报告概述

到 2034 年，劳动力市场中的全球代理人工智能规模预计将从 2024 年的25 亿美元增至约739 亿美元，在预测期内以 40.30% 的复合年增长率增长2025 年至 2034 年。2024 期间，北美占据了主导市场地位，占领了超过 代理人工智能劳动力市场的36.7%，收入高达9亿美元。

代理人工智能是指具有在给定框架内自主行动和独立决策能力的人工智能系统。在劳动环境中，代理人工智能通过执行角色正在彻底改变任务和流程的处理方式通常需要人类智慧和决策能力。

在更广泛的劳动力市场中，代理人工智能正在通过重塑工作角色和就业模式产生重大影响。它不仅实现任务自动化，还为技术驱动领域创造新的就业机会。通过处理日常任务，代理人工智能正在将需求转向更加熟练的劳动力，而人类的专业知识对于监督人工智能运营和集成新技术至关重要。

根据普华永道的研究，代理人工智能正在推动各个行业的生产率显着提高。得益于代理 AI，亚马逊的销售额猛增了35%，西门子将维护成本削减了20%，DHL 将运营成本削减了15%。

根据 Market.us 的数据，全球 Agentic AI 市场即将出现爆炸性增长，预计到 2024 年将从52 亿美元的估值飙升至令人印象深刻的数字。到 2034 年1,966 亿美元。这标志着 2025 年至 2034 年十年间复合年增长率 (CAGR) 达到43.8%，令人震惊。

在 2024 年快照中，北美成为这个充满活力的市场的领跑者，声称超过38% 的全球份额，即收入19.7 亿美元。具体到美国市场，它在 2024 年以 15.8 亿美元的市场规模脱颖而出，并且有望以 43.6% 的复合年增长率增长，反映了更广泛的区域趋势。

根据德勤的数据，预计 25% 使用生成式 AI 的公司将在 2025 年推出 Agentic AI 试点或概念验证，到 2027 年采用率将增至 50%。反映出人们对自动化复杂工作流程的兴趣日益浓厚。

主要要点

• 劳动力市场中的全球代理人工智能规模预计价值约为美元到2034年达到739亿，从2024的25亿美元增长，复合年增长率为在2025年至2034年的预测期内，增长率为40.30%。
• 在2024年，代理人工智能的本地部署模式在劳动力市场中占据着主导地位，超过 56.6% 的市场份额。
• 2024 年，大型企业细分市场主导了代理人工智能劳动力市场，占据超过 68.2% 的市场份额。
• 2024 年，客户服务部门在代理人工智能的采用方面处于领先地位劳动力市场，占据超过 33.9% 的份额。
• 在 2024 年，BFSI（银行、金融服务和保险）细分市场主导了代理人工智能劳动力市场，占据了超过ata-start="841" data-end="850">28.5% 的份额。
• 在2024，北美举行了主导市场地位，占据超过36.7%的代理人工智能劳动力市场，收入约为9亿美元。
• data-start="1066" data-end="1105">美国2024 年，劳动力市场中的代理人工智能估值为 7.3 亿美元，复合年增长率为39.3%。

美国劳动力市场中的 Agentic AI

2024 年，Agentic AI 的市场美国劳动力部门的价值约为7.3亿美元。该市场正在经历快速增长，复合年增长率(CAGR) 为39.3%。这一增长突显了各行业越来越多地采用代理人工智能来提高生产力和决策能力。

市场价值的飙升主要是由劳动力市场对自动化和高效数据处理的需求推动的。代理人工智能是指无需人工干预即可独立运行并做出决策的人工智能系统，在制造、医疗保健和金融等领域变得越来越重要。

随着技术的进步，代理人工智能的实施预计将给工作场所带来革命性的变化。这包括提高效率和生产力，以及工作角色和技能的转变。 Agentic AI 的发展将刺激创新，同时也给劳动力带来挑战

2024 年，北美在代理人工智能劳动力市场中占据主导地位，占据超过36.7%份额，收入约为9 亿美元。这一领先地位可归因于多种因素，这些因素使北美独特地处于代理人工智能采用的最前沿。

