Предупреждение Deloitte о действиях: как агенты ИИ меняют будущее работы - масштабируемость генеративного ИИ, примеры использования и их влияние на предприятие

О компании Deloitte AI Institute

Deloitte AI Institute™ помогает организациям объединить различные аспекты динамичной и быстро развивающейся экосистемы ИИ. Институт ведет межотраслевые дискуссии по прикладным инновациям в области ИИ и предоставляет передовые идеи для развития взаимодействия человека и компьютера в "эпоху сотрудничества".

Институт ИИ компании "Делойт" занимается развитием диалога и разработкой ИИ, вдохновляет инновации, изучает проблемы внедрения ИИ и пути их решения. Сотрудничая с экосистемой академических исследовательских групп, стартапов, предпринимателей, новаторов, признанных лидеров в области ИИ и видных деятелей ИИ, Институт изучает ключевые области ИИ, включая риски, политику, этику, будущее работы и талантов, а также обоснование применения ИИ. В сочетании с обширными знаниями и опытом "Делойта" в области применения ИИ Институт помогает демистифицировать эту сложную экосистему, предоставляя влиятельные точки зрения, которые помогают организациям добиться успеха благодаря принятию обоснованных решений в области ИИ.

Независимо от того, на каком этапе пути к ИИ вы находитесь, будь то член совета директоров или руководитель уровня C, разрабатывающий стратегию для своей организации, или специалист по изучению данных, реализующий стратегию ИИ на практике, Институт поможет вам получить представление о том, как мировые организации используют ИИ для получения конкурентных преимуществ. Посетите Институт ИИ компании Deloitte, чтобы получить доступ к нашим полным исследованиям, подписаться на наши подкасты и информационные бюллетени, а также посетить наши офлайн-встречи и живые мероприятия. Давайте вместе узнаем будущее ИИ.

элемент

Ключевые моменты

• ИИ-агенты меняют индустрию, расширяя возможности применения генеративного ИИ (GenAI) и типичных языковых моделей.
• Многоагентные системы ИИ могут значительно повысить качество результатов и сложность работы одного агента ИИ.
• Дальновидные предприятия и правительства уже внедряют агентов ИИ и мультиагентные системы ИИ в различных сферах применения.
• Руководители высшего звена должны незамедлительно принять меры, чтобы подготовиться и принять эту новую эру интеллектуальной организационной трансформации.

Введение .......................................................................... .4

AI Agent:............................................................................. .5

Их различия и значение

Многоагентная система искусственного интеллекта: ................................................................. .7

Повышение потенциала агентов искусственного интеллекта

Основные преимущества агентов ИИ и многоагентных систем ИИ:........................................ .7

Преимущества агентов искусственного интеллекта, раскрытые для современных организаций

Стратегическая трансформация Insights:......................................................... .8

Реальные примеры многоагентных систем искусственного интеллекта

Достижение влияния с помощью ориентированных на цели примеров использования: ............................................. .11

Как агенты искусственного интеллекта меняют индустрию и пространство предприятий

Создание новых методов работы и инновационных горизонтов: .............................. .13

Последствия для стратегии, рисков, талантов, бизнес-процессов и технологий

Дорога вперед: ....................................................................... .15

По мере того как агенты ИИ продолжают развиваться, мы ожидаем, что

Дорожная карта следующей эры организационной трансформации: ........................ .16

Рекомендуемые действия, которые лидеры должны предпринять сейчас

Контактная информация и заметки ................................................................ .17

краткое содержание

Как мы можем работать быстрее и эффективнее?

Этот вопрос всегда находился в центре стратегической повестки дня, но генеративный ИИ (GenAI) помогает нам найти новые ответы. Генерируя инновационные результаты на основе сигналов естественного языка, GenAI позволяет организациям значительно повысить скорость и производительность выполнения широкого спектра бизнес-задач. Однако сценарии применения типичных языковых моделей только начинают демонстрировать преобразующий потенциал GenAI. В стремительно развивающуюся эру ИИ пришло время для более смелого мышления: от оптимизации рутинных задач до перестройки целых рабочих процессов.

Новый вопрос, который сейчас стоит перед лидерами бизнеса и правительства, таков:

Как использовать GenAI для переосмысления бизнес-процессов?

