Ścieżka od RPA do Autonomicznych Agentów

Śledczy finansowych przestępstw, który kiedyś otrzymywał duże ilości alertów o podejrzanej aktywności, wymagających nużącej pracy badawczej, ręcznego gromadzenia danych z różnych systemów w celu wyeliminowania fałszywych pozytywów i sporządzenia raportów o podejrzanej aktywności (SAR) w przypadku innych. Dziś otrzymuje priorytetowe alerty z automatycznym badaniem i sugerowaną treścią, która może wygenerować SAR w ciągu kilku minut.

Planista kategorii detalicznej, który wcześniej wykonywał godzinną analizę raportów z poprzednich tygodni, aby odkryć spostrzeżenia na temat produktów, które nie radzą sobie dobrze, i dlaczego, teraz używa AI do zapewnienia głębokich spostrzeżeń, które ujawniają problemy i sugerują działania korygujące, priorytetowe pod względem maksymalnego wpływu na biznes. Inżynier utrzymania przemysłowego używa pilota, który prowadzi 24/7 monitorowanie stanu aktywów i przewiduje problemy oraz generuje ostrzeżenia na wczesnym etapie problemów mechanicznych lub wydajnościowych, redukując nieplanowaną przestoj.

Te transformacje zachodzą w przedsiębiorstwach dzisiaj, sygnalizując fundamentalną zmianę: pionowe aplikacje łączące predykcyjne, generatywne i nowe agenty AI, które uzupełniają i transformują automatyzację przepływów pracy, zapewniając ukierunkowane, zaawansowane możliwości, które rozwiązują znacznie bardziej złożone i kontekstowe wyzwania niż wcześniejsze rozwiązania.

Gartner’s 2024 Hype Cycle for Emerging Technologies highlighted autonomous AI as one of the year’s top four emerging technology trends—and with good reason. With non-AI agents, users had to define what they had to automate and how to do it in great detail. But applications combining predictive, generative, and soon agentic AI with specialized vertical knowledge sources and workflows can pull information from disparate sources enterprise-wide, speed and automate repetitive tasks, and make recommendations for high-impact actions. Enterprises using these applications realize faster and more accurate decision-making, rapid problem identification and remediation, and even preventive measures to stop problems from occurring in the first place.

AI agents represent the next wave in enterprise AI. They build upon the foundations of predictive and generative AI but take a significant leap forward in terms of autonomy and adaptability. AI agents are not just tools for analysis or content generation—they are intelligent systems capable of independent decision-making, problem-solving, and continuous learning. This progression marks a shift from AI as a support tool to AI as an active participant in business processes, capable of initiating actions and adapting strategies in real time.

Ewolucja od RPA do Autonomicznych Agentów

Tradycyjnie, RPA było używane do powtarzalnych, heurystycznych procesów i zadań o niskiej złożoności z wejściami danych o strukturyzowanej postaci. RPA używa strukturalnych wejść i określonej logiki do automatyzacji wysoko powtarzalnych procesów, takich jak wprowadzanie danych, przenoszenie plików i wypełnianie formularzy. Szeroka dostępność przystępnych, skutecznych predykcyjnych i generatywnych AI rozwiązuje następny poziom bardziej złożonych problemów biznesowych, wymagających specjalistycznej wiedzy branżowej, bezpieczeństwa klasy przedsiębiorstw i możliwości integracji różnych źródeł danych.

Na następnym poziomie, AI agenci idą poza predykcyjne algorytmy AI i oprogramowanie dzięki swojej zdolności do działania autonomicznie, adaptacji do zmieniających się środowisk i podejmowania decyzji na podstawie zarówno zaprogramowanych reguł, jak i nauczonych zachowań. Podczas gdy tradycyjne narzędzia AI mogą się sprawdzić w konkretnych zadaniach lub analizie danych, AI agenci mogą integrować wiele możliwości, aby nawigować w złożonych, dynamicznych środowiskach i rozwiązywać wielowymiarowe problemy. AI agenci mogą pomóc organizacjom w zwiększeniu skuteczności, produktywności i poprawie doświadczenia klienta i pracownika, jednocześnie redukując koszty.

