Liderzy myśli
Ewolucja od botów do mocy umysłu: dominacja sztucznej inteligencji agentowej
Co tak naprawdę odróżnia nas od maszyn? Wolna wola, kreatywność i inteligencja? Ale pomyślmy. Nasze mózgi nie są pojedynczymi, monolitycznymi procesorami. Magia nie tkwi w jednej „części myślącej”, ale w niezliczonych wyspecjalizowanych agentach – neuronach – które idealnie się synchronizują. Niektóre neurony katalogują fakty, inne przetwarzają logikę lub rządzą emocjami, jeszcze inne przywołują wspomnienia, organizują ruch lub interpretują sygnały wizualne. Pojedynczo wykonują proste zadania, ale razem tworzą złożoność, którą nazywamy ludzką inteligencją.
Teraz wyobraź sobie powielenie tej orkiestracji cyfrowo. Tradycyjna sztuczna inteligencja zawsze była wąska: wyspecjalizowane, odizolowane boty zaprojektowane do automatyzacji przyziemnych zadań. Ale nową granicą jest sztuczna inteligencja agentów—systemy zbudowane ze specjalistycznych, autonomicznych agentów, które wchodzą w interakcje, rozumują i współpracują, odzwierciedlając interakcje w naszych mózgach. Duże modele językowe (LLM) tworzą neurony językowe, wydobywając znaczenie i kontekst. Specjalistyczni agenci zadaniowi wykonują różne funkcje, takie jak pobieranie danych, analizowanie trendów, a nawet przewidywanie wyników. Agenci emocjonalni mierzą nastrój użytkownika, podczas gdy agenci podejmujący decyzje syntetyzują dane wejściowe i wykonują działania.
Rezultatem jest cyfrowa inteligencja i agencja. Ale czy potrzebujemy maszyn, aby naśladować ludzką inteligencję i autonomię?
Każda domena ma wąskie gardła — sztuczna inteligencja odblokowuje je wszystkie
Zapytaj szefa szpitala, kto próbuje obsadzić rosnącą liczbę wakatów. Światowa Organizacja Zdrowia przewiduje, że globalny niedobór 10 milionów pracowników służby zdrowia do 2030 r.Lekarze i pielęgniarki pracują po 16 godzin na zmianę, jakby to była norma. Procesorzy roszczeń przechodzą przez niekończące się przeglądy polis, podczas gdy technicy laboratoryjni przedzierają się przez las papierkowej roboty, zanim będą mogli przetestować choćby jedną próbkę. W dobrze zorganizowanym świecie sztucznej inteligencji agentów ci profesjonaliści odczuwają pewną ulgę. Boty przetwarzające roszczenia mogą odczytywać polisy, oceniać zakres ochrony, a nawet wykrywać anomalie w ciągu kilku minut — zadania, które normalnie zajęłyby godziny ogłupiającej, podatnej na błędy pracy. Agenci automatyzacji laboratorium mogliby otrzymywać dane pacjentów bezpośrednio z elektronicznej dokumentacji medycznej, przeprowadzać wstępne testy i automatycznie generować raporty, uwalniając techników do bardziej delikatnych zadań, które naprawdę wymagają ludzkich umiejętności.
Ta sama dynamika ma miejsce w różnych branżach. Weźmy bankowość, gdzie przeciwdziałanie praniu pieniędzy (AML) i zasady „poznaj swojego klienta” Procesy KYC pozostają największym problemem administracyjnym. Korporacyjny KYC wymaga niekończących się kroków weryfikacji, skomplikowanych kontroli krzyżowych i stert papierkowej roboty. System agentowy może organizować pobieranie danych w czasie rzeczywistym, przeprowadzać niuansową analizę ryzyka i usprawniać zgodność, dzięki czemu pracownicy mogą skupić się na rzeczywistych relacjach z klientami, zamiast zmagać się z formularzami.
Roszczenia ubezpieczeniowe, przeglądy umów telekomunikacyjnych, planowanie logistyki — lista jest nieskończona. Każda domena ma powtarzalne zadania, które obciążają utalentowanych ludzi.
Tak, sztuczna inteligencja oparta na agentach jest niczym latarka w ciemnej piwnicy: rzuca jasne światło na ukryte nieefektywności, pozwala wyspecjalizowanym agentom wykonywać równolegle podstawową pracę i daje zespołom przestrzeń do skupienia się na strategii, innowacjach i budowaniu głębszych relacji z klientami.
Ale prawdziwa siła sztucznej inteligencji opartej na agentach leży w jej zdolności do rozwiązywania problemów nie tylko w kontekście wydajności lub jednego działu, ale także w jej płynnej skalowalności w wielu funkcjach, nawet w wielu obszarach geograficznych. Jest to poprawa skali o 100x.
- Skalowalność: Agentic AI jest modułowy w swojej istocie, co pozwala zacząć od czegoś małego — jak pojedynczy chatbot FAQ — a następnie płynnie go rozbudowywać. Potrzebujesz śledzenia zamówień w czasie rzeczywistym lub analizy predykcyjnej później? Dodaj agenta, nie zakłócając reszty. Każdy agent zajmuje się określonym fragmentem pracy, co zmniejsza obciążenie programistyczne i pozwala wdrażać nowe możliwości bez rozbijania istniejącej konfiguracji.
- Antykruchość: W systemie wieloagentowym jedna usterka nie przewróci wszystkiego. Jeśli agent diagnostyczny w opiece zdrowotnej przejdzie w tryb offline, inni agenci — jak dokumentacja pacjentów lub planowanie — nadal będą działać. Awarie pozostają ograniczone do odpowiednich agentów, zapewniając ciągłość obsługi. Oznacza to, że cała platforma nie ulegnie awarii, ponieważ jeden element wymaga naprawy lub uaktualnienia.
