На лондонском семинаре AI Workshop Tour компания Microsoft сделала громкий анонс. Второй пилот Studio с множеством новых функций и представила публичную предварительную версию "Автономных агентов" на конференции Microsoft Ignite 2024. Этот шаг, безусловно, возродил интерес индустрии к автономным интеллектам. Microsoft утверждает, что эти агенты способны "понимать характер работы пользователя и выполнять действия от его имени", что звучит захватывающе и как будто предвещает скачок в эффективности предприятий.

С момента появления генеративного ИИ и Microsoft Copilot развертывание Microsoft в области ИИ значительно ускорилось. По официальным данным, ежемесячно Copilot в бизнес-приложениях Microsoft используют 2,1 млн пользователей - это значительная цифра, которая изначально подтверждает интерес рынка к Copilot. Однако стоит отметить, что количество пользователей не означает глубокого вовлечения пользователей и повышения производительности. Реальную полезность Copilot и степень, в которой он действительно улучшает рабочие процессы пользователей, еще предстоит проверить с помощью более глубоких данных и тематических исследований.

Ведущие организации, включая McKinsey & Company, Pets at Home, Thomson Reuters и Clifford Chance, положительно отзываются о Microsoft Copilot Studio и современных бизнес-приложениях Microsoft. Похоже, что "ИИ превыше всего" - это новая мантра бизнеса. Скорость, с которой эти организации внедряют ИИ, впечатляет, но пока рано говорить о том, станет ли "ИИ прежде всего" краеугольным камнем долгосрочной конкурентоспособности. Реализация стратегии "AI-first" предполагает не только внедрение технологий, но и комплексные изменения в организационной структуре, развитии талантов и бизнес-процессах.

Microsoft Ignite 2024: "проблеск" автономных агентов?

Конференция Microsoft Ignite 2024 станет ключевым окном для знакомства с возможностями автономных агентов в Copilot Studio. Copilot определяется как "персональный помощник", а агенты возводятся в ранг "экспертных систем", претендующих на способность "автономно действовать от имени процесса или компании". По замыслу Microsoft, в будущем у каждого сотрудника будет свой Copilot, которому будет помогать множество агентов. Хотя это и амбициозное видение, организации столкнутся с серьезными проблемами при развертывании, управлении и обслуживании Copilot + агентов для реализации сценария "Copilot на человека + агенты". Как обеспечить совместную работу этих агентов и избежать информационного изолятора и нерационального использования ресурсов, станет серьезным вопросом при практическом применении.

Copilot Studio подчеркивает "уникальность" своей платформы, позволяя пользователям создавать собственные агенты для конкретных процессов. Хотя такая гибкость важна, на практике конечным пользователям действительно легко приступить к работе и создать эффективных, надежных агентов в автономном режиме? Платформы с низким кодом снижают технический барьер, но создание сложных автономных агентов все равно требует определенного уровня знаний и глубокого понимания бизнес-процессов.

Автономные агенты: "панацея" от проблем эффективности?

Стремление к повышению эффективности, оптимизации клиентского опыта и росту бизнеса - постоянная тема для предприятий. Copilot Studio пытается решить эти болевые точки с помощью автономных агентов, и это направление, несомненно, правильное. Однако автономные агенты не являются "панацеей", и необходимо объективно оценивать сценарии их применения и эффект.

Пример использования компанией Pets at Home Copilot Studio для создания агентов для команды по защите прибыли, похоже, указывает на потенциал автономных агентов для оптимизации конкретных бизнес-процессов. Автоматизация сбора данных и их первичного анализа с помощью искусственного интеллекта, позволяющая высвободить человеческие ресурсы для принятия более сложных решений, звучит как здравая логика. Но стоит задаться вопросом, является ли этот потенциал "семизначной годовой экономии" универсальным. Можно ли повторить подобные истории успеха в других отраслях и компаниях?

McKinsey & Company заявляет о впечатляющем сокращении времени цикла доставки клиента на 90% и снижении административной нагрузки на 30%. Однако консалтинговая отрасль с ее относительно стандартизированной и ориентированной на процессы бизнес-моделью может лучше подходить для автоматизации. Другие отрасли, такие как производство и розничная торговля, имеют более сложные и разнообразные бизнес-процессы, и результаты применения автономных агентов могут быть разными. Возможно, пример McKinsey & Company в большей степени демонстрирует потенциал автономных агентов в конкретных отраслях и конкретных сценариях, а его универсальность еще требует дальнейшего изучения.

