Agentic AI: Budućnost autonomnog odlučivanja

The ljudski mozak je najveći potrošač energije u tijelu, te težimo smanjenju potrošnje energije i pokušavamo minimizirati kognitivno opterećenje. Mi smo sami po sebi lijeni, uvijek tražimo načine da automatiziramo čak i najsitnije zadatke. Prava automatizacija znači da ne morate ni prstom maknuti da biste obavili stvari. Ovdje agentska umjetna inteligencija blista, pojam "agentic" izveden je iz koncepta "agenta", što je u rječniku umjetne inteligencije entitet sposoban samostalno obavljati zadatke. Za razliku od tradicionalnih AI sustava koji rade na temelju unaprijed definiranih pravila i skupova podataka, agentska AI posjeduje sposobnost donošenja autonomnih odluka, prilagođavanja novim okruženjima i učenja iz svojih interakcija. Istraživat ćemo zamršenost agentske umjetne inteligencije, istražujući njezin potencijal i izazove.

Razumijevanje ključnih komponenti Agentic AI

Agentska umjetna inteligencija sustavi dizajnirani da djeluju autonomno, donoseći odluke bez ljudske intervencije. Ove sustave karakterizira njihova sposobnost da percipiraju svoje okruženje, razumiju to i poduzimaju radnje za postizanje specifičnih ciljeva.

1. Percepcija: Agentic AI sustavi opremljeni su naprednim senzorima i algoritmima koji im omogućuju opažanje okoline. To uključuje vizualne, slušne i taktilne senzore koji pružaju sveobuhvatno razumijevanje okoline.
2. Rasuđivanje: Srž agentske umjetne inteligencije je njegova sposobnost rasuđivanja. Ovi sustavi koriste sofisticirane algoritme, uključujući strojno učenje i dubinsko učenje, za analizu podataka, prepoznavanje uzoraka i donošenje informiranih odluka. Ovaj proces razmišljanja je dinamičan, dopuštajući umjetnoj inteligenciji da se prilagodi novim informacijama i promjenjivim okolnostima.
3. komunikacija: AI suradnik je skup agenata pod nadzornikom, koji izvršavaju specifične funkcije od kraja do kraja. Ti agenti koordiniraju jedni s drugima i dovode ljude u petlju u slučaju eskalacije ili unaprijed definirane verifikacije za dovršetak određenog procesa.
4. Reaktivni i proaktivni pristup: Agentic AI sustavi mogu odgovoriti na trenutne podražaje (reaktivno) i predvidjeti buduće potrebe ili promjene (proaktivno). Ova dvostruka sposobnost osigurava da se mogu učinkovito nositi s trenutnim i budućim izazovima.
5. Akcijski: Nakon donošenja odluke, agentski AI sustavi mogu samostalno izvršavati akcije. To može varirati od fizičkih radnji, kao što je navigacija robota kroz složeno okruženje, do digitalnih radnji, kao što je upravljanje financijskim portfeljem.

Kako bi Agentic AI mogao funkcionirati u stvarnom životu

Da bismo ilustrirali kako bi agentska umjetna inteligencija mogla funkcionirati u scenarijima stvarnog svijeta, razmotrite sljedeći primjer koji uključuje tri odvojena AI suradnika koji u tandemu obavljaju zadatke kako bi se postigla automatska, pojednostavljena agregacija podataka:

1. AI marketinški analitičar: Ovaj AI sustav prikuplja i analizira podatke iz različitih izvora, uključujući interakcije na web-mjestu i društvene medije. Identificira obrasce i uvide koji se mogu koristiti za razumijevanje ponašanja kupaca i tržišnih trendova.
2. Izvršni direktor poslovnog razvoja AIKoristeći inteligenciju koju pruža marketinški analitičar s umjetnom inteligencijom, ovaj AI sustav učinkovitije komunicira s potencijalnim klijentima. Na primjer, kada posjetitelj dođe na web stranicu, izvršni direktor za razvoj poslovanja s umjetnom inteligencijom može prepoznati namjeru kupnje posjetitelja na temelju podataka AI analitičara. To omogućuje fokusiranije i personaliziranije angažmane, povećavajući vjerojatnost pretvaranja potencijalnih klijenata u kupce.
3. AI Customer Care Executive: Podaci iz slušanje društvenih mreža i druge izvore koje je analizirao AI Marketing Analyst također koristi AI Customer Care Executive. Ovaj AI sustav identificira uobičajene probleme i brige s kojima se klijenti suočavaju, često iz konkurentske perspektive. Naoružan ovim informacijama, prodajni tim može upotrijebiti te uvide za proaktivno rješavanje problema kupaca i istraživanje prilika za povećanje prodaje.

