Το μονοπάτι από το RPA στους Αυτόνομους Πράκτορες

Ένας ανακριτής οικονομικού εγκλήματος που κάποτε λάμβανε μεγάλους όγκους ειδοποιήσεων ύποπτης δραστηριότητας που απαιτούσαν κουραστική ερευνητική εργασία, συλλέγοντας χειροκίνητα δεδομένα σε όλα τα συστήματα προκειμένου να εξαλειφθούν τα ψευδώς θετικά στοιχεία και να συντάξουν Αναφορές ύποπτης δραστηριότητας (SAR) για τα άλλα. Σήμερα, λαμβάνει ειδοποιήσεις προτεραιότητας με αυτοματοποιημένη έρευνα και προτεινόμενο περιεχόμενο που μπορεί να δημιουργήσει SAR μέσα σε λίγα λεπτά.

Ένας υπεύθυνος σχεδιασμού κατηγοριών λιανικής που προηγουμένως έκανε πολύωρη ανάλυση των αναφορών των προηγούμενων εβδομάδων για να προσπαθήσει να αποκαλύψει πληροφορίες σχετικά με το ποια προϊόντα παρουσιάζουν χαμηλή απόδοση και γιατί, χρησιμοποιεί τώρα την τεχνητή νοημοσύνη για να παρέχει βαθιές πληροφορίες που αναδεικνύουν προβληματικές περιοχές και προτείνει διορθωτικές ενέργειες, με προτεραιότητα για τον μέγιστο επιχειρηματικό αντίκτυπο. Ένας μηχανικός βιομηχανικής συντήρησης χρησιμοποιεί έναν copilot που διεξάγει 24/7 παρακολούθηση της υγείας των περιουσιακών στοιχείων και προβλέπει ζητήματα και δημιουργεί προειδοποιήσεις στα αρχικά στάδια μηχανικών προβλημάτων ή προβλημάτων απόδοσης, μειώνοντας τον απρογραμμάτιστο χρόνο διακοπής λειτουργίας.

Αυτοί οι μετασχηματισμοί συμβαίνουν σε όλες τις επιχειρήσεις σήμερα, σηματοδοτώντας μια θεμελιώδη αλλαγή: οι κάθετες εφαρμογές που συνδυάζουν προγνωστική, παραγωγική και αναδυόμενη τεχνητή νοημοσύνη αυξάνουν και μεταμορφώνουν την αυτοματοποίηση ροής εργασιών, παρέχοντας στοχευμένες, εξελιγμένες δυνατότητες που αντιμετωπίζουν πολύ πιο περίπλοκες και συμφραζόμενες προκλήσεις από προηγούμενες λύσεις.

Gartner's 2024 Hype Cycle για αναδυόμενες τεχνολογίες ανέδειξε την αυτόνομη Τεχνητή Νοημοσύνη ως μία από τις τέσσερις κορυφαίες αναδυόμενες τεχνολογικές τάσεις της χρονιάς—και δικαιολογημένα. Με τους μη-Τεχνικούς πράκτορες, οι χρήστες έπρεπε να ορίσουν τι έπρεπε να αυτοματοποιήσουν και Αυτό που μπερδεύει, είναι το πώς. να το κάνουμε με μεγάλη λεπτομέρεια. Ωστόσο, οι εφαρμογές που συνδυάζουν προγνωστική, παραγωγική και σύντομα τεχνητή νοημοσύνη με εξειδικευμένες κάθετες πηγές γνώσης και ροές εργασίας μπορούν να αντλήσουν πληροφορίες από ανόμοιες πηγές σε όλη την επιχείρηση, να επιταχύνουν και να αυτοματοποιήσουν επαναλαμβανόμενες εργασίες και να κάνουν συστάσεις για ενέργειες υψηλού αντίκτυπου. Οι επιχειρήσεις που χρησιμοποιούν αυτές τις εφαρμογές συνειδητοποιούν ταχύτερη και ακριβέστερη λήψη αποφάσεων, ταχεία αναγνώριση και αποκατάσταση προβλημάτων, ακόμη και προληπτικά μέτρα για να αποτρέψουν την εμφάνιση προβλημάτων εξαρχής.

Οι πράκτορες AI αντιπροσωπεύουν το επόμενο κύμα στην επιχειρηματική τεχνητή νοημοσύνη. Βασίζονται στα θεμέλια της προγνωστικής και παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης, αλλά κάνουν ένα σημαντικό άλμα προς τα εμπρός όσον αφορά την αυτονομία και την προσαρμοστικότητα. Οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι απλώς εργαλεία ανάλυσης ή δημιουργίας περιεχομένου—είναι έξυπνα συστήματα ικανά για ανεξάρτητη λήψη αποφάσεων, επίλυση προβλημάτων και συνεχή μάθηση. Αυτή η πρόοδος σηματοδοτεί μια μετατόπιση από την τεχνητή νοημοσύνη ως εργαλείο υποστήριξης στην τεχνητή νοημοσύνη ως ενεργό συμμετέχοντα στις επιχειρηματικές διαδικασίες, ικανή να ξεκινήσει ενέργειες και να προσαρμόσει στρατηγικές σε πραγματικό χρόνο.

