Beyond Expectations: AI Agents a další kapitola práce

Agenti umělé inteligence neboli autonomní agenti jsou na začátku. Velmi brzy – konec první směny brzy. Toto pole je plné inovací, od převratného výzkumu přes ověřování konceptů až po praktické aplikace – to vše naznačuje obrovský potenciál umělé inteligence. 

Není pochyb o tom, že autonomní agenti promění každé jednotlivé odvětví a jejich schopnosti přesahují pouhou automatizaci úkolů až po přepracování pracovních postupů, simulaci složitých scénářů a snížení potřeby lidského zásahu do různých procesů. Díváme se na (krátkodobou) budoucnost, kde agenti mohou provádět rozsáhlé simulace, předělávat marketingové kampaně nebo dokonce automatizovat složité procesy testování výzkumu a vývoje.

Boston Consulting Group (BCG) zdůrazňuje evoluční skok od velkých jazykových modelů (LLM) po autonomní agenty navržené tak, aby prováděli úkoly od začátku do konce, monitorovali výsledky, přizpůsobovali se a používali nástroje autonomně k dosažení cílů. Představují významný krok ke skutečné umělé inteligenci, schopné samostatného provozu bez nepřetržitého lidského dohledu. 

Pokud jde o velikost trhu, autonomní AI a autonomní agenti byly v roce 4.8 oceněny na 2023 miliardy USD a odhaduje se, že mezi lety 43 a 2023 zaregistrují CAGR přes 2028 % a dosahují 28.5 miliardy. Je jasné, že jsme na pokraji změny paradigmatu – fáze plná očekávání, vzrušení, skepse a pragmatické hodnocení. Tento posun není jen o technologickém pokroku; jde o předefinování našeho samotného přístupu k práci, produktivitě a inovacím. Téměř každý investor, zakladatel, vývojář a technologický nadšenec se snaží porozumět dopadu, který tato technologie bude mít na to, jak pracujeme v našem životě i mimo něj, a posoudit důsledky pro jejich provoz a strategické cíle. 

Nyní však postrádáme schopnost plně porozumět velikosti posunu hmoty, který to způsobí. Jediné, co můžeme, je spekulovat. Tento článek je přesně to – moje spekulace o rozvíjející se dynamice autonomních agentů a jejích důsledcích pro zakladatele, investory a širší ekonomiku. Budu mluvit o tom, jak my ve Forum Ventures přemýšlíme a investujeme do prostoru a také poskytujeme mapu trhu se společnostmi, o kterých věříme, že vedou průzkum. 

Kde jsme dnes

Navzdory značnému pokroku ve výzkumu a ověřování konceptů se všichni stále snažíme pochopit a navrhnout, jak využít plné schopnosti agentů AI. Zatím dochází ke souběhu tří trendů:

1. Pokroky v oblasti AI a efektivity, rozšiřující hranice toho, co je možné. 
2. Klesající náklady na akční schopnosti, jako je například ChatGPT 4.0, zpřístupňují použití agentů AI více lidem a způsobují širší přijetí a celkové přijetí této technologie.
3. Demokratizace přístupu k umělé inteligenci, ať už open source, či nikoli, umožňující širšímu spektru subjektů zkoumat a implementovat řešení umělé inteligence, čímž se zrychluje tempo inovací.

Stejně jako u každé nové technologie, zejména u tak velké transformace, existuje řada výzev, které jsou v procesu řešení. Zde jsou dva nejlepší:

1. Bezpečnost a přesnost

Stále více se zaměřuje na vývoj nezbytné infrastruktury k zajištění bezpečného a etického nasazení agentů AI. Pro mnoho průmyslových odvětví a podniků není prostor pro chyby. Pokud má LLM míru halucinací byť jen 0.1 %, nelze mu nikdy věřit v žádném kritickém procesu a tato chybovost musí být ještě nižší u procesu o 10 nebo 100 krocích. Řešení tohoto problému je prvořadé pro široké přijetí a mnoho společností čeká, než přijmou LLM jako součást své technologické sady nebo jako zcela nový způsob fungování. 

