Connect with us

Liderzy opinii

Agentic AI — Strategiczny Skok do Nieznanego Następnego

mm

Strategiczny potencjał Agentic AI nie leży tylko w efektywności, ale w jego zdolności do przekształcenia sposobu wykonywania pracy i tworzenia wartości. Szybkość zmian oznacza, że już teraz obserwujemy, jak jeden silnik transformacyjny staje się kolejnym, gdy AI przechodzi od wykonywania instrukcji krok po kroku do działania i adaptacji w sposób autonomiczny. To, co zaczęło się jako generowanie treści, teraz jest wykonywaniem zadań od początku do końca, przechodząc od biernych reakcji do autonomicznego wykonywania złożonych, wieloetapowych zadań.

To oznacza przejście od tradycyjnego AI do Agentic AI. Statyczne przepływy pracy są zastępowane przez autonomiczne agenty oprogramowania, które mogą ciągle analizować dane, podejmować decyzje i wykonywać działania z minimalnym udziałem ludzi.

W ciągu roku AI przeszło od marginesów laboratoriów innowacyjnych do centrum strategii przedsiębiorstw. Według Gartner, Agentic AI ewoluować będzie od asystentów aplikacji po ekosystemy współpracujących agentów działających w aplikacjach i środowiskach danych do 2027 roku. Do 2029 roku agenci będą tworzeni z łatwością, współpracując z ludźmi w całkowicie nowy sposób.

W efekcie mamy do czynienia z przemianą, która wykracza daleko poza zwykłe zwiększanie wydajności. Agentic AI otwiera drzwi do nowych modeli operacyjnych, szybszych cykli decyzyjnych i całkowicie nowych źródeł przychodu.

Nowa Era Współpracy Człowiek-Agent

Pytanie nie brzmi już, jak poprawić wydajność za pomocą zaawansowanych agentów AI, narzędzi i platform. To, co się liczy, to jak inteligencja jest wbudowana w model operacyjny. Zwycięzcami będą organizacje, które zaprojektują i stworzą całkowicie nowe modele operacyjne łączące autonomię AI z ludzkim osądem, tworząc nowe możliwości na skalę przedsiębiorstw. Zgodność z dzisiejszymi priorytetami i elastyczność wobec jutrzejszych zmian powinny być hasłem.

Wynik będzie nazwą gry. Cel sięga daleko poza optymalizację lub nawet poprawę status quo, aby katalizować nowe i transformacyjne sposoby pracy. Na przykład, po stronie obsługi klienta, wdrożenie Agentic AI może dostarczyć dokładne prognozowanie sprzedaży oparte na zapasach i dynamiczne ustalanie cen. Inteligentne przetwarzanie zamówień klientów staje się możliwe dzięki autonomicznej inteligencji systemu, która może zapewnić znaczną przewagę konkurencyjną. W zakresie zarządzania ryzykiem, niszowe agenty mogą współpracować, aby ciągle skanować, interpretować, komunikować i działać w przypadku potencjalnych sytuacji, aby zminimalizować ryzyko, zanim się pojawi. Podstawowym miernikiem wykorzystania Agentic AI jest spojrzenie na przypadki, które wymagają ciągłego i nieprzerwanego osądu, adaptacji i koordynacji.

To jest sedno przebudowy biznesu z autonomicznym AI. Nie jest to narzędzie dla zwiększania wydajności lub efektywności, czy nawet transformacji. Agentic AI jest samą transformacją. Gotowość do ewolucji musi zacząć się od nastawienia, zanim przejdzie do umiejętności.