Η Εξέλιξη από το RPA στους Αυτόνομους Πράκτορες

Παραδοσιακά, το RPA χρησιμοποιήθηκε για επαναλαμβανόμενες διεργασίες που βασίζονται σε ευρετικές μεθόδους και εργασίες χαμηλής πολυπλοκότητας με δομημένες εισαγωγές δεδομένων. Το RPA χρησιμοποιεί δομημένες εισόδους και καθορισμένη λογική για την αυτοματοποίηση εξαιρετικά επαναλαμβανόμενων διαδικασιών όπως η εισαγωγή δεδομένων, η μεταφορά αρχείων και η συμπλήρωση φορμών. Η ευρεία διαθεσιμότητα προσιτής, εξαιρετικά αποτελεσματικής προγνωστικής και παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης έχει αντιμετωπίσει το επόμενο επίπεδο πιο περίπλοκων επιχειρηματικών προβλημάτων που απαιτούν εξειδικευμένη τεχνογνωσία στον τομέα, ασφάλεια επιχειρηματικής κλάσης και δυνατότητα ενσωμάτωσης διαφορετικών πηγών δεδομένων.

Στο επόμενο επίπεδο, οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης υπερβαίνουν τους αλγόριθμους και το λογισμικό πρόβλεψης τεχνητής νοημοσύνης με την ικανότητά τους να λειτουργούν αυτόνομα, να προσαρμόζονται σε μεταβαλλόμενα περιβάλλοντα και να λαμβάνουν αποφάσεις με βάση προ-προγραμματισμένους κανόνες και συμπεριφορές που έχουν μάθει. Ενώ τα παραδοσιακά εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να υπερέχουν σε συγκεκριμένες εργασίες ή ανάλυση δεδομένων, οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να ενσωματώσουν πολλαπλές δυνατότητες για την πλοήγηση σε πολύπλοκα, δυναμικά περιβάλλοντα και την επίλυση πολύπλευρων προβλημάτων. Οι πράκτορες AI μπορούν να βοηθήσουν τους οργανισμούς να είναι πιο αποτελεσματικοί, πιο παραγωγικοί και να βελτιώσουν την εμπειρία των πελατών και των εργαζομένων, μειώνοντας ταυτόχρονα το κόστος.

Όταν κατασκευάζονται με τα σωστά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης ως εργαλεία και με κάθετες πηγές δεδομένων και μηχανική εκμάθηση για την υποστήριξη εξειδικευμένων συμφραζόμενων δραστηριοτήτων, οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης γίνονται εργάτες υψηλής παραγωγικότητας όσον αφορά την αποκρυπτογράφηση του προβλήματος, τη λήψη των σωστών βημάτων, την ανάκτηση από λάθη και τη βελτίωση με την πάροδο του χρόνου στις συγκεκριμένες εργασίες.

Πλοήγηση στην υλοποίηση: Βασικές πτυχές που πρέπει να λάβουν υπόψη οι επιχειρήσεις

Η εφαρμογή προγνωστικής, παραγωγικής και, τελικά, τεχνητής νοημοσύνης σε μια επιχείρηση μπορεί να είναι εξαιρετικά επωφελής, αλλά η λήψη των σωστών βημάτων πριν από την ανάπτυξη για τη διασφάλιση της επιτυχίας είναι κρίσιμης σημασίας. Εδώ είναι μερικά από τα κύρια ζητήματα για τις επιχειρήσεις καθώς εξετάζουν και αρχίζουν να αναπτύσσουν πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης.