Vytvářejí se nástroje pro monitorování přesnosti a bezpečnosti prostřednictvím pozorovatelnosti a uživatelských oprávnění, stejně jako etické rámce, které podporují odpovědný přístup k integraci AI. Viděli jsme, že některé společnosti to dělají dobře, PrivateAI být jedním z nich. Používají vyvození, aby zajistili, že společnosti nebudou trénovat soukromá data, aby nedošlo k jejich úniku. Jsme také velmi nadšeni z nových společností přicházejících na trh, jako je SafeguardAI – autonomní agent umělé inteligence, který chrání před halucinacemi a umožňuje podnikům rychlejší nasazení generativní umělé inteligence.

Kromě toho se vyvíjejí nástroje, jako jsou automatické vyhodnocovací metriky, rámce pro lidské hodnocení a diagnostické datové sady, které pomáhají při hodnocení a zlepšování přesnosti LLM. Tyto nástroje pomáhají výzkumníkům a vývojářům identifikovat silné a slabé stránky LLM a řídit další pokroky v této oblasti.

2. Interakce člověk-AI

Problémem je, do jaké míry by měli lidé interagovat se softwarem, který je autonomní. Existují obavy z potenciálních rizik systémů umělé inteligence fungujících bez dostatečné lidské kontroly, tj. jak velká autonomie je příliš velká. Musíme však také zjistit, jak moc chceme, aby byli lidé ve smyčce, a jaká úroveň lidské interakce vytváří větší bezpečnost a zároveň omezuje předsudky a snižuje možnost lidské chyby. Na to zatím nemáme dobré odpovědi, v žádném rozumném měřítku.

Z oportunistického hlediska doufám, že dokážeme definovat nové paradigma pro autonomní software, který bude fungovat pod kontrolou lidí způsobem, který je monitorován a pozorován, takže lidé mohou zastavit potenciálně „fatální“ věci, aby se nestaly jako mnohem větší verze bleskového krachu v ekonomice. Podle mého názoru ti, kteří to dokážou vybudovat, vyhrají a přinesou transformační příležitosti. 

Posun od úkolově orientovaných k cílově orientovaným procesům

Neexistuje žádný sektor nebo oblast práce, která by zůstala nedotčena agenty AI, a mnoho změn, ke kterým dojde, bude v blízké budoucnosti. Podle mého názoru ojeden z nejhlubších dopadů, které budou mít agenti AI je posun od úkolově orientovaných k cílově orientovaným procesům. Dnes něco vložíte do počítače, například „napište mi zprávu o agentech umělé inteligence“, a počítač vám něco vrátí, což pak provedete. Jedná se o výzvu velmi orientovanou na úkoly a stále vyžaduje, aby uživatel zaškolil agenta podle cílů a tónu hlasu dané osoby. Je to však omezeno na toto, a proto je výstup do značné míry určován kvalitou tréninkového vstupu plus předem stanovené (a možná omezené) cíle uživatele, který je stále silně závislý na lidské činnosti. 

Nedostatečně využívaná síla agentů AI je v síle cílevědomé práce. Budoucnost již nebude představovat rutinní popis procesů krok za krokem nebo složité rychlé inženýrství procesů. Společnosti a lídři by měli změnit své myšlení o tom, jak budují a používají autonomní procesy založené na pravidlech, kde jsou předepsány cíle a agenti určují nejlepší cestu k dosažení tohoto výsledku (s vhodnými lidskými zásahy). Příkladem může být: „zarezervujte mi akci v New Yorku se 100 profesionály, kteří se chtějí dozvědět o tom, jak umělá inteligence proniká na americký zdravotnický trh, od jednoho z našich řečníků“. V takovém případě bude umělá inteligence využita k operacionalizaci strategického myšlení mimo omezený rozsah možností, které by jednoduchý úkol mohl splnit.

Toto je zcela nový způsob myšlení a práce. Neexistuje téměř žádný soubor cílů, které v současné době sledujeme s počítačem, které by nebyly sledovány divoce jinak. Půjde o zásadní změnu v tom, jak se orientujeme a jak je práce koncipována a vykonávána. 

Monetizace a dynamika trhu

Jak se umělá inteligence stává integrálnější součástí obchodních modelů, přehodnocují se tradiční monetizační strategie. Například právě nyní v podnikovém softwaru obecně zákazníci kupují místa a využití. Na spotřebitelské straně lidé nakupují v aplikaci. Naší hypotézou je, že se to posune tak, že softwarové společnosti budou moci prodávat spíše výsledky než nástroje. Budou lidé a firmy platit za výsledky? Aby bylo dosaženo jejich cílů? Ještě si nejsme jisti. Vidíme to však jako odraz širšího trendu směrem k hodnotově založeným závazkům. Existují však problémy s předpovídáním ziskovosti a řízením nákladů, zejména s ohledem na výpočetně náročný charakter technologií AI. 

