Agentic AI: Viitorul luării autonome a deciziilor

creierul uman este cel mai mare consumator de energie din organismși avem tendința de a reduce consumul de energie și de a încerca să minimizăm încărcarea cognitivă. Suntem în mod inerent leneși, căutând mereu modalități de a automatiza chiar și cele mai mici sarcini. Adevărata automatizare înseamnă că nu trebuie să ridici un deget pentru a face lucrurile. Aici strălucește AI agentic, termenul „agentic” este derivat din conceptul de „agent”, care, în limbajul AI, este o entitate capabilă să îndeplinească sarcini în mod independent. Spre deosebire de sistemele AI tradiționale care funcționează pe baza unor reguli și seturi de date predefinite, IA agentică are capacitatea de a lua decizii autonome, de a se adapta la noi medii și de a învăța din interacțiunile sale. Vom explora complexitățile AI agentice, explorând potențialul și provocările acesteia.

Înțelegerea componentelor cheie ale AI Agentic

AI agentic sisteme concepute să acționeze autonom, luând decizii fără intervenția umană. Aceste sisteme se caracterizează prin capacitatea lor de a-și percepe mediul, de a-și motiva și de a lua acțiuni pentru atingerea unor obiective specifice.

1. Percepţie: Sistemele Agentic AI sunt echipate cu senzori și algoritmi avansați care le permit să-și perceapă împrejurimile. Aceasta include senzori vizuali, auditivi și tactili care oferă o înțelegere cuprinzătoare a mediului.
2. Raţionament: La baza IA agentică este capacitatea sa de raționament. Aceste sisteme folosesc algoritmi sofisticați, inclusiv învățarea automată și învățarea profundă, pentru a analiza datele, a identifica modele și a lua decizii informate. Acest proces de raționament este dinamic, permițând AI să se adapteze la informații noi și circumstanțe în schimbare.
3. Comunicarea : Un coleg AI este o colecție de agenți sub un supervizor, care execută funcții specifice cap la cap. Acești agenți se coordonează între ei și aduc oamenii în buclă în cazul unor escalade sau verificări predefinite pentru a finaliza un anumit proces.
4. Abordare reactivă și proactivă: Sistemele AI agentice pot răspunde la stimuli imediati (reactive) și anticipa nevoile sau schimbările viitoare (proactive). Această capacitate dublă le asigură că pot face față în mod eficient atât provocărilor actuale, cât și viitoare.
5. Acțiune: Odată luată o decizie, sistemele AI agentice pot executa acțiuni în mod autonom. Acest lucru poate varia de la acțiuni fizice, cum ar fi navigarea unui robot printr-un mediu complex, până la acțiuni digitale, cum ar fi gestionarea unui portofoliu financiar.

Cum ar putea funcționa AI agentic în viața reală

Pentru a ilustra modul în care AI-ul agentic ar putea funcționa în scenarii din lumea reală, luați în considerare următorul exemplu care implică trei colegi AI separati care efectuează sarcini în tandem pentru a realiza agregarea automată și simplificată a datelor:

1. Analist de marketing AI: Acest sistem AI adună și analizează date din diverse surse, inclusiv interacțiunile site-ului și rețelele sociale. Identifică modele și perspective care pot fi folosite pentru a înțelege comportamentul clienților și tendințele pieței.
2. AI Business Development ExecutiveUtilizând informațiile furnizate de analistul de marketing bazat pe inteligență artificială, acest sistem de inteligență artificială interacționează mai eficient cu clienții potențiali. De exemplu, atunci când un vizitator accesează un site web, directorul de dezvoltare a afacerilor bazat pe inteligență artificială poate identifica intenția de cumpărare a vizitatorului pe baza datelor furnizate de analistul de inteligență artificială. Acest lucru permite interacțiuni mai concentrate și personalizate, crescând probabilitatea de a converti clienții potențiali în clienți reali.
3. AI Customer Care Executive: Datele de la ascultarea rețelelor sociale și alte surse analizate de AI Marketing Analyst sunt folosite și de AI Customer Care Executive. Acest sistem AI identifică problemele și preocupările comune cu care se confruntă clienții, adesea dintr-o perspectivă competitivă. Înarmată cu aceste informații, echipa de vânzări poate utiliza aceste informații pentru a aborda problemele clienților în mod proactiv și pentru a explora oportunitățile de upselling.

