Ścieżka od RPA do Autonomicznych Agentów

Finansowy śledczy, który kiedyś otrzymywał duże ilości alarmów o podejrzanej działalności, wymagających nużącej pracy w celu ręcznego gromadzenia danych z różnych systemów, aby wyeliminować fałszywe pozytywy i sporządzić raporty o podejrzanej działalności (SAR), dzisiaj otrzymuje alarmy z priorytetem, z automatycznym badaniem i sugerowaną treścią, która może generować raporty 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 spełniają oczekiwań, i dlaczego, teraz używa sztucznej inteligencji, aby uzyskać głębokie spostrzeżenia, które ujawniają problemy i sugerują działania korygujące, priorytetowe dla maksymalnego wpływu biznesowego. Inżynier utrzymania przemysłowego używa współpilotującego systemu, który prowadzi 24/7 monitorowanie stanu urządzeń i przewiduje problemy, generując ostrzeżenia na wczesnym etapie mechanicznych lub wydajnościowych problemów, zmniejszając nieplanowaną przestojów.

Te transformacje zachodzą w przedsiębiorstwach dzisiaj, sygnalizując fundamentalną zmianę: pionierskie aplikacje łączące predykcyjną, generatywną i agenty sztuczną inteligencję, uzupełniając i transformując automatyzację przepływów pracy, zapewniając ukierunkowane, wyrafinowane możliwości, które rozwiązują znacznie bardziej złożone i kontekstowe wyzwania niż wcześniejsze rozwiązania.

Raport Gartnera z 2024 roku Hype Cycle for Emerging Technologies wskazał autonomiczną sztuczną inteligencję jako jeden z najważniejszych trendów technologicznych roku – i słusznie. W przypadku agentów niebędących sztuczną inteligencją, użytkownicy musieli określić, co mają zautomatyzować i jak to zrobić w dużym szczegółowości. Ale aplikacje łączące predykcyjną, generatywną i agenty sztuczną inteligencję z wyspecjalizowanymi źródłami wiedzy i przepływami pracy mogą pobierać informacje z różnych źródeł w przedsiębiorstwie, przyspieszać i zautomatyzować powtarzalne zadania oraz proponować działania o wysokim wpływie. Przedsiębiorstwa korzystające z tych aplikacji realizują szybsze i bardziej dokładne podejmowanie decyzji, szybkie identyfikowanie i rozwiązywanie problemów oraz nawet środki zapobiegawcze, aby zapobiec wystąpieniu problemów.

Agenci sztucznej inteligencji reprezentują następną falę w przedsiębiorstwach sztucznej inteligencji. Budują one na podstawie fundamentów predykcyjnej i generatywnej sztucznej inteligencji, ale robią znaczący krok do przodu pod względem autonomii i adaptacyjności. Agenci sztucznej inteligencji nie są tylko narzędziami do analizy lub generowania treści – są to inteligentne systemy zdolne do samodzielnego podejmowania decyzji, rozwiązywania problemów i ciągłego uczenia się. Ten postęp oznacza zmianę z sztucznej inteligencji jako narzędzia wspierającego do sztucznej inteligencji jako aktywnego uczestnika procesów biznesowych, zdolnego do inicjowania działań i adaptacji strategii w czasie rzeczywistym.

Ścieżka od RPA do Autonomicznych Agentów

Tradycyjnie, RPA było używane do powtarzalnych, opartych na heurystyce procesów i zadań o niskiej złożoności z wejściami danych o strukturyzowanej postaci. RPA używa strukturyzowanych wejść i określonej logiki do zautomatyzowania wysoko powtarzalnych procesów, takich jak wprowadzanie danych, przenoszenie plików i wypełnianie formularzy. Powszechna dostępność tanich, skutecznych predykcyjnych i generatywnych sztucznych inteligencji rozwiązała następny poziom bardziej złożonych problemów biznesowych, wymagających specjalistycznej wiedzy branżowej, bezpieczeństwa klasy przedsiębiorstw i możliwości integrowania różnych źródeł danych.

