Polku RPA:sta autonomisiin agenteihin

Rahanpesun tutkija, joka aikaisemmin vastaanotti suuria määriä epäilyttäviä toimintahälytyksiä, jotka vaativat vaivallista tutkimustyötä manuaalisen datan keräämisen kanssa järjestelmien yli, jotta voitiin poistaa virheelliset positiiviset tulokset ja laadita Suspicious Activity Reports (SAR) muille. Tänään hän vastaanottaa priorisoituja hälytyksiä automaattisella tutkimuksella ja ehdotetuilla sisällöillä, jotka voivat generoida SAR:t muutamassa minuutissa.

Myymälän kategoriaplanistaja, joka aikaisemmin teki useita tunteja kestävää analyysiä edellisten viikkojen raportteja yrittääksesi paljastaa näkemyksiä siitä, mitkä tuotteet eivät ole suorittaneet odotusten mukaan ja miksi, käyttää nyt AI:ta, joka tarjoaa syvän analyysin, joka paljastaa ongelma-alueet ja ehdottaa korjaavia toimia, jotka on priorisoitu maksimaalisen liiketoimintavaikutuksen saavuttamiseksi. Teollisuuden huoltoinsinööri käyttää copilotia, joka suorittaa 24/7 laitteiden terveyden valvontaa ja ennustaa ongelmia ja luo varoituksia mekanisten tai suorituskykyongelmien alkuvaiheessa, mikä leikkaa odottamattoman pysähtymisen.

Nämä muutokset tapahtuvat yrittäjien keskuudessa tänään, mikä merkitsee perustavanlaatuista muutosta: pystysohjelmat, jotka yhdistävät prediktiivisen, generatiivisen ja uuden agentic AI:n, ovat lisäämässä ja muuttamassa työnkulkujen automaatiota, tarjoamalla kohdennettuja, monimutkaisia kykyjä, jotka ovat paljon monimutkaisempia ja kontekstuaalisempia haasteita kuin aikaisemmat ratkaisut.

Gartnerin 2024 Hype Cycle for Emerging Technologies korosti autonomista AI:ta yhtenä vuoden neljästä tärkeimmästä uudesta teknologiatrendistä – ja hyvällä syyllä. Ei-AI-agenteilla käyttäjien oli määritettävä mitä heidän piti automatisoida ja miten tehdä se yksityiskohtaisesti. Mutta sovellukset, jotka yhdistävät prediktiivisen, generatiivisen ja pian agentic AI:n erikoistuneiden pystydata-lähteiden ja työnkulkujen kanssa, voivat vetää tietoa eri lähteistä koko yrityksessä, nopeuttaa ja automatisoida toistuvia tehtäviä ja tehdä suosituksia korkean vaikutuksen toimille. Yritykset, jotka käyttävät näitä sovelluksia, toteuttavat nopeamman ja tarkemman päätöksenteon, nopean ongelman tunnistamisen ja korjaamisen ja jopa ennaltaehkäisevät toimenpiteet estämään ongelmia johtuen ensinnäkin.

AI-agentit edustavat seuraavaa aaltoa yritysten AI:ssa. Ne rakentuvat prediktiivisen ja generatiivisen AI:n perustalle, mutta tekevät merkittävän loikan eteenpäin autonomian ja sopeutumiskyvyn suhteen. AI-agentit eivät ole vain analyysivälineitä tai sisällön luomistyökaluja – ne ovat älykkäitä järjestelmiä, jotka kykenevät itsenäiseen päätöksentekoon, ongelmanratkaisuun ja jatkuvaan oppimiseen. Tämä kehitys merkitsee siirtymistä AI:sta tukityökalusta AI:sta aktiiviseksi osallistujaksi liiketoimintaprosesseissa, joka kykenee aloittamaan toimia ja sopeutumaan strategioihin reaaliajassa.

Evolution RPA:sta autonomisiin agenteihin

Perinteisesti RPA:ta käytettiin toistuvien, heuristiikkaan perustuvien prosessien ja matalan monimutkaisuuden tehtävien kanssa, joissa oli rakenteiset syötteet. RPA käyttää rakenteisia syötteitä ja määriteltyjä logiikkaa automatisoidakseen hyvin toistuvia prosesseja, kuten datan syöttämistä, tiedostojen siirtämistä ja lomakkeiden täyttämistä. Laajan saatavuuden edullisten, hyvin tehokkaiden prediktiivisen ja generatiivisen AI:n on ratkaistu seuraava taso monimutkaisempia liiketoimintahaasteita, jotka vaativat erikoistunutta alakohtaista asiantuntemusta, yritysluokan turvallisuutta ja kykyä integroida monia eri tietolähteitä.