Большие языковые модели (LLM) и инструменты на основе GenAI, используемые сегодня в большинстве организаций, служат в первую очередь в качестве полезных помощников: по запросу человека GenAI быстро генерирует результаты. Однако это взаимодействие в основном носит транзакционный и ограниченный характер.

Что, если бы GenAI мог не только отвечать на запросы, но и планировать весь процесс, помогая решать сложные задачи? Что, если бы GenAI также имел доступ к данным, цифровым инструментам и контекстным знаниям, необходимым для автономного и совместного выполнения процесса от начала до конца?

Это видение становится реальностью с появлением агентов ИИ и многоагентных систем ИИ, которые представляют собой значительный прогресс в потенциале взаимодействия человека и ИИ. Ведущие компании и государственные учреждения уже видят ценность агентов ИИ и применяют их на практике.

В этой статье мы расскажем о том, почему агенты искусственного интеллекта так революционны. Затем мы расскажем, как они меняют отраслевой ландшафт, определяют новые сценарии применения, повышают уровень автоматизации и ускоряют будущую интеллектуальную организационную трансформацию в таких отраслях, как государственные и общественные службы.

Адаптируйся или отставай: к концу 2023 года почти каждый шестой опрошенный руководитель предприятия скажет, что GenAI изменил его бизнес.

ИИ-агенты: чем они отличаются друг от друга - и почему это важно

Чтобы понять потенциальную ценность ИИ-агентов и их роль в автоматизации масштабирования, необходимо сначала разобраться, чем они отличаются от языковых моделей и приложений GenAI, знакомых бизнес-лидерам сегодня.

ИИ-агенты - это механизмы рассуждений, способные понимать контекст, планировать рабочие процессы, подключаться к внешним инструментам и данным и выполнять действия для достижения конкретных целей.

Хотя это похоже на то, что может сделать отдельная большая языковая модель или приложение GenAI, есть ключевые различия, которые делают агентов ИИ более мощными. (См. таблицу на стр. 6.) Например, типичные чат-боты, работающие на основе больших языковых моделей, часто ограничены в своей способности понимать многоступенчатые подсказки, не говоря уже о планировании и выполнении всего рабочего процесса на основе одной подсказки. Они следуют парадигме "ввод-вывод" традиционных приложений, что может сбить с толку при столкновении с запросами, которые необходимо разбить на множество мелких задач. Кроме того, они испытывают трудности при работе с последовательностями задач, особенно с составными задачами, требующими учета временного и текстового контекста. Эти ограничения еще больше проявляются в малых языковых моделях (МЯМ), поскольку при небольшом объеме обучающих данных они часто жертвуют вычислительными затратами и скоростью в ущерб глубине знаний и/или качеству вывода.

В результате первые сценарии применения GenAI в основном ограничиваются отдельными приложениями, такими как генерация персонализированных рекламных объявлений на основе истории поиска клиентов, анализ контрактов и юридических документов для выявления потенциальных нормативных рисков или предсказание молекулярного поведения и взаимодействия лекарств в фармацевтических исследованиях.

ИИ-агенты прекрасно справляются с этими ограничениями, а также используют возможности цифровых инструментов, ориентированных на конкретные области и задачи, для эффективного выполнения более сложных задач. Например, ИИ-агенты, оснащенные долговременной памятью, способны запоминать записи о взаимодействии с клиентами и общественностью, включая электронные письма, журналы чатов и телефонные разговоры, чтобы постоянно учиться и адаптировать персонализированные рекомендации по цифровым каналам. Это отличается от моделей с большим и малым количеством языков, которые обычно ограничиваются разговорной информацией. Кроме того, агенты ИИ могут автоматизировать сквозные процессы, особенно в сценариях, требующих сложных рассуждений, планирования и исполнения.

Агенты искусственного интеллекта открывают новые возможности для повышения производительности предприятия и реализации проектов за счет автоматизации бизнес-процессов. Сценарии применения GenAI, которые раньше считались слишком сложными, теперь могут быть реализованы безопасно и эффективно в масштабе.

