如果您想将 AI 智能体集成到业务中，了解其缺点和常见陷阱将有助于规避风险。以下是 AI 智能体的主要缺点及解决方案，供您在部署时参考。

由于聊天机器人是我研究中最常见的 AI 智能体应用，我们先从这里开始。

1. 复杂查询需要人工介入

尽管克里斯蒂安・赫德（Christian Hed）的创新 AI 智能体方案减轻了客服压力并提升了响应速度，但他承认，某些复杂查询超出了 AI 智能体的能力范围，这种情况下反而会引发用户不满。

赫德表示：“有些问题较为复杂，需要人工解答。此时 AI 智能体只会让客户感到沮丧，因为他们知道自己需要人工支持，却被系统阻拦。”

我欣赏的解决方案：完全认同这一点。建议选择能快速将复杂查询转接给人工客服的 AI 智能体。当 AI 能及时响应 “转接人工” 的需求时，用户体验最佳。

2. 缺乏同理心

我与 55 位 AI 专家交流时，8 人提到了 “同理心” 问题 —— 这是 AI 智能体缺点中的高频话题。

同理心是 AI 智能体的硬伤：它无法真正理解人类情感。如果用户渴望情感连接，AI 智能体显然无法满足。

解决方案：采用混合模式

OSP Labs 医疗技术解决方案副总裁约翰・Russo（John Russo）表示：“为解决缺乏同理心的问题，企业可将 AI 智能体与人工客服结合。这种混合模式确保复杂或情感敏感的查询由真人处理，日常任务则由 AI 自动化完成。此外，持续优化 AI 模型可减少错误。”

在医疗领域，情感敏感的咨询尤为常见。Russo 解释 OSP 的平衡策略：“聊天机器人处理网站常见问题，提升响应速度，让人工客服专注于复杂问题。”

3. 无需人工连接时完全避免使用 AI 智能体

某些场景下，企业可选择不使用 AI 智能体。

Numeric 联合创始人帕克・吉尔伯特（Parker Gilbert）建议：“策略性使用 AI 智能体，聚焦于无需人工交互的任务，或在必要时引入人工监督。”

我欣赏的观点：对 AI 智能体的适用场景进行策略性分析（或排除不适用场景），是企业对客户最基本的责任。明确 AI 智能体的核心价值，既能发挥其优势，又能规避缺点。

4. 数据准确性管理

人们容易过度信任 AI 智能体的能力，但 FinlyWealth 创始人兼 CEO 凯文・沙纳扎里（Kevin Shahnazari）发现，AI 并非总能提供准确有效的决策。

FinlyWealth 在信用卡推荐平台使用 AI 智能体分析申请模式，处理数千数据点以预测审批概率，避免用户因失败申请损害信用评分。该系统 “阻止了 2000 多次可能的拒批，并为用户匹配了更合适的信用卡”。

但问题在于，AI 智能体开始给出过于保守的推荐。

解决方案：引入人工审核的混合模式

沙纳扎里表示：“我们通过混合模式解决了这一问题 ——AI 标记潜在匹配项，由人工审核。这使推荐准确率提升了 35%，同时保持了自动化筛选的效率。”

我欣赏的交叉价值：这与前文提到的 “同理心混合模式” 异曲同工。向团队明确 “混合模式” 的价值在于：让员工确信 AI 不会轻易取代他们的工作。最终，AI 智能体与人类协作才能发挥最佳效果，且 AI 可在需要时主动提醒人工介入，减少人类对 AI 的持续监控成本。