Na następnym poziomie, agenci sztucznej inteligencji idą dalej niż algorytmy predykcyjnej sztucznej inteligencji i oprogramowania dzięki swojej zdolności do działania autonomicznie, adaptacji do zmieniających się środowisk i podejmowania decyzji na podstawie zarówno preprogramowanych reguł, jak i nauczonych zachowań. Podczas gdy tradycyjne narzędzia sztucznej inteligencji mogą się sprawdzić w określonych zadaniach lub analizie danych, agenci sztucznej inteligencji mogą integrować wiele możliwości, aby nawigować w złożonych, dynamicznych środowiskach i rozwiązywać wielowymiarowe problemy. Agenci sztucznej inteligencji mogą pomóc organizacjom w zwiększeniu efektywności, produktywności i poprawie doświadczenia klienta i pracownika, przy jednoczesnym zmniejszeniu kosztów.

Gdy zbudowane są z odpowiednimi modelami sztucznej inteligencji jako narzędziami i z pionierskimi źródłami danych i uczeniem maszynowym w celu wspierania specjalistycznej aktywności kontekstowej, agenci sztucznej inteligencji stają się wysokowydajnymi końmi roboczymi w zakresie rozwiązywania problemów, podejmowania odpowiednich kroków, odzyskiwania z błędów i poprawy w czasie na zadanych zadaniach.

Nawigacja wdrożenia: kluczowe aspekty do rozważenia przez przedsiębiorstwa

Wdrożenie predykcyjnej, generatywnej i ostatecznie agenty sztucznej inteligencji w środowisku przedsiębiorstwa może być bardzo korzystne, ale podjęcie odpowiednich kroków przed wdrożeniem, aby zapewnić sukces, jest kluczowe. Oto niektóre z głównych kwestii, które przedsiębiorstwa powinny wziąć pod uwagę przy wdrażaniu agentów sztucznej inteligencji.

• Wyrównanie z celami biznesowymi: Aby wdrożenie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie było udane, powinno ono rozwiązywać określone przypadki użycia w określonych branżach i zapewniać zwiększoną produktywność i dokładność. Regularnie angażujcie interesariuszy biznesowych w procesie oceny/wyboru sztucznej inteligencji, aby zapewnić wyrównanie i zapewnić klarowny zwrot z inwestycji. Produkty powinny być dostosowane do procesów i przepływów pracy, które mierząco poprawiają wyniki dla określonych przypadków użycia i pionierskich domen.
• Jakość, ilość i integracja danych: Ponieważ modele sztucznej inteligencji wymagają dużych ilości wysokiej jakości danych, aby działać skutecznie, przedsiębiorstwa muszą wdrożyć solidne potoki gromadzenia i przetwarzania danych, aby zapewnić, że sztuczna inteligencja otrzymuje bieżące, dokładne i istotne dane. Kultywowanie źródeł danych znacznie zmniejsza ryzyko halucynacji i umożliwia sztucznej inteligencji podejmowanie optymalnych analiz, rekomendacji i decyzji.
• Bezpieczeństwo i prywatność: Obsługa wrażliwych danych w modelach sztucznej inteligencji niesie ze sobą ryzyko prywatności i potencjalne luki bezpieczeństwa. Staranne rozważenie, jakie dane są niezbędne do wykonania pracy przez sztuczną inteligencję, oraz nieprzekazywanie danych, które nie są bezpośrednio istotne, może pomóc w minimalizowaniu narażenia. Aplikacje powinny również zapewniać kontrolę dostępu opartą na rolach i użytkownikach z ochroną uwierzytelniania 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 sztucznej inteligencji wymaga znacznych zasobów obliczeniowych, a skalowalność również może być problemem. Dobra konstrukcja zapobiegnie 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 sztucznej inteligencji, zwłaszcza modeli głębokiego uczenia, jest często postrzeganych jako “czarne skrzynki”. Dobre produkty sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw zapewniają pełną przejrzystość, w tym źródła, do których modele uzyskały dostęp, i dlaczego każda rekomendacja została podjęta. Posiadanie tego kontekstu jest kluczowe do stworzenia zaufania użytkowników i napędzania adopcji.