Gdy zbudowane są z odpowiednimi modelami AI jako narzędziami i z pionowymi źródłami danych i uczeniem maszynowym w celu wspierania specjalistycznej aktywności kontekstowej, AI agenci stają się wysokowydajnymi końmi roboczymi w zakresie rozwiązywania problemów, podejmowania odpowiednich kroków, odzyskiwania z błędów i poprawy w czasie wykonywania zadania.

Nawigacja wdrożenia: kluczowe aspekty do rozważenia przez przedsiębiorstwa

Wdrożenie predykcyjnego, generatywnego i ostatecznie agenty AI w środowisku przedsiębiorstwa może być bardzo korzystne, ale podjęcie odpowiednich kroków przed wdrożeniem, aby zapewnić sukces, jest krytyczne. Oto niektóre z głównych rozważań dla przedsiębiorstw, które rozważają i rozpoczynają wdrażanie AI agentów.

• Wyrównanie z celami biznesowymi: Aby adopcja AI w przedsiębiorstwie była udana, powinna rozwiązywać konkretny przypadek użycia w konkretnych branżach i dostarczać zwiększoną produktywność i dokładność. Regularnie zaangażujcie interesariuszy biznesowych w proces oceny/wyboru AI, aby zapewnić wyrównanie i dostarczyć klarowny ROI. Produkty powinny być dostosowane do procesów i przepływów pracy, które mierząco poprawiają wyniki dla określonych przypadków użycia i pionowych domen.
• Jakość, ilość i integracja danych: Ponieważ modele AI wymagają dużych ilości wysokiej jakości danych, aby działać skutecznie, przedsiębiorstwa muszą wdrożyć solidne potoki gromadzenia i przetwarzania danych, aby zapewnić, że AI otrzymuje aktualne, dokładne i istotne dane. Kultywowanie źródeł danych znacznie redukuje ryzyko halucynacji i umożliwia AI podejmowanie optymalnych analiz, rekomendacji i decyzji.
• Bezpieczeństwo i prywatność: Obsługa danych wrażliwych w modelach AI niesie ze sobą ryzyko prywatności i potencjalne słabości bezpieczeństwa. Staranne rozważenie, jakie dane są niezbędne do wykonywania pracy przez AI, i nieprzekazywanie danych, które nie są bezpośrednio istotne, może pomóc zminimalizować ekspozycję. Aplikacje powinny również zapewniać kontrolę dostępu opartą na rolach i użytkownikach z ochroną uwierzytelniania wbudowaną na poziomie danych i API oraz potwierdzać, że dane nie docierają do SLM lub LLM bez weryfikacji i ochrony.
• Infrastruktura i skalowalność: Uruchamianie dużych modeli AI wymaga znacznych zasobów obliczeniowych, a skalowalność może być również problemem. Dobry projekt może zapobiec nadmiernemu zużyciu zasobów – na przykład, specjalistyczny SLM może być tak skuteczny jak bardziej uogólniony LLM i znacznie zmniejszyć wymagania obliczeniowe i opóźnienia.
• Interpretacja modelu i wyjaśnialność: Wiele modeli AI, szczególnie modeli głębokiego uczenia, jest często postrzeganych jako „czarne skrzynki”. Dobre produkty AI dla przedsiębiorstw zapewniają pełną przejrzystość, w tym źródła, do których modele uzyskały dostęp, i kiedy, oraz dlaczego każda rekomendacja została podjęta. Posiadanie tego kontekstu jest kluczowe do tworzenia zaufania użytkowników i napędzania adopcji.

