Polku RPA:sta autonomisiin agenteihin

Rahanpesun tutkija, joka aikaisemmin sai suuria määriä epäilyttäviä toimintoja koskevia hälytyksiä, jotka vaativat vaivallista tutkimustyötä manuaalisesti keräämällä tietoja järjestelmistä, jotta hän voisi erottaa virheelliset positiiviset ja laadita epäilyttävien toimintojen raportteja muille. Nykyään hän saa priorisoituja hälytyksiä, joissa on automaattinen tutkimus ja ehdotettu sisältö, joka voi luoda epäilyttävien toimintojen raportteja muutamassa minuutissa.

Myymälän kategoriaplanistaja, joka aikaisemmin teki useita tunteja kestävää analyysiä edellisten viikkojen raportteja, jotta hän voisi yrittää paljastaa syitä, miksi jotkut tuotteet eivät menesty, käyttää nyt tekoälyä, joka tarjoaa syvän analyysin, joka paljastaa ongelma-alueet ja ehdottaa korjaustoimia, jotka on priorisoitu eniten liiketoiminnan vaikutuksen perusteella. Teollisuuden huoltoinsinööri käyttää apulaiteohjelmaa, joka suorittaa 24/7 laitteiston terveyden seurantaa ja ennustaa ongelmia ja luo varoituksia mekanisten tai suorituskykyongelmien alkuvaiheessa, mikä leikkaa suunnittelemattoman pysähtymisen.

Nämä muutokset tapahtuvat yhtiöissä tänään, mikä merkitsee perustavanlaatuista muutosta: pystysuoraan sovellettavat yhdisteet, jotka yhdistävät ennustavaa, generoivaa ja kehittyvää agenteille tekoälyä, vahvistavat ja muuttavat työn automaatiota, tarjoavat kohdennettuja, monimutkaisia kykyjä, jotka ovat monimutkaisempia ja kontekstuaalisempia haasteita kuin aikaisemmat ratkaisut.

Gartnerin vuoden 2024 Hype Cycle for Emerging Technologies korosti autonomista tekoälyä yhtenä vuoden neljästä tärkeimmästä uudesta teknologiatrendistä – ja hyvällä tavalla. Ei-tekoälyagentit vaativat, että käyttäjien on määriteltävä, mitä heidän on automaattisesti tehtävä ja miten heidän on tehtävä se yksityiskohtaisesti. Mutta sovellukset, jotka yhdistävät ennustavaa, generoivaa ja lopulta agenteille tekoälyä, erityisillä pystysuorilla tietolähteillä ja työnkulkuprosesseilla, voivat vetää tietoa eri lähteistä yhtiölaajuisesti, nopeuttaa ja automatisoida toistuvia tehtäviä ja antaa suosituksia korkean vaikutuksen toimille. Yritykset, jotka käyttävät näitä sovelluksia, toteuttavat nopeamman ja tarkemman päätöksenteon, nopean ongelman tunnistamisen ja korjaamisen sekä jopa ennaltaehkäisevät toimenpiteet, jotta ongelmia voidaan estää tapahtumasta ensinnäkin.

Teckoälyagentit edustavat seuraavaa aaltoa yritysten tekoälyssä. Ne rakentuvat ennustavan ja generoivan tekoälyn perustalle, mutta tekevät merkittävän loikan eteenpäin autonomian ja sopeutumiskyvyn suhteen. Tekoälyagentit eivät ole vain analyysivälineitä tai sisällön luomistyökaluja – ne ovat älykkäitä järjestelmiä, jotka kykenevät itsenäiseen päätöksentekoon, ongelmanratkaisuun ja jatkuvaan oppimiseen. Tämä kehitys merkitsee siirtymistä tekoälystä tukityökalusta tekoälyyn, joka on aktiivinen osanottaja liiketoimintaprosesseissa, kykenee aloittamaan toimia ja sopeuttaa strategioitaan reaaliajassa.

Kehitys RPA:sta autonomisiin agenteihin

Perinteisesti RPA:ta käytettiin toistuviin, heuristiikkaan perustuviin prosesseihin ja matalan kompleksisuuden tehtäviin, joissa oli rakenteelliset syötteet. RPA käyttää rakenteellisia syötteitä ja määriteltyjä logiikkaa automatisoidakseen hyvin toistuvia prosesseja, kuten tietojen syöttämistä, tiedostojen siirtämistä ja lomakkeiden täyttämistä. Edullisen ja tehokkaan ennustavan ja generoivan tekoälyn laaja saatavuus on ratkaissut seuraavan tason monimutkaisempia liiketoimintahaasteita, jotka vaativat erityistä alan asiantuntemusta, yritysluokan turvallisuutta ja kykyä integroida eri tietolähteitä.

