Mimo očekávání: AI agenti a další kapitola práce

AI agenti, nebo autonomní agenti, jsou ve svých raných dnech. Velmi raných – na začátku prvního zápasu raných. Oblast je plná inovací, od průlomového výzkumu po prokázané koncepty a praktické aplikace – všechny naznačují obrovský potenciál AI.

Není pochyb o tom, že autonomní agenti transformují každý jednotlivý průmysl, s jejich schopnostmi sahajícími za hranice pouhé automatizace úkolů a redesignováním pracovních postupů, simulací komplexních scénářů a snižováním potřeby lidského zásahu v různých procesech. Díváme se na budoucnost, kde agenti mohou spouštět rozsáhlé simulace, redesignovat marketingové kampaně nebo dokonce automatizovat komplexní testovací procesy R&D.

Boston Consulting Group (BCG) zdůrazňuje evoluční skok z velkých jazykových modelů (LLM) na autonomní agenti navržené pro provádění úkolů od začátku do konce, monitorování výsledků, přizpůsobování a používání nástrojů autonomně k dosažení cílů. Tyto agenti představují významný krok směrem k skutečné umělé inteligenci, schopné nezávislého provozu bez neustálého lidského dohledu.

Z hlediska velikosti trhu byly autonomní AI a autonomní agenti v roce 2023 oceněny na 4,8 miliardy USD a odhaduje se, že do roku 2028 zaznamenají růst o více než 43%, dosáhnuvší 28,5 miliardy. Je zřejmé, že jsme na prahu paradigmatu – fáze plné očekávání, nadšení, skepse a pragmatické evaluace. Tato změna není pouze o technologickém pokroku; je o předefinování našeho přístupu k práci, produktivitě a inovacím. Téměř každý investor, zakladatel, vývojář a technický nadšenec se snaží pochopit dopad, který tato technologie bude mít na naši práci v našich životech a za nimi, a vyhodnotit důsledky pro své operace a strategické cíle.

Nicméně, zatím nemáme schopnost plně pochopit rozsah této změny. Vše, co můžeme udělat, je spekulovat. Tento článek je pouze mou spekulací o rozvíjejících se dynamikách autonomních agentů a jejich dopadech na zakladatele, investory a širší ekonomiku. Budu mluvit o tom, jak my v Forum Ventures přemýšlíme a investujeme do tohoto prostoru, a také poskytnu mapu trhu s společnostmi, o kterých věříme, že jsou lídry v tomto průzkumu.

Kde jsme dnes

Navzdory značnému pokroku ve výzkumu a prokázaných konceptech se všichni stále snaží porozumět a projet, jak využít plné schopnosti AI agentů. Dosud existuje spojení tří trendů:

1. Pokroky v AI dovednostech a efektivitě, rozšiřující hranice toho, co je možné.
2. Snižující se náklady na provedení schopností, jako je například ChatGPT 4.0, což umožňuje širšímu okruhu lidí používat AI agenti a způsobuje širší přijetí a celkové přijetí této technologie.
3. Demokratizace přístupu k AI, otevřenému zdroji nebo ne, umožňující širšímu okruhu subjektů prozkoumat a implementovat AI řešení, a tím urychlit tempo inovací.

Jako u každé nové technologie, zejména takové transformace, existují různé výzvy, které jsou v procesu řešení. Zde jsou dvě hlavní:

1. Bezpečnost a přesnost

Existuje rostoucí zaměření na vývoj nezbytné infrastruktury pro zajištění bezpečného a etického nasazení AI agentů. Pro mnoho průmyslových odvětví a firem není prostor pro chyby. Pokud má LLM hallucinační rychlost pouze 0,1 %, nemůže být nikdy důvěryhodný v kritickém procesu, a tato chybová rychlost musí být ještě nižší pro 10 nebo 100 kroků. Řešení tohoto problému je zásadní pro široké přijetí, a mnoho firem čeká, než přijme LLM jako součást své technologické sady nebo jako zcela novou cestu operací.