该地区拥有强大的技术基础设施和领先的人工智能公司和初创公司的强大影响力推动了该领域的创新和发展。此外，企业和政府实体积极将人工智能融入包括劳动力在内的各个领域，刺激了市场的显着增长。

主要技术参与者集中在硅谷以及美国和加拿大的其他技术中心，营造了有利于人工智能技术进步的竞争环境。这些公司同时投资于研发和AI 应用程序可以提高整个劳动力市场的生产力和效率。

此外，北美的监管环境通常支持人工智能技术的快速部署和扩展。旨在促进制造业、医疗保健和金融服务等行业采用人工智能的政策和举措消除了障碍，创造了肥沃的增长环境。

部署模式分析

2024年，代理人工智能的本地部署模式在劳动力市场中占据主导地位，占据了超过56.6%的市场份额。该细分市场的领先地位归因于几个因素，这些因素特别吸引优先考虑人工智能解决方案的控制、安全性和定制的组织。

本地细分市场因其增强的安全性而占据主导地位。金融和医疗保健等行业更喜欢使用本地解决方案我们将控制数据，降低数据泄露和未经授权访问的风险，这是基于云的部署所关心的问题。

促成本地代理 AI 偏好的另一个因素是它允许的定制。企业可以定制人工智能系统以满足特定的运营需求，而不受基于云的环境中常见的限制。

本地细分市场因其可靠性和性能而处于领先地位。它提供更快的数据处理和更低的延迟，这对于制造和自动驾驶汽车等实时应用至关重要。即使在互联网中断期间，本地系统也能确保持续运行，使其成为执行关键任务的理想选择。

企业规模分析

2024 年，大型企业细分市场在代理人工智能劳动力市场中占据主导地位，占据了68.2%以上的份额。该细分市场的领导地位很大程度上是这归因于大型企业可以为先进的人工智能技术分配大量资源。

这些组织拥有大量可支配资本，通常是最先采用新技术的组织，从而能够简化运营并利用人工智能获得战略优势。它们的规模允许跨多个部门集成人工智能，从而在广泛范围内提高生产力和创新。

此外，大型企业通常有更复杂的运营需求和数据流，代理人工智能可以有效地管理和优化。利用大数据并将其转化为可行见解的能力为这些公司提供了竞争优势，从而提高了效率和决策流程。

大型企业在代理人工智能市场中占据主导地位的另一个因素是他们投资于包括人工智能开发和部署在内的长期战略的能力。这些公司不仅是现成产品的用户人工智能解决方案，但也经常通过与技术开发商和学术机构的合作来参与塑造人工智能技术的未来。

应用分析

2024年，客户服务部门在劳动力市场采用代理人工智能方面占据了主导市场地位，占据了33.9%以上的份额。该细分市场的领先地位主要得益于人工智能对增强客户互动和运营效率的变革性影响。

客户服务中的代理人工智能涉及先进的聊天机器人和虚拟助理，它们可以在最少的人工监督下处理各种查询。通过自动化日常任务，公司可以降低成本并释放人力资源来处理更复杂的问题，从而提高客户满意度和服务质量。

此外，人工智能在客户服务中的集成有助于实现全天候服务可用性，e确保随时获得客户支持，从而显着增强客户体验。这在全球市场中尤其有利，因为客户可能分布在不同的时区，并且在不同的时间需要帮助。

客户服务中对人工智能驱动解决方案的依赖还可以通过数据分析产生有价值的见解。通过分析交互和反馈，人工智能系统帮助企业了解客户行为、偏好和痛点，使他们能够更有效地定制服务和产品。

行业分析

2024 年，BFSI（银行、金融服务和保险）细分市场在劳动力市场采用代理人工智能方面占据主导市场地位，占据了超过 28.5% 的份额。这种突出很大程度上是由于迫切需要人工智能驱动的解决方案来管理大量数据、确保安全性、自动化流程、加强这些行业的客户服务。

金融机构特别热衷于利用人工智能来改进决策和风险评估。代理人工智能系统擅长分析复杂的大规模金融数据集，以识别趋势、预测市场走势，并提供人类分析师可能会错过的战略见解。