Другими словами, агенты ИИ - это нечто большее, чем просто взаимодействие. Они могут рассуждать и действовать более эффективно от имени пользователя.

Новая парадигма взаимодействия человека и компьютера

Благодаря способности рассуждать, планировать, запоминать и действовать агенты ИИ преодолевают основные ограничения типичных языковых моделей.

Многоагентные системы ИИ: расширение возможностей агентов ИИ

Хотя один агент ИИ может обеспечить значительные улучшения, по-настоящему преобразующая сила агентов ИИ проявляется при совместной работе нескольких агентов. Такие мультиагентные системы способны использовать сильные стороны конкретных ролей, позволяя организациям автоматизировать и оптимизировать сложные процессы, которые одному агенту было бы сложно выполнить самостоятельно.

Многоагентные системы ИИ используют множество ролевых агентов ИИ для понимания запросов, планирования рабочих процессов, координации работы ролевых агентов, оптимизации операций, взаимодействия с людьми и проверки результатов.

Многоагентные системы ИИ обычно включают стандартные агенты задач (например, агенты пользовательского интерфейса и управления данными), а также специализированные агенты навыков и инструментов (например, агенты извлечения данных или анализа изображений), которые работают вместе для достижения заданных пользователем целей.

В основе каждого агента ИИ лежит языковая модель, обеспечивающая лингвистическое и контекстуальное семантическое понимание - использование одной или разных языковых моделей зависит от конкретного случая использования. Такой подход позволяет одним агентам обмениваться знаниями, а другим - проводить перекрестную проверку результатов работы системы, что повышает качество и согласованность процесса. Предоставление агентам общих ресурсов кратковременной и долговременной памяти дополнительно снижает потребность в человеческих подсказках на этапах планирования, проверки и итераций.

Эта концепция расширяет возможности одного агента ИИ за счет командного или агентского подхода. Разбивая сложные процессы на множество задач, поручая их агентам, которые специально оптимизированы для их выполнения, и координируя взаимодействие агента и человека на каждом этапе рабочего процесса, такие системы с большей вероятностью достигают более качественных, быстрых и надежных результатов.2,3

Другими словами, мультиагентные системы ИИ могут не только рассуждать и действовать от имени своих пользователей, но и координировать сложные рабочие процессы за считанные минуты.

Основные преимущества систем искусственного интеллекта на основе агентов и мультиагентных систем

Возможности - агенты ИИ могут автоматизировать взаимодействие с широким спектром инструментов для выполнения задач (например, навигация по веб-сайтам, количественные вычисления), которые не под силу отдельным большим языковым моделям.

Производительность - по сравнению с автономными большими языковыми моделями, которые требуют постоянного участия и взаимодействия человека для достижения желаемых результатов, агенты ИИ могут планировать и совместно работать над сложными рабочими процессами на основе одной подсказки, что значительно ускоряет процесс доставки.

Самообучение - используя ресурсы кратковременной и долговременной контекстной памяти (которые часто недоступны для предварительно обученных языковых моделей), агенты ИИ способны быстро улучшать качество своей работы с течением времени.

Адаптивность - при изменении требований агенты ИИ могут рассуждать и планировать новые подходы, быстро ссылаться на новые данные и источники данных в реальном времени, а также сотрудничать с другими агентами для завершения и координации результатов.

Точность - ключевым преимуществом многоагентных систем ИИ является возможность использования "проверяющих" агентов для взаимодействия с "генерирующими" агентами для проверки и повышения качества и надежности в рамках автоматизированного рабочего процесса.

Интеллект - когда агенты, нацеленные на выполнение конкретной задачи, работают вместе, каждый из них применяет свои воспоминания, инструменты и возможности рассуждения, чтобы поднять машинный интеллект на новую высоту.

Прозрачность - многоагентные системы ИИ расширяют возможности интерпретации результатов ИИ, показывая, как агенты рассуждают и общаются совместно, обеспечивая четкое представление о процессе коллективного принятия решений и достижения консенсуса.

Стратегическое понимание перемен

Независимо от отрасли, каждая организация занимается исследованиями, анализом и составлением отчетов по широкому кругу вопросов, включая экономические условия, предпочтения клиентов и заинтересованных сторон, политику и ценовые стратегии.

