例。

零售業軟體開發的複雜現實

零售業的軟體系統面臨著獨特的挑戰。季節性需求波動、庫存管理、全通路整合、即時個性化推薦——每一個環節都需要高度精確的系統支援。Banala的團隊負責維護和改進這樣一個複雜的生態系統。

傳統的開發流程高度依賴人力：需求驗證需要資深工程師仔細審查，測試案例設計需要豐富經驗，問題排除更是考驗團隊的集體智慧。但在人才競爭激烈、開發週期不斷壓縮的現實下，這種模式已經難以為繼。

對於華人世界的零售企業而言，這個挑戰更加明顯。無論是阿里巴巴的電商平台，還是富邦momo的購物網站，都面臨著相似的技術債務和開發效率問題。

Banala團隊的解決方案並非一步到位，而是選擇了三個關鍵領域進行AI代理的部署。

需求驗證自動化讓AI代理承擔了系統架構師的部分工作。當新需求提出時，AI會自動檢查與既有系統的相容性，識別潛在衝突，並提出架構調整建議。這個過程原本需要2-3天的人工分析，現在縮短到幾小時。

智能測試案例生成更加令人印象深刻。AI代理不僅能根據功能需求生成標準測試案例，還能基於歷史資料識別邊界條件和異常場景。這種「AI的想像力」往往能發現人類測試工程師忽略的盲點。

最具商業價值的是問題解決加速。當系統出現故障時，AI代理會立即搜尋類似的歷史案例，分析問題模式，並提供解決方案排序。這讓平均故障恢復時間從4小時縮短到1.5小時。

關鍵在於，Banala的團隊並未盲目追求全自動化。他們堅持「人在迴圈中」(Human-in-the-loop)的原則，確保每個AI決策都經過人工審核。

這種謹慎並非保守主義，而是對商業風險的理性評估。零售業的系統故障直接影響營收，特別是在雙11、黑色星期五這樣的關鍵時期，任何AI的誤判都可能造成巨大損失。

治理機制同樣嚴謹。團隊建立了完整的AI代理監控體系，包括學習資料品質、決策透明度、結果可追溯性等多個維度。每月的效能報告顯示，AI代理的準確率維持在85%以上，而人工審核的介入率約為15%。

這個案例對亞洲零售業具有重要參考價值。蝦皮購物在東南亞的快速擴張，PChome的全通路轉型，都面臨著類似的技術挑戰。AI代理的應用模式提供了一種可行的解決路徑。

特別值得注意的是漸進式導入策略。與矽谷常見的「快速失敗」文化不同，Banala的方法更符合亞洲企業的風險偏好：小步快跑，持續優化。

但挑戰也很明顯。亞洲企業的組織層級較為複雜，決策流程較長，這可能會影響AI代理的部署速度。此外，資料隱私法規的差異，也需要針對不同市場進行客製化調整。

Banala的經驗還揭示了一個更深層的問題：如何在維護既有系統與投資新技術之間找到平衡？他們的答案是將AI代理視為「技術債務的清算工具」，而非純粹的創新投資。

AI代理幫助團隊更快地識別和修復系統中的問題，實際上是在為未來的創新騰出空間。這種思維轉換對於許多仍在與遺留系統搏鬥的企業來說，具有重要的啟發意義。