Пример компании Thomson Reuters, создающей агентов профессионального уровня для юридической экспертизы, указывает на перспективность автономных агентов в областях, требующих большого опыта. Юридическая экспертиза требует высокой квалификации и опыта, и попытки Thomson Reuters показали, что Copilot Studio способна создавать агентов для решения сложных специализированных задач. Но это также означает, что создание таких агентов требует значительных инвестиций в экспертизу и данные о домене. Создание таких же продвинутых агентов может оказаться непростой задачей для организаций, не обладающих необходимыми данными и опытом.

Области применения автономных агентов представляются очень широкими и охватывают широкий спектр секторов и отраслей. Microsoft также планирует внедрить десять готовых автономных агентов в Dynamics 365, чтобы еще больше расширить сценарии их применения. Однако стоит отметить, что ценность автономного агента в конечном итоге зависит от его способности решать реальные проблемы. Если агент просто автоматизирует повторяющиеся задачи, не повышая при этом интеллектуальность бизнес-решений, его ценность будет значительно снижена.

Новые функции Copilot Studio: "шаг вперед" в автономности?

Новые функции, выпущенные в Copilot Studio, такие как автономные триггеры, динамическое планирование агентов и обзор деятельности, призваны повысить автономность и управляемость агентов. Автономные триггеры позволяют агентам "автоматически реагировать на бизнес-сигналы и инициировать задачи", что звучит разумно, но на практике как избежать "ложных триггеров" и "чрезмерного триггерства"? Как убедиться, что логика триггеров агента соответствует бизнес-целям?

Динамическое планирование агентов подчеркивает способность агента быть "гибким" и динамически корректировать свой путь выполнения в зависимости от различных ситуаций. Это, несомненно, ключевой шаг в повышении интеллектуальности агента. Однако сложность динамических планов может принести и новые проблемы. Как обеспечить рациональность и эффективность динамических планов? Как сделать так, чтобы пользователи понимали и доверяли динамическому процессу принятия решений агентом?

Функция "Обзор деятельности" предназначена для повышения "прозрачности и подотчетности" агентов. Это очень важно для приложений корпоративного уровня. Благодаря ведению журналов и оперативному мониторингу пользователи могут лучше понять рабочий статус агента и процесс принятия решений, а также своевременно выявлять и устранять проблемы. Однако это также предъявляет повышенные требования к возможностям мониторинга и управления платформы.

Агент Copilot Studio использует новейшие модели, включая семейство OpenAI o1-like. Более мощные модели, несомненно, улучшат способность агента рассуждать и решать проблемы. Однако увеличение производительности моделей часто сопровождается ростом затрат. Предприятиям необходимо учитывать экономическую эффективность при создании более интеллектуальных агентов. Специфическая производительность и стоимость моделей серии OpenAI o1, а также их практическое применение в области автономных агентов требуют дальнейшего изучения.

Безопасность и управление: "спасательный круг" автономных агентов

Microsoft подчеркнула "безопасность и надежность" платформы Copilot Studio и рассказала о таких функциях, как защита данных корпоративного уровня, ограждение и контроль безопасности, а также управление жизненным циклом. Эти функции очень важны для приложений корпоративного класса. Автономные агенты вовлечены в основные бизнес-процессы предприятия и работают с конфиденциальными данными, и безопасность является их "спасательным кругом". Инвестиции Microsoft в безопасность и управление заслуживают признания, но реальные результаты применения нуждаются в тщательном тестировании и проверке. Особенно для крупных предприятий и отраслей с высоким уровнем регулирования обеспечение соответствия и безопасности автономных агентов будет долгосрочной и постоянной проблемой.

Будущее "AI-first": возможности и проблемы

Microsoft позиционирует Copilot как "новый пользовательский интерфейс для ИИ" и считает, что автономные агенты сделают рабочие процессы "умнее и устойчивее". Это образное видение. Сочетание Copilot и автономных агентов действительно может изменить взаимодействие человека и компьютера и продвинуть организации к "ИИ-первому" будущему. Однако от "видения" до "реальности" еще далеко.

Выпуск Copilot Studio, несомненно, предоставляет предприятиям новую платформу и инструмент для внедрения автономных интеллектов. Однако для того, чтобы по-настоящему раскрыть потенциал автономных интеллектов, необходимо преодолеть еще множество проблем, включая зрелость технологий, проработку сценариев применения, предотвращение рисков безопасности и принятие пользователями. Уже скоро состоится конференция Microsoft Ignite 2024, на которой мы сможем увидеть больше "сухих продуктов" и практических примеров применения автономных агентов Copilot Studio. Давайте подождем и посмотрим, сможет ли Copilot Studio действительно привести предприятия в новую эру автономных интеллектуальных тел.