Традиционно такие проекты требуют от квалифицированных аналитиков многоступенчатого процесса, включающего использование исследовательских и аналитических инструментов, а также собственных экспертных знаний, и этот процесс занимает много времени.

Ниже приведен типичный процесс для традиционного исследовательского проекта.

Хотя этот метод эффективен и повторяем, он...

• Отнимает много времени: на составление одного отчета может уйти несколько дней или недель, что затрудняет использование открывающихся возможностей.
• Неэффективность: квалифицированные аналитики должны выполнять множество повторяющихся действий, что ослабляет их внимание к анализу более высокого уровня.
• Трудности с расширением масштаба: компании и правительственные организации сталкиваются с проблемами найма и удержания достаточно квалифицированных и опытных аналитиков, чтобы расширить свои исследовательские возможности.

Компания Deloitte разработала мультиинтеллектуальную систему искусственного интеллекта, которая упрощает и оптимизирует каждый этап исследований и подготовки отчетов. Вот как работает эта система.

Помимо эффективности и воспроизводимости, этот подход, управляемый агентами ИИ, имеет...

• Быстро: качественный отчет можно подготовить менее чем за час.
• Эффективность: специалисты могут сосредоточиться на проверке, итерации и доработке отчетов.
• Высокая масштабируемость: по сути, система обеспечивает мгновенное формирование команды высококвалифицированных цифровых работников.

Эффективная и результативная работа зависит от повышения творческого потенциала и знаний с помощью хорошо спланированных процессов и правильных инструментов. Именно здесь на помощь приходят агенты ИИ и мультиинтеллектуальные системы ИИ.

Достижение эффекта за счет целевого использования

Организации разных отраслей уже используют потенциал агентов ИИ и мультиинтеллектуальных систем для преобразования процессов, повышения эффективности и расширения сферы влияния. Давайте рассмотрим четыре возможных варианта использования - два отраслевых и два, которые могут быть применены в любом бизнесе.

Случай 1

Индивидуальные финансовые консультации и управление состоянием

Отрасль: Финансовые услуги

Услуги по финансовому консультированию часто основаны на широкой классификации клиентов по возрасту, доходу и допустимому уровню риска. Такой подход, как правило, не учитывает сложности индивидуальных финансовых ситуаций и целей. В современной быстро меняющейся финансовой среде растет потребность в персонализированных, адаптируемых финансовых консультациях. Мультиинтеллектуальные системы искусственного интеллекта могут анализировать различные источники данных, включая финансовую историю клиента, рыночные данные в режиме реального времени, жизненные события и даже поведенческие модели, чтобы помочь консультантам разработать индивидуальные финансовые планы и инвестиционные стратегии. Агенты искусственного интеллекта также могут постоянно отслеживать и корректировать рекомендации по мере изменения ситуации. Агенты ИИ также могут постоянно отслеживать и корректировать рекомендации в зависимости от изменения обстановки.

Потенциальные преимущества использования агента искусственного интеллекта для реализации:

Ультраперсонализированный подход: финансовые консультации, разработанные с учетом конкретных потребностей и целей каждого клиента, принимая во внимание факторы, которые могут быть упущены при других подходах.

Постоянная настройка: финансовые планы и стратегии автоматически обновляются в ответ на изменения рыночных условий или индивидуальных обстоятельств.

Повышение удовлетворенности клиентов: укрепление отношений с клиентами и повышение уровня их удержания и удовлетворенности за счет предоставления более актуальных и своевременных консультаций.

Улучшенная масштабируемость: предоставляйте высококачественные индивидуальные консультации более широкому кругу клиентов без увеличения стоимости услуг.

Случай 2

Динамическое ценообразование и персонализированные рекламные акции

Отрасль: Потребительские рынки

Стандартные стратегии ценообразования часто опираются на статичные модели, которые не могут учитывать рыночные условия, поведение покупателей и уровень запасов в реальном времени. Мультиагентные системы искусственного интеллекта могут быстро интегрировать анализ, основанный на больших объемах данных в режиме реального времени, таких как цены конкурентов, история покупок клиентов и сезонные тенденции, для динамической корректировки цен. Кроме того, они могут персонализировать рекламные акции на основе предпочтений, характеристик и покупательских привычек каждого клиента, чтобы увеличить конверсию и повысить удовлетворенность покупателей.