Potencjalne wady agentów sztucznej inteligencji

Jak w przypadku każdej nowej technologii, agenci sztucznej inteligencji mają kilka potencjalnych wad. Najlepsze aplikacje agentów sztucznej inteligencji opierają się na procesach z udziałem człowieka – w tym wszystkie aplikacje i możliwości agenty sztucznej inteligencji SymphonyAI. Ten podejście pozwala na nadzór, interwencję i współpracę człowieka, zapewniając, że działania agenta są zgodne z celami biznesowymi i rozważaniami etycznymi. Systemy z udziałem człowieka mogą zapewnić bieżącą informację zwrotną, zatwierdzać kluczowe decyzje lub interweniować, gdy sztuczna inteligencja napotyka na nieznane sytuacje, tworząc potężną współpracę między sztuczną a ludzką inteligencją.

Odpowiedzialna sztuczna inteligencja dostarcza również silny interfejs użytkownika, ślad i możliwość audytu kroków, dlaczego agent wybrał ścieżkę wykonania. Przestrzegamy zasad odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, 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 zdolności jazdy autonomicznej, z poziomu zero, gdzie kierowca wykonuje wszystkie zadania jazdy, do poziomu pięć, gdzie pojazd wykonuje wszystkie zadania jazdy.

Jesteśmy dobrze zaawansowani w tym, co widzę jako trzecią fazę ścieżki do wartości przedsiębiorstwa z sztuczną inteligencją – gdzie połączone aplikacje predykcyjnej i generatywnej sztucznej inteligencji zapewniają wyrafinowane rekomendacje i wspierają płynną analizę “co, gdyby”. W SymphonyAI widzimy następną fazę ewoluującą w kierunku autonomicznych agentów sztucznej inteligencji, współpracujących z predykcyjną i generatywną sztuczną inteligencją, aby przyspieszyć dochodzenia w sprawie oszustw finansowych, przyspieszyć zarządzanie kategorią detaliczną i prognozowanie popytu oraz umożliwić producentom przewidywać i zapobiegać awariom maszyn.

Poprawiamy złożoność i autonomię agentów sztucznej inteligencji w naszych aplikacjach, a opinie klientów są bardzo pozytywne. Predykcyjna i generatywna sztuczna inteligencja osiągnęły poziom, na którym mogą zautomatyzować przepływy pracy, które wcześniej były uważane za zbyt złożone dla tradycyjnego oprogramowania. Autonomiczna, czyli agenty sztuczna inteligencja, wyróżnia się w radzeniu sobie z tymi zadaniami bez nadzoru, prowadząc do transformacyjnych zysków produktywności i pozwalając zasobom ludzkim na koncentrowanie się na bardziej strategicznych działaniach.

Na przykład, międzynarodowy bank europejski korzystający z SymphonyAI Sensa Investigation Hub z agentami sztucznej inteligencji i współpilotem pomógł śledczym w sprawach przestępstw finansowych zaoszczędzić czas na dochodzeniach, jednocześnie poprawiając jakość dochodzeń. W ciągu kilku tygodni bank zaobserwował średnie oszczędności wysiłku o około 20% w dochodzeniach na poziomie 1 i 2. Bank prognozuje również oszczędności kosztów z SymphonyAI na Microsoft Azure o 3,5 mln euro rocznie, w tym 80% spadek wydatków na wiodącego dostawcę technologii z 1,5 mln euro rocznie do 300 000 euro rocznie.

Z przemyślaną, przedsiębiorczą konstrukcją, wykorzystującą zasady odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, agenci sztucznej inteligencji dostarczają transformacyjną produktywność, dokładność i doskonałość dla rosnącej liczby udowodnionych przypadków użycia. W SymphonyAI naszą misją jest dostarczanie przedsiębiorstwom agentów sztucznej inteligencji, które zapewniają doskonałość operacyjną. Łącząc szybką reakcję z długoterminowym myśleniem strategicznym, agenty sztucznej inteligencji są gotowe do rewolucjonizacji krytycznych procesów w wielu branżach.