Seuraavalla tasolla tekoälyagentit menevät ennustavan tekoälyn algoritmeja ja ohjelmia pidemmälle, koska ne kykenevät toimimaan autonomisesti, sopeutumaan muuttuviin ympäristöihin ja tekemään päätöksiä sekä ennalta määritellyn sääntöjen että oppimansa käyttäytymisen perusteella. Vaikka perinteiset tekoälytyökalut saattavat olla erittäin hyviä tietyissä tehtävissä tai tietojen analyysissä, tekoälyagentit voivat yhdistää useita kykyjä navigoidakseen monimutkaisissa, dynaamisissa ympäristöissä ja ratkaisemalla monitahoisia ongelmia. Tekoälyagentit voivat auttaa organisaatioita toimimaan tehokkaammin, tuottavammin ja parantamaan asiakas- ja työntekijäkokemusta, samalla kun ne vähentävät kustannuksia.

Kun tekoälyagentit on rakennettu oikeiden tekoälymallien työkaluina ja pystysuorilla tietolähteillä ja koneoppimisella, jotta voidaan tukea erityistä kontekstuaalista toimintaa, tekoälyagentit muuttuvat tuottavuuden työhevosiksi ongelman selvittämisessä, oikean toimenpiteen toteuttamisessa, virheiden korjaamisessa ja parantamisessa annetuissa tehtävissä.

Toimenpiteet toteutuksen navigointiin: Avainasioita, jotka yritysten on otettava huomioon

Ennustavan, generoivan ja lopulta agenteille tekoälyn toteuttaminen yrityskohtaisessa ympäristössä voi olla erittäin hyödyllistä, mutta on tärkeää ottaa oikeat toimenpiteet ennen toteutusta, jotta voidaan varmistaa onnistuminen. Tässä on joitakin tärkeimmistä huomioon otettavista asioista yrityksille, jotka harkitsevat ja alkavat toteuttaa tekoälyagentteja.

• Liiketoimintatavoitteiden mukaisuus: Yritysten tekoälyn omaksumisen on oltava onnistunutta, ja se on osoitettava erityisissä käyttötapauksissa tietyissä aloissa ja tuotettava lisää tuottavuutta ja tarkkuutta. Liiketoimintayritysten on osallistuttava säännöllisesti tekoälyn arviointiin/valintaan, jotta voidaan varmistaa mukaisuus ja tarjota selkeä ROI. Tuotteiden on oltava sovitettavissa prosesseihin ja työnkulkuihin, jotka parantavat tuloksia määritellyissä käyttötapauksissa ja pystysuorissa aloissa.
• Tiedon laatu, määrä ja integrointi: Koska tekoälymallit vaativat suuria määriä laadukkaita tietoja toimivuuden varmistamiseksi, yritysten on toteutettava tehokkaat tiedonkeruumenetelmät ja -prosessit, jotta voidaan varmistaa, että tekoäly saa ajan tasalla olevia, tarkkoja ja merkityksellisiä tietoja. Tiedonlähteiden kuratointi vähentää merkittävästi harhaluulojen riskiä ja mahdollistaa tekoälylle tekemän optimaalisen analyysin, suositusten ja päätösten tekemisen.
• Turva ja yksityisyys: Arkaluontoisen tiedon käsittely tekoälymallissa aiheuttaa yksityisyyden riskejä ja mahdollisia turvallisuusvaihtoehtoja. Tarkkaa harkintaa siitä, mitä tietoja on välttämätöntä tekoälylle sen tehtävien suorittamiseksi, ja antamatta tietoja, jotka eivät olisi suoraan merkityksellisiä, voidaan vähentää altistumista. Sovellusten on myös tarjottava roolipohjainen ja käyttäjäkohtainen pääsyvalvonta, jossa on sisäänkirjautumissuojauksia datan ja API-tasojen kerroksissa, ja vahvistettava, ettei tietoja siirretä SLM:lle tai LLM:lle ilman vahvistusta ja suojaa.
• Infrastruktuuri ja skaalautuvuus: Suurten tekoälymallien suorittaminen vaatii merkittäviä laskentaresursseja, ja skaalautuvuus voi myös olla ongelma. Hyvä suunnittelu estää resurssien ylitarpeen – esimerkiksi erikoistunut SLM voi olla yhtä tehokas kuin yleisempi LLM ja vähentää merkittävästi laskentavaatimuksia ja viiveitä.
• Mallin tulkitseminen ja selittäminen: Monet tekoälymallit, erityisesti syvät oppimismallit, nähdään usein “mustina laatikoina”. Hyvät yritysten tekoälytuotteet osoittavat täydellisen avoimuuden, mukaan lukien mitkä lähteet mallit käyttivät ja milloin, ja miksi kunkin suosituksen tehtiin. Tämän kontekstin on oltava käyttäjien luottamuksen luomiseksi ja omaksumisen edistämiseksi.