Potencjalne wady AI agentów

Jak w przypadku każdej nowej technologii, AI agenci mają kilka potencjalnych wad. Najlepsze aplikacje AI agentów opierają się na procesach z ludzkim uczestnictwem — w tym wszystkie aplikacje i możliwości AI agenty SymphonyAI. Ten podejście pozwala na nadzór, interwencję i współpracę ludzką, zapewniając, że działania agenta są zgodne z celami biznesowymi i rozważaniami etycznymi. Systemy z ludzkim uczestnictwem mogą dostarczać informacje zwrotne w czasie rzeczywistym, zatwierdzać kluczowe decyzje lub interweniować, gdy AI napotka nieznane sytuacje, tworząc potężną współpracę między sztuczną i ludzką inteligencją.

Odpowiedzialna AI dostarcza również silny interfejs użytkownika, śledzenie i możliwość audytu kroków, dlaczego agent wybrał ścieżkę wykonania. Przestrzegamy zasad odpowiedzialnej AI, takich jak odpowiedzialność, przejrzystość, bezpieczeństwo, niezawodność/bezpieczeństwo i prywatność.

Ścieżka do w pełni autonomicznych agentów

Trudno przewidzieć, jak realistyczny jest scenariusz w pełni autonomicznych agentów, ponieważ nie ustanowiliśmy branżowego miernika poziomu autonomii. Na przykład, obszar jazdy autonomicznej został ustanowiony w odniesieniu do poziomów 1-5 zdolności jazdy samochodem, z zerem jako brakiem automatyzacji, gdzie kierowca wykonuje wszystkie zadania jazdy, do poziomu pięciu, gdzie pojazd wykonuje wszystkie zadania jazdy.

Jesteśmy już na trzecim etapie ścieżki do wartości przedsiębiorstwa z AI – gdzie połączone aplikacje AI generatywne i predykcyjne dostarczają zaawansowane rekomendacje i wspierają płynną analizę „co, gdyby”. W SymphonyAI widzimy następny etap ewoluujący w kierunku autonomicznych agentów AI, pracujących z predykcyjnymi i generatywnymi AI, aby przyspieszyć dochodzenia w sprawie oszustw finansowych, turbocharge zarządzanie kategorią detaliczną i prognozowanie popytu, oraz umożliwić producentom przewidywać i zapobiegać awariom maszyn.

Jesteśmy obecnie w trakcie zwiększania złożoności i autonomii AI agentów w naszych aplikacjach, a opinie klientów są bardzo pozytywne. Predykcyjne i generatywne AI osiągnęły poziom, na którym mogą zautomatyzować przepływy pracy, które wcześniej były uważane za zbyt złożone dla tradycyjnego oprogramowania. Autonomiczne, lub agenty AI, wyróżniają się w wykonywaniu tych zadań bez nadzoru, prowadząc do przekształcających zysków produktywności i pozwalając zasobom ludzkim skupić się na bardziej strategicznych działaniach.

Na przykład, międzynarodowy bank europejski używający SymphonyAI Sensa Investigation Hub z AI agentami i pilotem pomógł śledczym przestępstw finansowych zaoszczędzić czas na dochodzeniach, jednocześnie poprawiając jakość dochodzeń. W ciągu kilku tygodni bank zobaczył średnie oszczędności wysiłku na poziomie około 20% w dochodzeniach na poziomie 1 i 2. Bank przewiduje również oszczędności kosztów z SymphonyAI na Microsoft Azure w wysokości 3,5 mln euro rocznie, w tym 80% spadek wydatków u wiodącego dostawcy technologii z 1,5 mln euro rocznie do 300 000 euro rocznie.

Z przemyślanym, przedsiębiorczym projektem, wykorzystującym zasady odpowiedzialnej AI, AI agenci dostarczają transformacyjną produktywność, dokładność i doskonałość dla coraz większej liczby udowodnionych przypadków użycia. W SymphonyAI naszą misją jest dostarczanie przedsiębiorstwom AI agentów, które zapewniają doskonałość operacyjną. Łącząc szybką reakcję z długoterminowym myśleniem strategicznym, agenci AI są gotowi do rewolucjonizacji krytycznych procesów w wielu branżach.