Потенциальные преимущества использования агента искусственного интеллекта для реализации:

Быстрая адаптация: цены мгновенно корректируются в зависимости от изменений на рынке, уровня запасов или спроса клиентов для оптимизации доходов.

Персонализированные предложения: рекламные акции, разработанные с учетом предпочтений и поведения каждого клиента, чтобы повысить вероятность покупки.

Повышение рентабельности: максимизация маржи и снижение скидок за счет постоянной оптимизации цен и промоакций.

Дело 3

Рекрутинг

Область: управление персоналом (HR)

Традиционные процессы найма часто включают в себя ручную проверку резюме, повторную оценку кандидатов и обширную административную работу, что приводит к неэффективности. Агенты искусственного интеллекта могут автоматизировать весь процесс найма с помощью обработки естественного языка, включая анализ резюме, оценку кандидатов на основе навыков и опыта и проведение первичных собеседований с помощью генеративных аватаров, управляемых искусственным интеллектом. Эти системы могут сотрудничать с HR-специалистами, чтобы обеспечить быстрое выявление квалифицированных кандидатов, определение их приоритетов и эффективное продвижение на последующие этапы процесса найма, соблюдая при этом нормативные требования.

Потенциальные преимущества использования агента искусственного интеллекта для реализации:

Повышение эффективности: автоматизируйте задачи, чтобы HR-команды могли сосредоточиться на стратегической деятельности и сократить время приема на работу.

Улучшение подбора кандидатов: анализ более широкого спектра данных для более точного подбора кандидатов к вакансиям и повышения качества подбора персонала.

Снижение предвзятости: стандартизируя оценки кандидатов и уделяя особое внимание навыкам и опыту, агенты ИИ могут помочь снизить неосознанную предвзятость в процессе найма.

Динамическая масштабируемость: обрабатывайте большое количество заявок и упрощайте управление рекрутинговыми кампаниями или набор на несколько позиций одновременно.

Дело 4

Индивидуальная поддержка клиентов

Область: обслуживание клиентов и бенефициаров

Традиционные системы поддержки клиентов и бенефициаров часто опираются на скриптовые взаимодействия, которые могут не разрешить сложные или уникальные запросы, что приводит к разочарованию клиентов и эскалации проблем. В отличие от них, мультиагентные системы искусственного интеллекта способны понимать запросы на естественном языке и генерировать релевантные и естественные ответы на основе истории клиента, его предпочтений и контекста в реальном времени. Эти передовые системы могут эффективно обрабатывать множество сложных запросов, сокращая необходимость в обращении в человеческую службу поддержки и повышая удовлетворенность клиентов/бенефициаров.

Потенциальные преимущества агентов искусственного интеллекта:

Повышенная согласованность и масштабируемость: агенты ИИ могут работать 24 часа в сутки 7 дней в неделю без усталости и поддерживать неизменное качество обслуживания независимо от объема запросов.

Улучшение качества обслуживания клиентов: каждое взаимодействие с клиентом может быть адаптировано к индивидуальным потребностям, что приводит к повышению удовлетворенности и вовлеченности клиентов.

Повышение эффективности: возможность учиться на каждом взаимодействии помогает сократить время ответа, повысить качество и высвободить время агентов по обслуживанию клиентов, чтобы они могли сосредоточиться на более сложных запросах клиентов.

Открывая новые методы работы и инновационные горизонты

По мере развития языковых моделей ожидается, что агенты и системы искусственного интеллекта станут стратегическим ресурсом и фактором эффективности для основных видов деятельности бизнеса и правительства (например, разработка продуктов, соблюдение нормативных требований, обслуживание клиентов, вовлечение избирателей, организационное проектирование и т. д.). Мы видим будущее, в котором агенты произведут революцию в фундаментальных бизнес-моделях и целых отраслях, определяя новые методы работы, операционные модели и доставку ценностей.

Вот почему высшим руководителям и лидерам государственных служб важно заранее подготовиться к следующему этапу сотрудничества человека и компьютера и инноваций в бизнесе.