• Ευθυγράμμιση με επιχειρηματικούς στόχους: Για να είναι επιτυχής η υιοθέτηση της επιχειρηματικής τεχνητής νοημοσύνης, θα πρέπει να αντιμετωπίζει συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης σε συγκεκριμένους κλάδους και να προσφέρει αυξημένη παραγωγικότητα και ακρίβεια. Συμμετέχετε τακτικά τα ενδιαφερόμενα μέρη της επιχείρησης στη διαδικασία αξιολόγησης/επιλογής τεχνητής νοημοσύνης για να διασφαλίσετε την ευθυγράμμιση και να παρέχετε σαφή απόδοση επένδυσης (ROI). Τα προϊόντα θα πρέπει να προσαρμόζονται σε διαδικασίες και ροές εργασίας που βελτιώνουν μετρήσιμα τα αποτελέσματα για τις καθορισμένες περιπτώσεις χρήσης και τους κάθετους τομείς.
• Ποιότητα, ποσότητα και ενοποίηση δεδομένων: Καθώς τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης απαιτούν μεγάλες ποσότητες δεδομένων υψηλής ποιότητας για να λειτουργήσουν αποτελεσματικά, οι επιχειρήσεις πρέπει να εφαρμόσουν ισχυρούς αγωγούς συλλογής και επεξεργασίας δεδομένων για να εξασφαλίσουν ότι η τεχνητή νοημοσύνη λαμβάνει τρέχοντα, ακριβή, σχετικά δεδομένα. Η επιμέλεια πηγών δεδομένων μειώνει σημαντικά τον κίνδυνο παραισθήσεων και επιτρέπει στο AI να κάνει τη βέλτιστη ανάλυση, συστάσεις και αποφάσεις.
• Ασφάλεια και απόρρητο: Ο χειρισμός ευαίσθητων δεδομένων σε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης εγκυμονεί κινδύνους για το απόρρητο και πιθανές ευπάθειες ασφαλείας. Η προσεκτική εξέταση σχετικά με τα δεδομένα που είναι απαραίτητα για το AI για να κάνει τη δουλειά του και η μη παροχή δεδομένων που δεν θα ήταν άμεσα συναφή, μπορεί να συμβάλει στην ελαχιστοποίηση της έκθεσης. Οι εφαρμογές θα πρέπει επίσης να παρέχουν έλεγχο πρόσβασης βάσει ρόλων και χρήστη με προστασίες ελέγχου ταυτότητας ενσωματωμένες στα επίπεδα δεδομένων και API και να επιβεβαιώνουν ότι τα δεδομένα δεν φτάνουν σε SLM ή LLM χωρίς επαλήθευση και προστασία.
• Υποδομή και επεκτασιμότητα: Η εκτέλεση μεγάλων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί σημαντικούς υπολογιστικούς πόρους και η επεκτασιμότητα μπορεί επίσης να είναι ένα πρόβλημα. Ο καλός σχεδιασμός θα αποτρέψει την υπερβολική κατανάλωση πόρων – για παράδειγμα, ένα εξειδικευμένο SLM μπορεί να είναι εξίσου αποτελεσματικό με ένα πιο γενικευμένο LLM και να μειώσει σημαντικά τις υπολογιστικές απαιτήσεις και τις καθυστερήσεις.
• Ερμηνεία και επεξήγηση μοντέλου: Πολλά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης, ειδικά τα μοντέλα βαθιάς μάθησης, θεωρούνται συχνά ως «μαύρα κουτιά». Τα προϊόντα καλής επιχειρηματικής τεχνητής νοημοσύνης απέδειξαν πλήρη διαφάνεια, συμπεριλαμβανομένων των πηγών στις οποίες είχαν πρόσβαση τα μοντέλα και πότε, και γιατί έγινε κάθε σύσταση. Η ύπαρξη αυτού του πλαισίου είναι κρίσιμη για τη δημιουργία εμπιστοσύνης των χρηστών και την υιοθέτηση.

Πιθανά μειονεκτήματα των πρακτόρων AI

Όπως με κάθε νέα τεχνολογία, οι πράκτορες AI έχουν μερικά πιθανά μειονεκτήματα. Οι καλύτερες εφαρμογές πράκτορα AI βασίζονται στις ανθρώπινες διαδικασίες—συμπεριλαμβανομένων όλων των εφαρμογών και δυνατοτήτων τεχνητής νοημοσύνης με πράκτορες SymphonyAI. Αυτή η προσέγγιση επιτρέπει την ανθρώπινη εποπτεία, την παρέμβαση και τη συνεργασία, διασφαλίζοντας ότι οι ενέργειες του αντιπροσώπου ευθυγραμμίζονται με τους επιχειρηματικούς στόχους και τους ηθικούς λόγους. Τα συστήματα Human-in-the-Loop μπορούν να παρέχουν ανατροφοδότηση σε πραγματικό χρόνο, να εγκρίνουν κρίσιμες αποφάσεις ή να παρέμβουν όταν το AI αντιμετωπίζει άγνωστες καταστάσεις, δημιουργώντας μια ισχυρή συνεργασία μεταξύ τεχνητής και ανθρώπινης νοημοσύνης.

Η υπεύθυνη τεχνητή νοημοσύνη παρέχει επίσης μια ισχυρή διεπαφή χρήστη, ιχνηλασιμότητα και δυνατότητα ελέγχου των βημάτων για τους λόγους για τους οποίους ο πράκτορας επέλεξε μια διαδρομή εκτέλεσης. Συμμορφωνόμαστε με τις υπεύθυνες αρχές AI της λογοδοσίας, της διαφάνειας, της ασφάλειας, της αξιοπιστίας/ασφάλειας και της ιδιωτικής ζωής.