Seuraavalla tasolla AI-agentit menevät prediktiivisen AI-algoritmien ja ohjelmistojen yli kykynsä toimia autonomisesti, sopeutua muuttuviin ympäristöihin ja tehdä päätöksiä sekä ennalta määritellyistä säännöistä että oppimista käyttäytymisistä. Vaikka perinteiset AI-työkalut saattavat erittäin hyvin suoriutua tietystä tehtävästä tai data-analyysistä, AI-agentit voivat integroida useita kykyjä navigoida monimutkaisissa, dynaamisissa ympäristöissä ja ratkaista monitahoisia ongelmia. AI-agentit voivat auttaa organisaatioita olemaan tehokkaampia, tuottavampia ja parantamaan asiakas- ja työntekijäkokemusta, samalla kun vähentävät kustannuksia.

Kun ne on rakennettu oikeiden AI-mallien kanssa työkaluina ja pystydata-lähteiden ja koneoppimisen kanssa tukeakseen erikoistunutta kontekstuaalista toimintaa, AI-agentit muuttuvat tuottavuuden työhevoseksi monimutkaisten ongelmien ratkaisemisessa, oikean toiminnan toteuttamisessa, virheistä toipumisessa ja parantamisessa ajan myötä.

Navigointi toteutuksessa: Avainasioita yritysten tulee ottaa huomioon

Prediktiivisen, generatiivisen ja lopulta agentic AI:n toteuttaminen yritysympäristössä voidaan olla erittäin hyödyllistä, mutta ottaa oikeat vaiheet ennen käyttöönottoa varmistamaan menestystä on kriittistä. Tässä on joitakin tärkeimmistä huomioon otettavista asioista yrityksille, kun ne harkitsevat ja alkavat toteuttaa AI-agenteja.

• Linjaus liiketoimintatavoitteiden kanssa: Yritysten AI-omaksumisen on oltava onnistunut, se on osoitettava tiettyihin käyttötapauksiin tietyissä aloissa ja tarjota lisääntyneen tuottavuuden ja tarkkuuden. Sisällytä säännöllisesti liiketoimintavirastoja AI-arviointi/valintaprosessiin varmistaaksesi linjaus ja tarjoamaan selkeän ROI:n. Tuotteiden on oltava sovitettu prosesseihin ja työnkulkuihin, jotka parantavat tuloksia määritellyille käyttötapauksille ja pystyaloille.
• Datatila, -määrä ja -integrointi: Koska AI-mallit vaativat suuria määriä laadukkaita tietoja toimimaan tehokkaasti, yritysten on toteutettava vahvat datakeräys- ja prosessointiputket varmistaaksesi, että AI saa ajanmukaista, tarkkaa ja relevanttia tietoa. Datavarastojen kuratointi vähentää merkittävästi hallucinaatioiden riskiä ja mahdollistaa AI:n tehdä optimaalisen analyysin, suositusten ja päätösten.
• Turva ja yksityisyys: Herkkien tietojen käsittely AI-malleissa aiheuttaa yksityisyyden riskejä ja potentiaalisia turvallisuusvammoja. Huolellinen harkinta siitä, mitä tietoa on tarpeen AI:lle tehdä työtänsä, ja antamalla tietoa, joka ei ole suoraan relevanttia, voi auttaa vähentämään altistumista. Sovellusten on oltava roolipohjainen ja käyttäjäkohtainen pääsyvalvonta, jossa on sisäänkirjautumissuojauksia rakennettu datan ja API-kerrosten tasolla ja vahvistettu, että tietoja ei siirretä SLM:lle tai LLM:lle ilman vahvistusta ja suojaa.
• Infrastruktuuri ja skaalautuvuus: Suurten AI-mallien suorittaminen vaatii merkittäviä laskentaresursseja, ja skaalautuvuus voi myös olla ongelma. Hyvä suunnittelu estää ylitsepääsemättömän resurssien kulutuksen – esimerkiksi erikoistunut SLM voi olla yhtä tehokas kuin yleistyneempi LLM ja vähentää merkittävästi laskentavaatimuksia ja viiveitä.
• Mallin tulkitseminen ja selittäminen: Monet AI-mallit, erityisesti syvät oppimismallit, nähdään usein “mustina laatikoina”. Hyvät yritysten AI-tuotteet osoittavat täydellisen avoimuuden, mukaan lukien mitkä lähteet mallit käyttivät ja milloin, ja miksi jokainen suositus tehtiin. Tämä konteksti on kriittinen luodaan käyttäjien luottamus ja ajaa omaksumista.