Давайте рассмотрим некоторые новые способы мышления и руководства, которые следует учитывать в наше время стремительных перемен.

стратегическое значение

Руководители должны начать интегрировать агенты ИИ и мультиагентные системы ИИ в свою общую стратегию и будущую дорожную карту. Это означает переосмысление бизнес-процессов, инвестирование в возможности ИИ и формирование культуры инноваций. Организациям следует разработать четкую дорожную карту внедрения агентов ИИ, четко определив ключевые области, которые могут принести наибольшую пользу и повлиять на более широкие бизнес-цели.

Эффективное управление изменениями имеет решающее значение для успешной интеграции. Руководители должны тщательно продумать, как преодолеть сопротивление организации, организовать обучение и обеспечить понимание сотрудниками ценности и преимуществ агентов ИИ. Это включает в себя разработку комплексной коммуникационной стратегии, чтобы сотрудники и другие заинтересованные стороны были проинформированы и оставались вовлеченными на протяжении всего процесса внедрения.

Области внимания

-Определите и определите приоритетные области бизнеса и услуг, на которые агенты ИИ могут оказать самое большое и непосредственное влияние.

значимость риска

Агенты искусственного интеллекта создают новые риски и требуют надежных структур безопасности и управления. Одним из основных рисков является потенциальная предвзятость алгоритмов ИИ и обучающих данных, что может привести к принятию несправедливых решений. Кроме того, агенты ИИ могут быть уязвимы к утечке данных и кибератакам, что может поставить под угрозу конфиденциальную информацию и целостность данных. Сложность систем ИИ также чревата непредвиденными последствиями, которые могут быть вызваны непредсказуемым поведением агентов ИИ или принятием решений, не соответствующих организационным целям.

Для управления этими рисками важно установить четкие параметры взаимодействия агентов, отслеживать операционные показатели и постоянно обеспечивать этичность, конфиденциальность, безопасность и целостность данных. По мере интеграции агентов ИИ в основные бизнес-процессы снижению рисков будет способствовать создание общекорпоративной системы управления с рекомендациями по использованию данных, этике и безопасности. Эта система должна обеспечивать соблюдение соответствующих нормативных требований и включать постоянный мониторинг взаимодействия агентов ИИ. Усовершенствованные меры безопасности, такие как шифрование и многофакторная аутентификация, помогут защитить от утечки данных и кибератак. Проведение тренингов и программ повышения осведомленности для сотрудников может обеспечить дополнительную защиту, помогая им понять этические и операционные аспекты работы с агентами ИИ.

Области внимания

-Определите брендовые и операционные риски, которые могут возникнуть в связи с использованием данных, взаимодействием агентов ИИ друг с другом и с инструментами, этическими нормами и т. д.

-Обеспечение эффективного тестирования и валидации результатов моделирования.

-Внедрить систему управления агентами ИИ, которая регулярно пересматривается и обновляется с учетом развития технологий ИИ.

-Отслеживать возникающие риски, характерные для агентов ИИ, такие как "автономность агента" - т.е. риск непредвиденных последствий, которые могут возникнуть, когда агенты принимают решения при минимальном контроле со стороны человека.

-Разработайте эффективные программы обучения, чтобы помочь сотрудникам понять и использовать агентов ИИ для повышения производительности и эффективности.

значение таланта

Внедрение агентов ИИ может изменить традиционную структуру труда. По мере того как агенты ИИ будут брать на себя рутинные и малозначимые задачи, спрос на человеческие навыки для разработки, внедрения и эксплуатации этих систем может резко возрасти. Руководителям следует подумать о том, какие новые роли, описания должностей и должностные структуры будут задействованы в создании таких возможностей, а также о том, как выявлять, набирать, обучать и удерживать таких специалистов.

Помимо влияния на технические кадры, руководители компаний должны быть готовы помочь сотрудникам всех типов научиться работать с агентами ИИ и даже определить новые сценарии использования, которые могут улучшить процессы. При правильном развертывании и управлении агенты ИИ могут открыть новые возможности для сотрудничества человека и компьютера, но этот потенциал зависит от понимания, принятия и способности сотрудников выполнять свои новые функции.