此外，人工智能在保险子行业的集成彻底改变了索赔处理和风险管理。代理人工智能有助于自动化索赔流程，从最初的联系到解决，显着减少处理时间并提高客户满意度。

BFSI 领域对增强客户体验的持续关注也推动了代理人工智能的采用。通过利用智能聊天机器人和虚拟助理，银行和保险公司可以提供 24/7 客户服务，高效处理日常查询，并释放员工来处理更复杂的客户需求。

主要细分市场

按部署模式

• 基于云
• 本地

按企业规模

• 大型企业
• 中小企业科学

按应用

• 客户服务
• 人力资源
• 销售和营销
• 运营管理
• 研发
• 其他

作者工业

• BFSI
• 医疗保健
• 制造
• 零售
• IT与电信
• 其他

重点地区和国家

• 北方美洲
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 欧洲其他地区
• 亚洲太平洋地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 亚太地区其他地区
• L美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

Driver

提高运营效率

Agentic AI 在劳动力市场的主要驱动力之一是提高各个业务部门的运营效率。 Agentic AI 通过自主决策功能，简化工作流程并减少日常和复杂任务对人工干预的依赖。

从简单自动化到高级自主系统的演变使企业能够提高运营速度并降低成本，使 Agentic AI 成为当今业务运营不可或缺的一部分。它利用先进的学习算法不断适应和优化业务流程，体现了向自主企业管理的重大飞跃

限制

监管和合规挑战

采用 Agentic AI 的一个重大限制涉及监管和合规问题。随着企业将更多的自主代理集成到其运营中，他们必须应对复杂的行业特定法规环境，这些法规在不同司法管辖区之间可能存在很大差异。

确保这些人工智能系统遵守不断发展的法律框架的复杂性给广泛采用带来了障碍。公司必须进行投资，确保其人工智能代理不仅符合现行法规，而且还能适应未来的立法变化，这增加了实施这些系统的复杂性和成本。

机遇

创建数字劳动力

代理人工智能为创建数字劳动力提供了巨大的机会，可以执行从客户服务到复杂决策等各种任务。制作过程。这项技术不仅可以通过处理重复性任务来支持现有员工，还可以重新定义角色，让员工能够专注于更具创造性和战略性的举措。

除了高效扩展的能力之外，代理人工智能驱动的数字劳动力还可以提高准确性并减少错误。通过自动化日常和复杂的任务，人工智能系统可以最大限度地减少人为错误，从而产生更高质量的结果。这种可靠性使企业能够保持一致性和客户满意度，同时减少与错误、返工和延迟相关的成本。

挑战

道德和社会影响

Agentic AI 的广泛实施也带来了重大挑战，特别是在道德和社会领域。工作岗位流失的可能性以及减少各行业人员角色的社会影响是有争议的问题。

还有一个挑战确保 Agentic AI 系统在没有固有偏差的情况下运行，这需要对用于训练这些系统的数据进行持续监督和细化。此外，必须谨慎管理此类人工智能与工作场所的融合，以维持劳动力内部的信任和公平，这凸显了在部署这些技术时进行战略规划的必要性。

新兴趋势

代理人工智能是指能够自主决策和行动的人工智能系统，正在重塑劳动力格局。与遵循预定义指令的传统人工智能不同，代理人工智能评估情况、制定计划并在最少的人工监督下执行它们。

在工作场所，代理人工智能正在自动执行曾经被认为对机器来说过于复杂的任务。例如，在客户服务中，人工智能代理可以管理查询、提供个性化响应并解决问题，而无需人工干预概念。这不仅提高了效率，还让员工能够专注于更具战略性的活动。