Το μονοπάτι προς τους πλήρως αυτόνομους πράκτορες

Είναι δύσκολο να προβλέψουμε πόσο ρεαλιστικό είναι το σενάριο του πλήρως αυτόνομου πράκτορα, επειδή δεν έχουμε καθιερώσει ένα μέτρο για το επίπεδο αυτονομίας σε επίπεδο κλάδου. Για παράδειγμα, ο χώρος αυτόνομης οδήγησης έχει καθιερωθεί σχετικά Επίπεδα 1-5 ικανότητας αυτοοδήγησης, με το μηδέν να είναι χωρίς επίπεδο αυτοματισμού όπου ο οδηγός εκτελεί όλες τις εργασίες οδήγησης, έως το επίπεδο πέντε να είναι ο πλήρης αυτοματισμός όπου το όχημα εκτελεί όλες τις εργασίες οδήγησης.

Είμαστε καλά σε αυτό που θεωρώ ότι είναι η τρίτη φάση της πορείας προς την εταιρική αξία με την τεχνητή νοημοσύνη – όπου οι συνδυασμένες εφαρμογές παραγωγής και πρόβλεψης τεχνητής νοημοσύνης κάνουν εξελιγμένες συστάσεις και υποστηρίζουν τη ρευστή ανάλυση what-if. Στο SymphonyAI βλέπουμε την επόμενη φάση να εξελίσσεται προς αυτόνομους πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης, συνεργαζόμενοι με προγνωστική και παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη για την επιτάχυνση των ερευνών χρηματοοικονομικής απάτης, τη διαχείριση κατηγορίας λιανικής και την πρόβλεψη ζήτησης turbocharge και δίνοντας τη δυνατότητα στους κατασκευαστές να προβλέπουν και να αποτρέπουν βλάβες του μηχανήματος.\

Επί του παρόντος, ενισχύουμε την πολυπλοκότητα και την αυτονομία των πρακτόρων AI εντός των εφαρμογών μας και τα σχόλια των πελατών είναι πολύ θετικά. Η προγνωστική και η παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη έχουν προχωρήσει σε ένα επίπεδο όπου μπορούν να αυτοματοποιήσουν ροές εργασίας που κάποτε θεωρούνταν πολύ περίπλοκες για το παραδοσιακό λογισμικό. Η αυτόνομη ή πρακτορική τεχνητή νοημοσύνη υπερέχει στον χειρισμό αυτών των εργασιών χωρίς επίβλεψη, οδηγώντας σε μετασχηματιστικά κέρδη παραγωγικότητας και επιτρέποντας στους ανθρώπινους πόρους να επικεντρωθούν σε πιο στρατηγικές δραστηριότητες.

Για παράδειγμα, μια πολυεθνική ευρωπαϊκή τράπεζα που χρησιμοποιεί το SymphonyAI Sensa Investigation Hub με πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης και έναν συγκυβερνήτη, βοήθησε τους ερευνητές οικονομικού εγκλήματος να εξοικονομήσουν χρόνο στις έρευνές τους, βελτιώνοντας ταυτόχρονα την ποιότητα της έρευνας. Μέσα σε λίγες εβδομάδες, η τράπεζα σημείωσε μέση εξοικονόμηση προσπάθειας περίπου 20% στις έρευνες Επιπέδου 1 και Επιπέδου 2. Η τράπεζα προβλέπει επίσης εξοικονόμηση κόστους με το SymphonyAI στο Microsoft Azure κατά 3.5 εκατομμύρια ευρώ ετησίως, συμπεριλαμβανομένης μείωσης 80% των δαπανών με έναν κορυφαίο πάροχο τεχνολογίας από 1.5 εκατομμύρια ευρώ ετησίως σε 300 χιλιάδες ευρώ ετησίως.

Με προσεγμένο σχεδιασμό επιχειρηματικής κλάσης που χρησιμοποιεί υπεύθυνες αρχές τεχνητής νοημοσύνης, οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης προσφέρουν μεταμορφωτική παραγωγικότητα, ακρίβεια και αριστεία για μια αυξανόμενη ποικιλία αποδεδειγμένων περιπτώσεων χρήσης. Στη SymphonyAI, η αποστολή μας είναι να παρέχουμε στις επιχειρήσεις πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης που προσφέρουν λειτουργική αριστεία. Συνδυάζοντας τη γρήγορη απόκριση με τη μακροπρόθεσμη στρατηγική σκέψη, το agent AI πρόκειται να φέρει επανάσταση σε κρίσιμες διαδικασίες σε πολλούς κλάδους.