Teckoälyagenttien mahdolliset haitat

Kuten minkä tahansa uuden teknologian kohdalla, tekoälyagentit ovat joitakin mahdollisia haittoja. Parhaat tekoälysovellukset perustuvat ihmisen osallistumiseen prosessiin – mukaan lukien kaikki SymphonyAI:n agenteille tekoälysovellukset ja -kyvyt. Tämä lähestymistapa mahdollistaa ihmisen valvonnan, puuttumisen ja yhteistyön, jotta voidaan varmistaa, että agentin toimet ovat linjassa liiketoimintatavoitteiden ja eettisten huomioitten kanssa. Ihmisen osallistumiseen perustuvat järjestelmät voivat tarjota reaaliaikaisen palautteen, hyväksyä kriittisiä päätöksiä tai puuttua tilanteisiin, joissa tekoäly kohtaa tutkimattomia tilanteita, luoden voimakkaan yhteistyön tekoälyn ja ihmisen älymystön välillä.

Vastuullinen tekoäly toimittaa myös vahvan käyttöliittymän, jäljitettävyyden ja kyvyn tarkastella agentin valitseman suoritustien vaiheita. Noudatamme vastuullisen tekoälyn periaatteita vastuullisuudesta, avoimuudesta, turvallisuudesta, luotettavuudesta/turvallisuudesta ja yksityisyydestä.

Tie täysin autonomisiin agenteihin

On vaikea ennustaa, kuinka realistinen täysin autonomisen agentin skenaario on, koska emme ole asettaneet teollisuuslaajuista mittaria autonomian tasolle. Esimerkiksi itseohjautuvan ajaminen on määritelty itseohjautuvan ajaminen 1-5 tasona, jossa nolla on ei-automaatio, jossa kuljettaja suorittaa kaikki ajoon liittyvät tehtävät, ja taso viisi on täysi automaatio, jossa ajoneuvo suorittaa kaikki ajoon liittyvät tehtävät.

Olemme hyvin edenneet siinä, mitä näen kolmannessa vaiheessa tekoälyn yritysarvon polulla – jossa yhdistetyt generoiva ja ennustava tekoälysovellukset antavat monimutkaisia suosituksia ja tukevat sulavia “mitä jos” -analyysiä. SymphonyAI:ssa näemme seuraavan vaiheen kehittyvän kohti autonomisia tekoälyagentteja, jotka työskentelevat ennustavan ja generoivan tekoälyn kanssa nopeuttamaan rahanpesun tutkimuksia, turboa retaileja luokan hallintaa ja kysyntäennustetta ja mahdollistamaan valmistajien ennustaa ja estää konepakoja.

Parannamme tällä hetkellä tekoälyagenttien monimutkaisuutta ja autonomiaa sovelluksissamme, ja asiakaspalaute on erittäin myönteistä. Ennustava ja generoiva tekoäly on edennyt tasolle, jossa ne voivat automatisoida työnkulkua, jotka aikaisemmin olivat liian monimutkaisia perinteisille ohjelmistoille. Autonomiset, eli agenteille tekoäly, erinomaisesti monimutkaisten tehtävien käsittelyssä ilman valvontaa, johtaa muodonmuutosmaiseen tuottavuuden lisäykseen ja sallii ihmisten resurssien keskittymisen strategisempiin toimiin.

Esimerkiksi yksi monikansallinen eurooppalainen pankki, joka käyttää SymphonyAI Sensa Investigation Hubia tekoälyagentteja ja apulaiteohjelmaa, on auttanut rahanpesun tutkijoita säästämään aikaa tutkimuksissaan, samalla kun tutkimuksen laatu on parantunut. Pankki näki keskimääräisen ponnistelun säästön noin 20 % tasolla 1 ja 2 tutkimuksissa. Pankki arvioi myös, että se säästää kustannuksia SymphonyAI:lla Microsoft Azuressa 3,5 miljoonaa euroa vuodessa, mukaan lukien 80 % vähennys johtavasta teknologia-alan toimittajasta 1,5 miljoonasta eurosta 300 000 euroon vuodessa.

Varsinaisen, yritysluokan suunnittelun avulla tekoälyperiaatteiden mukaisesti tekoälyagentit toimittavat muodonmuutosmaista tuottavuutta, tarkkuutta ja erinomaisuutta kasvavalle määrälle todistettuja käyttötapauksia. SymphonyAI:n tehtävänä on toimittaa yrityksille tekoälyagentteja, jotka toimittavat operatiivista erinomaisuutta. Yhdistämällä nopean reagointikyvyn pitkän aikavälin strategiseen ajatteluun, agenteille tekoäly on valmis vallankumoukseen kriittisissä prosesseissa useilla aloilla.