在供应链管理中，代理人工智能系统通过自主与供应商协调、管理库存水平和预测需求波动来优化物流。这些应用程序可以简化运营并降低成本。

商业利益

• 提高效率：通过自动化复杂的工作流程，企业可以实现更快的处理时间并减少错误。例如，Progressive Insurance 使用代理 AI 来加快索赔处理，从而提高客户满意度。
• 增强决策能力：代理 AI 系统分析大量数据，提供可行的见解，从而实现快速、明智的决策。像高盛这样的金融机构利用代理人工智能来评估市场趋势和投资机会，从而更好地
• 降低成本：自动化通过全天候 (24/7) 运行流程来提高效率，提高生产率并使员工能够专注于战略任务，推动创新和增长。
• 改善客户体验： Agentic AI 提供大规模个性化支持，提高客户满意度。例如，人工智能代理可以有效地处理客户询问，使人类员工能够专注于更复杂的问题。
• 促进创新：通过接管日常任务，代理人工智能可以释放人力资源，专注于创意和战略举措，从而推动组织内部的创新。

关键人物分析

人性 PBC 是一种Agentic AI 开发中的重要参与者，专注于创建安全、可解释且对人类有益的 AI 系统。他们优先考虑将人工智能行为与人类行为结合起来意图，确保他们的系统能够独立运行，但仍遵循明确的道德准则。

Equinix, Inc.是数字基础设施和数据中心的全球领导者，提供支持 Agentic AI 开发和部署的基本服务。他们庞大的互连数据中心网络有助于托管和处理人工智能系统所需的大量数据。

ServiceNow, Inc.提供基于云的工作流自动化软件，利用人工智能来优化业务流程。在劳动领域，ServiceNow 的平台用于自动化日常任务，提高效率和生产力。他们的人工智能驱动解决方案通过简化客户服务管理、IT 运营和员工工作流程等流程，帮助企业减少人工工作量。

市场主要参与者

• 微软公司
• 亚马逊网络服务公司
• Google LLC
• Nvidia Corporation
• OpenAI
• Anthropic PBC
• Equinix, Inc.
• ServiceNow, Inc.
• Automation Anywhere
• Hippocratic AI, Inc.
• interface.ai
• 其他

顶部机遇等待着玩家

• 人机协作：人工智能正在增强人类能力，而不是取代人类。这种协作被称为混合角色，通过实现跨行业的人类和机器之间的有效团队合作来提高生产力和创新。这种集成需要改变劳动力战略，以有效地利用技术和人类的聪明才智​。
• 对人工智能专家的需求增加：对机器学习工程师、数据科学家和人工智能伦理学家等人工智能专业人员的需求预计将大幅增长。这些角色至关重要，因为它们推动了跨行业人工智能技术的发展和道德实施。人工智能专家需要掌握编程和机器学习等技术技能，以及道德推理和解决问题等软技能​。
• 技能提升和持续学习：随着人工智能重塑行业，持续学习对于专业人士保持领先地位至关重要。迫切需要提高人工智能框架、云平台和人工智能道德方面的技能，以便为劳动力满足未来的需求做好准备。这种持续教育将帮助专业人员适应人工智能创造的新角色，并确保他们有能力处理先进人工智能系统的复杂性​。
• 人工智能在非科技行业的扩展：人工智能将超越科技行业，扩展到医疗保健、金融和汽车等领域。这种传播将创造新的就业机会，并需要能够使人工智能技术适应不同行业需求的劳动力。人工智能在这些领域的作用将是加强决策、改进运营效率，并促进产品创新。
• 道德人工智能实施：随着人工智能变得越来越普遍，人们将更加关注道德考虑。人工智能伦理学家等角色将变得越来越重要，以确保人工智能系统的设计和实施注重公平、隐私和透明度。这不仅有助于维持公众对人工智能技术的信任，还有助于指导组织采取负责任的人工智能实践。

最新进展

• 2025年1月，埃森哲推出了“AI Refinery™ for Industry”，这是一套由12个代理人工智能解决方案组成的套件，旨在提高员工生产力并应对特定行业的挑战。这些解决方案可帮助组织部署自主代理来执行营销、内容创建和工作流程优化等任务。
• 2024 年 6 月，Automation Anywhere深化与微软和AWS的合作，将微软Azure OpenAI服务集成到其新的AI +自动化企业系统中。这种协作使组织能够利用跨企业应用程序的 AI 代理实现复杂的端到端流程的自动化。