Области внимания

-Расскажите о преимуществах агентов искусственного интеллекта, чтобы помочь сотрудникам адаптироваться к новым методам работы.

-Создайте культуру инноваций и непрерывного обучения. Руководители должны привить инновационный и адаптивный образ мышления по отношению к агентам ИИ.

-Исследовать изменение структуры должностей, рабочих процессов и показателей эффективности, чтобы отразить новую реальность, когда люди работают в тандеме с агентами ИИ.

Влияние бизнес-процессов

Агенты искусственного интеллекта и многоагентные системы ИИ требуют тщательной оценки человеком бизнес-процессов - иногда с нуля. Хотя агенты со временем пересмотрят многие основные процессы, агенты искусственного интеллекта могут быть интегрированы в существующие операционные модели уже сегодня, повышая эффективность текущих процессов без необходимости полного реинжиниринга системы. Такой подход позволяет организациям постепенно внедрять агентские решения с низким уровнем риска, но требует тщательного планирования, управления и согласования, чтобы гарантировать, что агенты ИИ смогут улучшить те части, с которыми уже хорошо справляются люди и/или другие технологические решения.

В тех случаях, когда ИИ-агент все же применяется, вмешательство человека остается крайне важным, особенно в задачах, требующих оценки, проверки и принятия важных решений. Такое сотрудничество крайне важно для обеспечения точности, надежности и эффективности результатов работы ИИ. В этой парадигме все, кто работает с агентом ИИ, выступают в роли менеджеров: они дают указания с помощью подсказок, уточняют запросы, следят за ходом выполнения, анализируют результаты и запрашивают или вносят изменения по мере необходимости.

Области внимания

- Убедитесь, что при интеграции агентов в существующие бизнес-процессы эти процессы остаются эффективными, повышая эффективность и ценность.

- Создайте процесс постоянного мониторинга и повышения эффективности работы агентов ИИ. Это включает в себя сбор и анализ данных о работе агентов ИИ, выявление возможностей для улучшения и внесение необходимых изменений для оптимизации их работы.

Влияние технологий и данных

Внедрение агентов ИИ может быть дорогостоящим, требующим значительных инвестиций в технологии и инфраструктуру. Организациям следует тщательно оценить ценностное предложение и окупаемость инвестиций, а также разработать поэтапную программу использования, сосредоточившись на "низко висящих плодах" (т. е. более простых вариантах использования), чтобы заложить основу для более сложных активаций.

Качественные данные являются основой для эффективной работы агентов ИИ. Если данные неточны, неполны или противоречивы, результаты и действия агентов могут быть ненадежными или неверными, что создает проблемы с внедрением и рисками. Поэтому инвестиции в надежное управление данными и моделирование знаний имеют решающее значение.

Внедрение надежных методов работы с ИИ является ключевым фактором снижения рисков и обеспечения этичного развертывания. Это включает в себя разработку справедливых, прозрачных и подотчетных решений для агентов ИИ и устранение потенциальных предубеждений в моделях ИИ.

Области внимания

- Создайте необходимую техническую инфраструктуру для поддержки внедрения и реализации агентов ИИ (например, платформы оркестровки ИИ и масштабируемые озера данных).

- Убедитесь, что данные правильно организованы, актуальны и доступны для агентов ИИ. Это включает в себя наличие четких политик и процессов управления данными и постоянный доступ к потокам данных в режиме реального времени для принятия динамичных и точных решений.

- Создайте процессы мониторинга и управления производительностью и этикой агентов ИИ и многоагентных систем ИИ. Без прозрачного и надежного ИИ доверие клиентов и соблюдение нормативных требований будут под угрозой.

Путь вперед

Эра совместной работы агентов с искусственным интеллектом все еще находится на ранней стадии. Несмотря на растущий интерес со стороны компаний и поставщиков технологий, комплексные решения еще не получили широкого распространения. Требуется значительный объем технической работы - особенно в области рассуждений и планирования, - которая позволит создать агентов искусственного интеллекта.