Izazovi i etička razmatranja

Iako je potencijal agentske umjetne inteligencije golem, on također predstavlja nekoliko izazova i etičkih razmatranja:

1. Sigurnost i pouzdanost: Najvažnije je osigurati da agentski AI sustavi rade sigurno i pouzdano. Ovi sustavi moraju biti rigorozno ispitani kako bi se spriječili kvarovi koji bi mogli dovesti do nesreća ili neželjenih posljedica.
2. Prozirnost: Procesi donošenja odluka agentskih AI sustava mogu biti složeni i neprozirni. Ključno je razviti metode kako bi ti procesi bili transparentni i razumljivi ljudima, posebno u kritičnim aplikacijama poput zdravstva i financija.
3. Etičko odlučivanje: Agentic AI sustavi moraju biti programirani s etičkim smjernicama kako bi se osiguralo da donose odluke koje su u skladu s društvenim vrijednostima. To uključuje rješavanje pitanja kao što su pristranost, poštenje i odgovornost.
4. Regulacija i upravljanje: Kako agentska umjetna inteligencija postaje sve raširenija, postojat će potreba za čvrstim regulatornim okvirima koji bi regulirali njezinu upotrebu. To uključuje uspostavljanje standarda za sigurnost, privatnost i etičko ponašanje.

Usporedba Agentic AI s tradicionalnom RPA

Tradicionalan Robotska automatizacija procesa (RPA) platforme prvenstveno su bile usmjerene na izgradnju robota koji su pretežno komunicirali putem korisničkih sučelja (UI). Njihova snaga leži u automatizaciji zadataka koji se ponavljaju simulacijom ljudske interakcije s korisničkim sučeljima; međutim, kako se krećemo prema agencijskom pristupu, paradigma se značajno mijenja.

U agencijskom okviru fokus se proširuje izvan interakcija korisničkog sučelja obuhvaćajući pozadinsko automatizirano donošenje odluka umjesto da se oslanja isključivo na automatizaciju korisničkog sučelja, naglasak se pomiče prema iskorištavanju API-ja koji integriraju tehnologije kao što su Veliki jezični modeli (LLMs) omogućavajući produktivne inteligentne tijekove rada vođene odlukama.

Ključne razlike uključuju:

• Set poboljšanih mogućnosti: Agentic uvodi mogućnosti više razine koje se protežu izvan tradicionalnih RPA funkcionalnosti uključujući naprednu integraciju inteligentne obrade dokumenata (IDP) LLM sposobnost upravljanja složenim tijekovima rada sposobnosti donošenja odluka vođene.
• Tehnološka konvergencija: AI suradnici prihvaćaju strategiju stvaranja ekosustava u kojem različite tehnologije besprijekorno međusobno djeluju za razliku od ranijih RPA sustava koji su primarno ovisili o interakcijskom modelu temeljenom na korisničkom sučelju koji omogućuje izravnu integracijsku koordinaciju između komponenti API-ja drugih sustava.
• Automatizacija od kraja do kraja bez ljudskog nadzora: AI suradnik, koji se sastoji od skupa agenata pod nadzornikom, samostalno upravlja cjelokupnim tijekovima rada. Ovi agenti koordiniraju jedni s drugima i uključuju ljude samo za eskalacije ili unaprijed definirane provjere, osiguravajući istinsku automatizaciju od kraja do kraja.

Budućnost Agentic AI

Agentski pristup nije posve nov. Zapravo, to je već nekoliko godina ključni dio razvoja umjetne inteligencije. Koncept uključuje stvaranje AI suradnika, od kojih svaki funkcionira kao poseban agent - ili točnije, skup agenata. AI suradnik je u biti tim agenata koji rade zajedno pod jedinstvenim okvirom dizajniranim za besprijekornu koordinaciju s drugim sličnim timovima. Na primjer, jedan suradnik s umjetnom inteligencijom mogao bi se specijalizirati za inteligentnu obradu dokumenata (IDP) s vlastitim agentima koji se bave određenim podzadacima. Ovi timovi, svaki sa svojim specijaliziranim agentima i nadzornicima, mogu raditi zajedno kako bi postigli šire ciljeve.

Zaključno, agentska umjetna inteligencija predstavlja značajan korak naprijed u umjetnoj inteligenciji, nudeći dosad neviđenu prilike za inovacije i učinkovitost dok zahtijeva pažljivu navigaciju kako bi se osiguralo da su njegove prednosti ostvarene na siguran, transparentan i etičan način.