Nástroje pro monitorování přesnosti a bezpečnosti prostřednictvím pozorovatelnosti a uživatelského povolení, stejně jako etické rámce, jsou vytvářeny pro podporu zodpovědného přístupu k integraci AI. Viděli jsme některé společnosti, které to dělají dobře, PrivateAI je jednou z nich. Používají inferenci, aby zajistili, že společnosti nejsou trénovány na soukromých datech, aby se zabránilo úniku. Také jsme velmi nadšeni z nových společností, které vstupují na trh, jako je SafeguardAI – autonomní AI agent, který chrání před halucinacemi, umožňující podnikům nasadit generativní AI rychleji.

Kromě toho jsou vyvíjeny nástroje, jako jsou automatické hodnocení metriky, lidské hodnocení rámce a diagnostické sady, aby pomohly při hodnocení a zlepšení přesnosti LLM. Tyto nástroje pomáhají výzkumníkům a vývojářům identifikovat silné a slabé stránky LLM a vést další pokroky v oblasti.

2. Interakce mezi lidmi a AI

Výzvou zde je, do jaké míry by lidé měli interagovat se softwarem, který je autonomní. Existují obavy z potenciálních rizik AI systémů, které fungují bez dostatečné lidské kontroly, tj. kolik autonomie je příliš mnoho. Ale musíme také určit, kolik lidí chceme mít v smyčce a jakou úroveň lidské interakce vytváří více bezpečnosti, zatímco omezuje předpojatosti a snižuje šanci na lidskou chybu. Nemáme dosud dobré odpovědi na tyto otázky, alespoň ne v rozumném měřítku.

Z oportunismu jsem nadějný, že můžeme definovat nový paradigm pro autonomní software, aby fungoval uvnitř lidské kontroly, způsobem, který je monitorován a pozorován, aby lidé mohli zastavit potenciálně „fatální“ věci, které se dějí, jako je větší verze flash crash v ekonomice. V mém názoru ti, kteří tohle postaví, vyhrají a dodají transformační příležitosti.

Přechod z úkolů na cíle

Neexistuje žádný sektor nebo oblast práce, která by zůstala nedotčena AI agenti, a většina změn, ke kterým dojde, bude v blízké budoucnosti. Mým názorem je, že jedním z nejhlubších dopadů, které AI agenti budou mít, je přechod z úkolů na cíle. Dnes zadáte něco do počítače, jako například „napište mi článek o AI agentech“, a počítač vám dá něco zpět, co pak provedete. To je velmi úkolově orientovaný prompt, a stále vyžaduje, aby uživatel trénoval agenta podle cílů a tónu osoby. Ale je omezeno na to, a proto je výstup většinou určen kvalitou vstupních dat, plus předem stanovenými (a možná omezenými) cíli uživatele, které jsou stále silně závislé na lidských akcích.

Nevyužitá síla AI agentů spočívá v síle cíle orientované práce. Budoucnost nebude již o rovném, krok za krokem, procesním popisu nebo komplikovaném inženýrství promptů pro procesy. Společnosti a lídři by měli změnit své myšlení o tom, jak vytvářet a používat autonomní, pravidla založená procesy, kdy jsou cíle předepsány a agenti určují nejlepší cestu vpřed k dosažení tohoto výsledku (s odpovídajícími lidskými zásahy). Příkladem tohoto by mohlo být, „zarezervujte mi událost v New York City s 100 profesionály, kteří chtějí se naučit o tom, jak AI proniká do zdravotnického trhu ve Spojených státech od jednoho z našich řečníků“. V takovém případě bude AI použita k operacionalizaci strategického myšlení nad omezeným rozsahem možností, které by mohl úkol splnit.

To je zcela nový způsob myšlení a práce. Skoro neexistuje žádný soubor cílů, které目前 sledujeme s počítačem, který by nebyl sledován zcela jinak. To bude fundamentální změna v tom, jak se orientujeme, a jak je práce koncipována a provedena.

Monetizace a tržní dynamika

Jak se AI stává více integrovanou do obchodních modelů, tradiční strategie monetizace jsou přehodnocovány. Například v současné době v podnikovém softwaru zákazníci kupují místa a použití. Na spotřebitelské straně lidé dělají nákupy v aplikacích. Naše hypotéza je, že se to změní, a software společnosti budou moci prodávat výsledky, spíše než nástroje. Budou lidé a firmy platit za výsledky? Za dosažení svých cílů? Nemáme dosud jistotu. Ale vidíme to jako odraz širšího trendu směrem k hodnotovým závazkům. Existují však výzvy při předpovídání ziskovosti a řízení nákladů, zejména vzhledem k výpočetně náročné povaze AI technologií.