Provocări și considerații etice

Deși potențialul AI agentic este imens, acesta prezintă, de asemenea, câteva provocări și considerații etice:

1. Siguranță și fiabilitate: Asigurarea faptului că sistemele AI agentice funcționează în siguranță și fiabil este esențială. Aceste sisteme trebuie testate riguros pentru a preveni defecțiunile care ar putea duce la accidente sau consecințe nedorite.
2. Transparență: Procesele de luare a deciziilor ale sistemelor AI agentice pot fi complexe și opace. Este esențial să se dezvolte metode pentru a face aceste procese transparente și ușor de înțeles pentru oameni, în special în aplicații critice precum asistența medicală și finanțele.
3. Luarea etică a deciziilor: Sistemele AI agentice trebuie programate cu linii directoare etice pentru a se asigura că iau decizii care se aliniază cu valorile societății. Aceasta include abordarea unor probleme precum părtinirea, corectitudinea și responsabilitatea.
4. Reglementare și guvernare: Pe măsură ce IA agentică devine mai răspândită, va fi nevoie de cadre de reglementare robuste care să guverneze utilizarea acesteia. Aceasta include stabilirea standardelor de siguranță, confidențialitate și comportament etic.

Comparând AI Agentic cu RPA tradițional

Mobilă tradițională Robotic Process Automation (RPA) platformele s-au concentrat în principal pe construirea de roboți care interacționau predominant prin interfețe cu utilizatorul (UI). Puterea lor constă în automatizarea sarcinilor repetitive prin simularea interacțiunii umane cu interfețele de utilizator; cu toate acestea, pe măsură ce ne îndreptăm către o abordare agentică, paradigma se schimbă semnificativ.

Într-un cadru agentic, focalizarea se extinde dincolo de interacțiunile cu UI, cuprinzând luarea deciziilor de automatizare back-end, în schimb bazându-se doar pe automatizarea UI, accentul se schimbă spre valorificarea API-urilor care integrează tehnologii precum Modele de limbaj mari (LLM) care permit fluxuri de lucru productive, inteligente, bazate pe decizii.

Principalii diferențieri includ:

• Set de capabilități îmbunătățite: Agentic introduce capabilități de nivel superior care se extind dincolo de funcționalitățile tradiționale RPA, inclusiv integrarea avansată Intelligent Document Processing (IDP) Capacitatea LLM-urilor de a gestiona fluxurile de lucru complexe, capabilitățile de luare a deciziilor determinate de.
• Convergența tehnologiei: Colegii AI îmbrățișează strategia de creare a ecosistemului în care diverse tehnologii interacționează perfect, spre deosebire de sistemele RPA anterioare, care depindeau în principal de modelul de interacțiuni bazat pe UI, permite coordonarea integrării directe între componente API-uri și alte sisteme.
• Automatizare end-to-end fără supraveghere umană: Un coleg AI, care cuprinde o colecție de agenți sub un supervizor, gestionează întreg fluxurile de lucru în mod autonom. Acești agenți se coordonează între ei și implică oameni doar pentru escalade sau verificare predefinită, asigurând o adevărată automatizare end-to-end.

Viitorul AI agentic

Abordarea agentică nu este cu totul nouă. De fapt, a fost o parte esențială a dezvoltării AI de câțiva ani. Conceptul implică crearea de colegi AI, fiecare funcționând ca un agent specific sau, mai precis, o colecție de agenți. Un coleg AI este în esență o echipă de agenți care lucrează împreună într-un cadru unificat conceput pentru a se coordona perfect cu alte echipe similare. De exemplu, un coleg AI s-ar putea specializa în procesarea inteligentă a documentelor (IDP) cu proprii săi agenți care se ocupă de anumite sarcini secundare. Aceste echipe, fiecare cu agenții și supervizorii specializați, pot lucra împreună pentru a atinge obiective mai largi.

În concluzie, AI agentic reprezintă un salt înainte semnificativ în inteligența artificială, oferind fără precedent oportunități de inovare și eficiență cerând în același timp o navigare atentă pentru a se asigura că beneficiile sale sunt realizate într-o manieră sigură, transparentă și etică.