Rozhodnutí, do koho a do čeho investovat v nejranější fázi

Kdykoli investujeme v této rané fázi, zakladatel je jednou z největších sázek, které děláme – podíváme-li se jak na postavení zakladatele a trhu, tak na osobnost zakladatele. S AI Agents se tento objektiv stává ještě důležitějším, protože s tolika neznámými řešeními, které se vytváří dnes, pravděpodobně nebude to, co se bude budovat zítra, ale zakladatel zůstane stejný. Díváme se tedy nejen na to, jak se zakladatel-trh hodí, ale také na jejich připoutanost k problému, jak se dívají na problém nastavený jinak než na stávající paradigma, že jsou ochotni přijmout neznámé a že mají plasticitu a flexibilitu. držet krok s trhem, který má tak velký tok. 

Po zakladateli se podíváme na trh a na to, zda existuje velký celkový adresný trh a důvěryhodná cesta k příležitosti k tržbám ve výši 1 miliardy USD. Jsme otevřeni jak starším trhům, jako je proptech a dodavatelský řetězec, tak více progresivním, flexibilním trhům, jako je fintech a eCommerce, pokud spouštěcí řešení / nástroj přinese oproti starému způsobu vylepšení funkce o krok.

Naším třetím cílem při hodnocení řešení agenta umělé inteligence je, zda bude tento nástroj kompatibilní s budoucím softwarem zaměřeným na umělou inteligenci. Jinými slovy, bude se navrhované řešení hladce integrovat a vylepšit to, jak vidíme budoucí softwarové prostředí a zásobník na tomto trhu.

Zatím nemůžeme dělat správné předpovědi založené na nákladech. Právě teď jsou podniky s umělou inteligencí podstatně méně ziskové než podniky SaaS. Náklady spojené se zpracováním a analýzou dat v systémech umělé inteligence se mohou rychle nahromadit. Než budeme moci provést tento typ hodnocení, bude nutné dosáhnout krátkodobého pokroku, který zvýší efektivitu umělé inteligence a sníží provozní náklady. V ideálním případě existují pokroky, které zrcadlí Mooreův zákon v sektoru umělé inteligence a díky zvýšeným investicím se snižují náklady na napájení i čipy. Pokud dokážeme najít rovnováhu, kde je AI nejen inovativní, ale také ekonomicky udržitelná, pak jsme zlatí. Ale stále je tu tolik neznámých a většina z nás hádá (slušně řečeno vytváří informované spekulace).

'Brave New World' možností

Většina lidí považuje zavedení ChatGPT za "iPhone moment" AI. Nicméně si myslím, že tam nejsme...zatím. K dnešnímu dni tato rozhraní chatu neudělala o mnoho víc, než jen zefektivnila naše současné pracovní postupy. I když tyto nástroje nepochybně usnadnily správu úkolů, náš přístup zůstává zásadně orientován na úkoly. Širší vizí je zcela transformovat tuto dynamiku, kde umělá inteligence bude schopna operacionalizovat strategické myšlení a provádět komplexní výstupy s ještě menším vstupem od lidí. Skutečným okamžikem pro iPhone by proto mohlo být odhalení agentů AI jako výchozí sady B2B aplikací, což bude mít obrovský dopad na budoucnost práce. 

Za deset let ode dneška není pochyb o tom, že se ohlédneme zpět a budeme žasnout nad myšlenkou, že jsme dříve fungovali spíše na základě seznamů úkolů, než abychom stanovovali strategické cíle a umožňovali umělé inteligenci, aby nám pomohla tyto cíle opakovat a vylepšit. Tento posun směrem k cílově orientovanému pracovnímu prostředí nepředstavuje jen evoluci v technologii, ale také transformaci toho, jak konceptualizujeme a přistupujeme ke své práci. 

Cesta vpřed je plná nejistot, ale potenciál umělé inteligence způsobit revoluci v odvětvích, rozšířit lidský potenciál, řídit smysluplný pokrok a přinést trvalou hodnotu je nepopiratelný. Naším závazkem je procházet těmito nejistotami a identifikovat, sázet a podporovat iniciativy v rané fázi umělé inteligence a brilantní mozky, které přivádějí své vize k životu.