- Zdolność adaptacji: Gdy zmieniają się przepisy lub oczekiwania konsumentów, możesz modyfikować lub zastępować poszczególnych agentów — takich jak bot zgodności — bez wymuszania gruntownego remontu całego systemu. To podejście fragmentaryczne jest podobne do uaktualniania aplikacji w telefonie zamiast ponownej instalacji całego systemu operacyjnego. Rezultat? Przyszłościowa struktura, która ewoluuje wraz z Twoją firmą, eliminując ogromne przestoje lub ryzykowne ponowne uruchomienia.
Nie możesz przewidzieć kolejnego szaleństwa na punkcie sztucznej inteligencji, ale możesz być na nie przygotowany
Sztuczna inteligencja generatywna była przełomem kilka lat temu; agentyczna sztuczna inteligencja przyciąga uwagę teraz. Jutro pojawi się coś innego — ponieważ innowacja nigdy nie odpoczywa. Jak zatem zabezpieczyć naszą architekturę na przyszłość, aby każda fala nowej technologii nie wywołała apokalipsy IT? Według niedawnego badania Forrester, 70% liderów którzy zainwestowali ponad 100 milionów dolarów w inicjatywy cyfrowe, przypisują sukces jednej strategii: podejściu platformowemu.
Zamiast wyrywać i zastępować starą infrastrukturę za każdym razem, gdy pojawia się nowy paradygmat AI, platforma integruje te pojawiające się możliwości jako wyspecjalizowane bloki konstrukcyjne. Gdy pojawia się agentowa AI, nie wyrzucasz całego stosu — po prostu podłączasz najnowsze moduły agenta. Takie podejście oznacza mniej przekroczeń projektu, szybsze wdrożenia i bardziej spójne wyniki.
Co więcej, solidna platforma oferuje kompleksową widoczność działań każdego agenta — dzięki czemu możesz optymalizować koszty i mieć lepszą kontrolę nad wykorzystaniem mocy obliczeniowej. Interfejsy low-code/no-code obniżają również barierę wejścia dla użytkowników biznesowych w celu tworzenia i wdrażania agentów, podczas gdy wstępnie zbudowane biblioteki narzędzi i agentów przyspieszają międzyfunkcyjne przepływy pracy, niezależnie od tego, czy chodzi o HR, marketing czy jakikolwiek inny dział. Platformy obsługujące architektury PolyAI i różnorodne ramy orkiestracji pozwalają zamieniać różne modele, zarządzać monitami i nakładać nowe możliwości bez przepisywania wszystkiego od podstaw. Będąc niezależnymi od chmury, eliminują również blokadę dostawcy, umożliwiając korzystanie z najlepszych usług AI od dowolnego dostawcy. W istocie podejście oparte na platformie jest kluczem do orkiestracji rozumowania wieloagentowego na dużą skalę — bez tonięcia w długach technicznych lub utraty zwinności.
Jakie są zatem najważniejsze elementy tego podejścia platformowego?
- Dane: Podłączone do wspólnej warstwy
Niezależnie od tego, czy wdrażasz LLM, czy frameworki agentowe, warstwa danych Twojej platformy pozostaje kamieniem węgielnym. Jeśli jest ujednolicona, każdy nowy agent AI może korzystać z wyselekcjonowanej bazy wiedzy bez bałaganu związanego z modernizacją. - Modele: Wymienne mózgi
Elastyczna platforma pozwala wybrać specjalistyczne modele dla każdego przypadku użycia — analizy ryzyka finansowego, obsługi klienta, diagnozy medycznej — a następnie aktualizować je lub zastępować bez zakłócania działania wszystkich innych funkcji. - Agenci: modułowe przepływy pracy
Agenci prosperują jako niezależne, ale zorganizowane mini-usługi. Jeśli potrzebujesz nowego agenta marketingowego lub agenta ds. zgodności, możesz go uruchomić obok istniejących, pozostawiając resztę systemu stabilną. - Zarządzanie: bariery ochronne na dużą skalę
Gdy struktura zarządzania jest wbudowana w platformę — obejmując sprawdzanie stronniczości, ślady audytu i zgodność z przepisami — pozostajesz proaktywny, a nie reaktywny, niezależnie od tego, którego „nowego dzieciaka na rynku” w dziedzinie sztucznej inteligencji wdrożysz jako następnego.
Podejście platformowe to strategiczne zabezpieczenie przed nieustanną ewolucją technologii — zapewniające, że niezależnie od tego, który trend w dziedzinie sztucznej inteligencji stanie się najważniejszy, będziesz gotowy na integrację, iterację i innowacje.
Zacznij od małych rzeczy i stopniowo zwiększaj skalę
Agentic AI nie jest czymś zupełnie nowym — autonomiczne samochody Tesli wykorzystują wiele autonomicznych modułów. Różnica polega na tym, że nowe ramy orkiestracji sprawiają, że taka wieloagentowa inteligencja jest szeroko dostępna. Nie ograniczając się już do specjalistycznego sprzętu lub branż, Agentic AI można teraz stosować do wszystkiego, od finansów po opiekę zdrowotną, napędzając odnowione zainteresowanie i dynamikę głównego nurtu. Projektuj gotowość opartą na platformie. Zacznij od pojedynczego agenta zajmującego się konkretnym punktem zapalnym i rozwijaj się iteracyjnie. Traktuj dane jako strategiczny zasób, wybieraj modele metodycznie i wdrażaj przejrzyste zarządzanie. W ten sposób każda nowa fala AI płynnie integruje się z istniejącą infrastrukturą — zwiększając zwinność bez ciągłych remontów.