Pobieranie Prawdziwej Wartości z Autonomicznego AI

Gotowość kulturowa jest czynnikiem, który decyduje o tym, czy organizacje zrealizują prawdziwą wartość Agentic AI. Zaczyna się od uznania prawdy, że zakłócenie siły roboczej w erze autonomicznego AI jest rzeczywistością, a następnie przesunięcie nastawienia z obawy do możliwości. To wymaga zamierzonego zarządzania zmianą z wyraźnymi strategiami, komunikacją i działaniami dotyczącymi ewolucji ról, pełnego zaangażowania ludzi w przepływy pracy z AI, oraz projektowania odpowiednich i elastycznych ścieżek kariery z odpowiednimi programami przekwalifikowania i doskonalenia. Myślenie powinno koncentrować się na tym, co siła robocza zrobi z AI, a nie na tym, co AI zrobi dla siły roboczej.

Gdy tylko ustalony jest odpowiednie nastawienie, wyniki muszą być rygorystycznie priorytetowe. Liderzy i kadra kierownicza muszą podejmować staranne decyzje o tym, gdzie skoncentrować energię, aby odblokować wartość Agentic AI, zgodnie z imperatywami biznesowymi. Taki podejście może uniknąć niepewności wynikającej z potrzeby przeprowadzania pilotażu każdego możliwego wkroczenia w Agentic AI i wyeliminować nakłady czasu, wysiłku i kosztów. Dni odkrywania, czym jest autonomiczne AI, są liczbowe, i nadszedł czas, aby podjąć decyzje oparte na danych i odważne, transformacyjne kroki, aby odblokować wartość konkurencyjną.

Prawdziwa wartość staje się nieuchwytna, jeśli nie można ustanowić zaufania. A zaufanie musi być wbudowane od samego początku. Inteligentny projekt ML operations (MLOps) jest konieczny, aby umożliwić skuteczne obserwowanie i śledzenie, aby wyjaśnić każdą decyzję. Rygorystyczne testy A/B będą musiały być włączone do pomiaru wyników i oceny skuteczności modeli, aby przesunąć igłę na kluczowych KPI. To zapewni przejrzystość i możliwość ciągłego doskonalenia.

Infrastruktura Danych — Życie Agentic AI Modeli

Agentic AI znacznie podnosi standardy zarządzania danymi przedsiębiorstwa. Ale jeśli oczekiwane są przebudowane wyniki, zarządzanie danymi musi być równie przebudowane.

To dlatego, że systemy agenty wchodzą w interakcje z systemami operacyjnymi, aby pobrać rekordy, analizować warunki, podejmować decyzje i wykonywać działania. Dane przedsiębiorstwa muszą być więc bardzo dokładne i zapewniać spójny kontekst w całej firmie za pomocą metadanych i relacji. Stabilność danych jest również kluczowa wśród zmian w źródłach i regułach. Staranne jakości danych i ich semantyczna spójność, dostęp w czasie rzeczywistym i dostępność, automatyczne egzekwowanie polityki i możliwość śledzenia wyników do źródeł danych są absolutnymi wymogami dla gotowości danych.

Podróż Agentic AI może być młoda, ale rozwija się w galopie. Jej transformacyjny krok leży w dziedzinie innowacji, a nie tylko efektywności. Jej wpływ ekonomiczny przekracza wydajność i sięga do strategicznej elastyczności organizacji, współczynnika innowacyjności i zdolności do zwiększania kapitału ludzkiego. Jej kolejne poziomy całkowicie przebudują organizacje i przepiszą reguły doskonałości operacyjnej. Organizacje, które będą budować nowe modele wokół autonomicznych zdolności decyzyjnych, będą tymi, które wyłonią się jako zwycięzcy na tym ekscytującym rynku.

CP Duggal, Chief Business Officer, WNS Next, WNS, część Capgemini.

WNS NEXT jest jednostką, która tworzy różnicę rynkową dla klientów, budując najlepsze rozwiązania oparte na doświadczeniu branżowym, technologii, analityce, sztucznej inteligencji i hyperautomatyzacji. CP Duggal jako CBO WNS NEXT jest odpowiedzialny za ogólny wzrost i wyniki jednostki. Przed dołączeniem do WNS, pracował w Burberry Group i American Express. Dodatkowo, CP jest Niezależnym Niezarządzającym Dyrektorem w Centrica.