Rozhodnutí, komu a čemu investovat v nejranější fázi

Whenever investujeme do této rané fáze, zakladatel je jednou z největších sázek, které děláme – hledáme zakladatelský trh a osobnost. S AI agenti se toto hledisko stává ještě důležitějším, protože s tolik neznámými, řešení, které se buduje dnes, nebude pravděpodobně tím, co se bude budovat zítra, ale zakladatel zůstane stejný. Takže se díváme nejen na zakladatelský trh, ale také na jejich připoutanost k problému, jak na něj hledí jinak než stávající paradigmata, že jsou ochotni přijmout neznámé, a že mají plasticitu a flexibilitu, aby drželi krok s trhem, který má tolik fluktuací.

Po zakladateli se díváme na trh a zda existuje velký adresovatelný trh a věrohodná cesta k příležitosti 1 miliardy dolarů v příjmu. Jsme otevřeni jak tradičním trhům, jako je proptech a dodavatelský řetězec, tak i progresivnějším, flexibilnějším trhům, jako je fintech a e-commerce, pokud startupové řešení / nástroj dodá skokový zlepšení oproti starému způsobu.

Naše třetí zaměření při hodnocení AI agentního řešení je, zda bude nástroj kompatibilní v AI-centrické softwarové budoucnosti. Jinými slovy, zda navrhované řešení bude bezproblémově integrovat a vylepšit, jak vidíme budoucí softwarový krajina a stack v tomto trhu.

Nemůžeme dělat správné nákladové předpovědi zatím. V současné době jsou AI podniky fundamentálně méně ziskové než SaaS podniky. Náklady spojené se zpracováním a analýzou dat v AI systémech mohou rychle narůst. Bude potřeba krátkodobý pokrok, který vylepší AI efektivitu a sníží provozní náklady, než budeme moci tuto evaluaci provést. Ideálně by měly být pokroky, které odrážejí Mooreův zákon v AI sektoru, a obě síla a náklady na čip jsou sníženy kvůli zvýšeným investicím. Pokud najdeme rovnováhu, kde je AI nejen inovativní, ale také ekonomicky udržitelná, pak jsme v pohodě. Ale stále existuje tolik neznámých, a většina z nás se pouze domnívá (dělá informované spekulace, aby to řekl hezky).

‘Statečná nová svět’ možností

Většina lidí považuje zavedení ChatGPT za “iPhone moment” AI. Ale nemyslím si, že jsme tam ještě… Až dosud tyto chatovací rozhraní nedělala nic víc, než streamování našich současných pracovních postupů. Ačkoli tyto nástroje bezpochyby učinily úkoly snazšími, náš přístup zůstává fundamentálně úkolově orientován. Širší vize je transformovat tuto dynamiku úplně, kde AI bude schopna operacionalizovat strategické myšlení a provádět komplexní výstupy, s ještě méně vstupů od lidí. Skutečný “iPhone moment” může být odhalení AI agentů jako výchozí sada B2B aplikací, které budou mít nepřiměřený dopad na budoucnost práce.

O deset let později nebude pochyb o tom, že budeme ohromeni myšlenkou, že jsme dříve pracovali na základě seznamů úkolů, spíše než nastavování strategických cílů a umožnění AI, aby nám pomohla iterovat a vylepšit tyto cíle. Tento přechod směrem k cíle orientovanému pracovním prostředí představuje nejen evoluci v technologii, ale také transformaci v tom, jak konceptualizujeme a přistupujeme k naší práci.

Cesta vpřed je plná neznámých, ale potenciál AI pro revoluci v odvětvích, zesílení lidského potenciálu, vedení smysluplného pokroku a dodání trvalé hodnoty je nezpochybnitelný. Naše závazek je navigovat tyto neznámé, identifikovat, vsadit se a podpořit rané AI iniciativy a géniové mysli, které přivádějí své vize k životu.