从自动回信、会议摘要，到号称能一手包办圣诞购物的AI代理，新一代人工智能创业公司不断描绘“全自动工作与生活”的蓝图。然而，若询问那些实际为AI产业投资、投入真金白银的投资者们，答案却显得冷静许多。尽管新工具层出不穷，多数投资者在日常工作中真正依赖的AI产品并不多。
在众多应用之中，“会议转录与摘要”仍是投资者最离不开的功能。调查显示，约有一半的白领每周花费超过5小时参与会议，高收入群体更常深陷“会议地狱”。因此，能有效整理对话重点、过滤噪声的工具，成为实用首选。
创投基金Hoxton Ventures的合伙人Payton Dobbs说，自己离不开的笔记工具之一就是Granola，帮助他理清思路，总结要点，并剔除不需要的内容。Granola成立于2023年，与Otter等公司处于同一领域，Granola允许用户手动记笔记，AI助理随时会添加内容并刷新笔记。
研究助理or思考伙伴？大型语言模型同样无所不在，但实际使用方式比想象中保守。投资者多半将ChatGPT、Claude等模型视为研究助理或思考伙伴，而非可独立做出决策的代理系统。不同模型各有分工，从快速搜集资讯、关注创业公司动态，到进行较深度的产业研究，工具之间并非可以随意互换。
软件投资公司Oxx联合创始人Mikael Johnsson表示，他们使用LLM及相关工具投入深度研究，并使用简单的AI代理来自动化网页抓取和更新。
由于任务的复杂程度不一，Norrsken VC的投资经理Cecilia Ma分享，她会将Claude和ChatGPT用于一般资讯收集，把Claude或Strawberry用于深度研究和复杂任务。
电子邮件为何难以自动化？AI代理被寄予厚望、能在无需人类介入下完成整段流程，目前多仍停留在实验阶段。部分投资者开始尝试利用代理分析内部数据、整理产业脉络，但整体期待值明显偏低。顾问公司Gartner预估，未来数年内，超过四成的代理型AI项目，可能因成本过高或价值不明而遭到取消。
调查显示，不少企业在使用AI代理时，曾发生访问未授权系统、误用数据，甚至错误下单等状况，使企业对相关技术的态度更加谨慎。
此外，电子邮件仍被视为最难自动化的领域之一。多数投资者坦言，AI生成的邮件草稿往往需要反复修改，甚至可能制造更多“工作垃圾”，反而拖慢整体效率。相关研究也指出，员工花费大量时间处理这类问题，可能形成不易发现的隐形成本。
投资者们并非不相信人工智能，而是更倾向让它从事辅助性工作，例如整理、摘要与资讯扫描，而非替人发言或直接采取行动。即便站在产业最前线，这些资金提供者仍选择从风险最低、回应最可预期的应用场景开始使用AI。
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