Скорее всего, улучшения будут происходить быстро. В последние годы инструменты генеративного ИИ добились значительного прогресса в своих рассуждениях и возможностях оркестровки агентов. Многие венчурные фирмы активно инвестируют в технологические области, связанные с агентами ИИ, а многие ведущие поставщики генеративного ИИ и технологий инвестируют еще больше. То, что доступно сейчас, - лишь вершина айсберга будущих разработок. Мы ожидаем, что в ближайшие 12 месяцев основные языковые модели, агенты ИИ и платформы для оркестровки агентов претерпят значительные изменения.

Лидеры, ориентированные на будущее, не останутся в стороне. Во всех отраслях многие компании уже разрабатывают, тестируют, а в некоторых случаях и внедряют агентов.

Руководство новой эрой организационных преобразований

Агенты искусственного интеллекта и многоагентные системы ИИ - это не просто символы технологического прогресса. Они представляют собой фундаментальный сдвиг в том, как организации автоматизируют процессы, улучшают человеко-машинное взаимодействие, генерируют идеи и динамично решают сложные задачи. Они способны принести огромную пользу во многих функциональных областях - от улучшения взаимодействия с клиентами и оптимизации цепочек поставок до внедрения инноваций в разработку продуктов и предоставление услуг.

Путь к реализации этих преимуществ требует продуманного планирования, стратегических инвестиций и стремления к формированию культуры, поддерживающей постоянное совершенствование и технологический прогресс. Если вы согласуете инициативы агентов ИИ с основными бизнес-целями, инвестируете в правильную инфраструктуру и поддерживаете культуру инноваций, ваша организация сможет стать лидером новой эры трансформации бизнеса под влиянием ИИ.

Сейчас самое время действовать.

Инструменты генеративного ИИ быстро развиваются, и в ближайшие годы эта эволюция вряд ли замедлится. Кроме того, агенты ИИ уже внедряются компаниями из разных отраслей, а также крупными поставщиками технологий. В связи с этим становится крайне важным изучить первые варианты применения и заложить основу для будущих фундаментальных преобразований в бизнесе.

Чтобы начать путь своей организации, рассмотрите следующие действия:

1 Оцените и определите приоритетность вариантов использования

Начните с комплексной оценки текущих операций, чтобы выявить области с высокой степенью воздействия, в которых агенты ИИ могут принести пользу. Сосредоточьтесь на процессах, которые поддаются автоматизации, связаны с принятием сложных решений и/или требуют быстрой адаптации. Определите приоритетность этих вариантов использования, чтобы быстро добиться успеха и продемонстрировать ощутимую пользу.

2 Разработка стратегической дорожной карты для агентов ИИ

Согласуйте свой план по ИИ с более широкими целями бизнеса и миссии, разработав подробную дорожную карту, в которой будут указаны пути интеграции агентов ИИ в операционную деятельность. Этот план должен включать четкие этапы, сроки и показатели успеха, чтобы направлять развертывание возможностей ИИ-агентов по всей организации.

3 Развитие талантов Инвестиционная инфраструктура и таланты

Определите и создайте инфраструктуру, необходимую для поддержки агентов ИИ, включая масштабируемые облачные платформы, передовые средства анализа данных и надежные меры кибербезопасности. В то же время инвестируйте в повышение квалификации своих сотрудников, уделяя особое внимание развитию технических возможностей для эффективной работы с агентами ИИ и мультиагентными системами. Хорошо подготовленный персонал - это ключ к реализации всего трансформационного потенциала агентов ИИ.

4 Управление рисками Внедрите эффективное управление данными

По мере того как агенты ИИ занимают центральное место в операционной деятельности, важно создать надежную систему управления, чтобы управлять связанными с этим рисками. Внедрите политики, обеспечивающие целостность данных, безопасность и этичность использования, а также постоянный мониторинг взаимодействия ИИ, чтобы избежать предвзятости и негативных последствий. В то же время соблюдение нормативных требований всегда должно быть главным приоритетом.

5 Формирование культуры инноваций

Эксперименты и непрерывное обучение - важнейшие условия успеха. Поощряйте своих сотрудников к изучению новых применений генеративного ИИ и итерации первых внедрений для постоянного совершенствования. Внедряя инновации в культуру своей организации, вы сможете сохранить конкурентное преимущество в быстро меняющейся бизнес-среде.