Potential Drawbacks of AI Agents

Kuten minkä tahansa uuden teknologian kanssa, AI-agenteilla on joitakin potentiaalisia haittoja. Parhaat AI-agenttisovellukset perustuvat human-in-the-loop-prosesseihin – mukaan lukien kaikki SymphonyAI agentic AI-sovellukset ja -kyvyt. Tämä lähestymistapa mahdollistaa ihmisen valvonnan, puuttumisen ja yhteistyön, varmistaen, että agentin toimet ovat linjassa liiketoimintatavoitteiden ja eettisten huomioitten kanssa. Human-in-the-loop-järjestelmät voivat tarjota reaaliaikaisen palautteen, hyväksyä kriittisiä päätöksiä tai astua, kun AI kohtaa tutkimattomia tilanteita, luoden voimakkaan yhteistyön keinotekoisen ja ihmisen älymystön välillä.

Vastuullinen AI toimittaa myös vahvan käyttöliittymän, jäljitettävyyden ja kyvyn tarkastella agentin valitseman suoritustien vaiheita. Noudatamme vastuullisen AI:n periaatteita, jotka ovat vastuullisuus, avoimuus, turvallisuus, luotettavuus/turvallisuus ja yksityisyys.

Tie täysin autonomisiin agenteihin

On vaikea ennustaa, kuinka realistinen täysin autonomisen agenttiskenaario on, koska emme ole asettaneet alanlaajuista mittaria autonomian tasolle. Esimerkiksi itsestään ajavan alueella on määritelty Tasot 1-5 itsestään ajamiskyvystä, joissa nolla on ei-automatisointi, jossa kuljettaja suorittaa kaikki ajotehtävät, ja taso viisi on täysi automaatio, jossa ajoneuvo suorittaa kaikki ajotehtävät.

Olemme hyvin edenneitä siinä, mitä näen kolmannessa vaiheessa tiellä yritysten arvoon AI:n kanssa – jossa yhdistetyt generatiiviset ja prediktiiviset AI-sovellukset antavat monimutkaisia suosituksia ja tukevat virtaavia what-if-analyysiä. SymphonyAI:ssa näemme seuraavan vaiheen kehittyvän kohti autonomisia AI-agenteja, jotka työskentelevät prediktiivisen ja generatiivisen AI:n kanssa nopeuttaakseen rahanpesun tutkimuksia, turbocharge-retail-kategorian hallintaa ja kysyntäennustetta ja mahdollistaakseen valmistajien ennustaa ja estää konepakoja.

Parannamme parhaillaan AI-agenttien monimutkaisuutta ja autonomiaa sovelluksissamme, ja asiakaspalaute on erittäin myönteistä. Prediktiivinen ja generatiivinen AI on edennyt tasolle, jossa ne voivat automatisoida työnkulkua, jotka aikaisemmin olivat liian monimutkaisia perinteisille ohjelmistoille. Autonomiset tai agentic AI:t ovat erittäin hyviä käsittelemään näitä tehtäviä ilman valvontaa, mikä johtaa transformatiivisiin tuottavuuden voittoihin ja mahdollistaa inhimillisten resurssien keskittymisen strategisempiin toimiin.

Esimerkiksi monikansallinen eurooppalainen pankki, joka käyttää SymphonyAI Sensa Investigation Hubia AI-agenteilla ja copilotilla, on auttanut rahanpesun tutkijoita säästämään aikaa tutkimuksissaan ja parantamaan samalla tutkimuksen laatua. Muutamassa viikossa pankki näki keskimääräisen ponnistelun säästöt noin 20 %:ssa tasolla 1 ja 2 tutkimuksissa. Pankki arvioi myös kustannussäästöjä SymphonyAI:lla Microsoft Azuressa 3,5 miljoonaa euroa vuodessa, mukaan lukien 80 %:n lasku johtavan teknologia-toimittajan kanssa 1,5 miljoonasta eurosta 300 000 euroon vuodessa.

Vastuullisella, yritysluokan suunnittelulla käyttäen vastuullisia AI-periaatteita, AI-agentit toimittavat transformatiivisen tuottavuuden, tarkkuuden ja erinomaisuuden kasvavalle määrälle todistettuja käyttötapauksia. SymphonyAI:ssa tehtävämme on tarjota yrityksille AI-agenteja, jotka toimittavat operatiivisen erinomaisuuden. Yhdistämällä nopean reagointikyvyn pitkän aikavälin strategiseen ajatteluun, agentic AI on valmis vallankumoukseen kriittisiä prosesseja useilla aloilla.