Бизнес-программное обеспечение и срочность внедрения агентного ИИ

Поставляя инструменты онлайн по подписной модели, программное обеспечение как услуга (SaaS) изменило способ работы предприятий. Однако возможности были ограничены для некоторых, поэтому вертикальное SaaS добавило функциональность, специфичную для отрасли. Затем появился искусственный интеллект (ИИ) и достижения, такие как роботизированная автоматизация процессов (RPA), которая использовала виртуальных ботов для имитации действий людей и устранения рутинных задач.

Теперь программное обеспечение предприятий вступает в новую эру с агентным ИИ, работающим на основе автономных агентов, которые не только имитируют людей, но и анализируют данные, принимают решения, выполняют задачи и самоорганизуют рабочие процессы в режиме реального времени. Агентный ИИ далеко превосходит традиционное SaaS или RPA. Это программное обеспечение, которое действует как рабочая сила в цифровой сфере, которую можно интегрировать во всю технологическую стек и получить измеримые бизнес-результаты. Это стало возможным благодаря индивидуальным агентам ИИ, которые черпают информацию из больших языковых моделей для выполнения рассуждений на высоком уровне.

Не требуется никаких подсказок от людей, и каждый агент может быть назначен своей собственной целью. Один может сосредоточиться на новых продажах, другой облегчить обслуживание клиентов, третий управлять изменениями в производстве в режиме реального времени – возможности seem бесконечными. И, в отличие от моделей генеративного ИИ, таких как ChatGPT, агентные агенты не просто повторяют и выдают содержимое, они даже могут проходить через базы данных и создавать рабочие процессы самостоятельно, чтобы выполнить заданную задачу.

Согласно Gartner, приблизительно треть программных приложений в предприятии будет иметь интегрированный агентный ИИ к 2028 году: Этот показатель был менее одного процента в 2024 году. В результатах опроса, объявленных Cloudera в середине апреля – на основе опроса 1,484 глобальных лидеров ИТ – 83% считали, что агентные агенты были критически важны для конкурентного преимущества, и примерно 60% боялись, что они отстанут, если не будут преследовать внедрение в этом году.

Кроме того, устрашающие 96% заявили, что они планируют расширить свои развертывания в течение следующих 12 месяцев, половина из них добавила, что это могут быть крупные развертывания по всей организации.

Мост через разрыв

Генеральный директор Salesforce, Марк Бениофф назвал агентный ИИ “новой моделью труда, новой моделью производительности и новой экономической моделью”. Участие в рабочей силе США остается ниже даже предпандемийных чисел, и сейчас существует больше незаполненных вакансий, чем безработных кандидатов, которые могут их занять. Основная цель ИИ – устранить рутинные задачи, однако в то же время сотрудники должны быть в состоянии производить больше. С учетом этого цифровой труд должен использоваться для улучшения рабочей силы и повышения производительности, повышения эффективности и предоставления организациям возможности конкурировать.

Агентный ИИ может мостить разрыв между персоналом и продукцией различными способами. Например, исполнительный директор по продажам может использовать решение по управлению отношениями с клиентами (CRM), чтобы контролировать большую группу существующих и потенциальных клиентов и генерировать продажи. Агент ИИ может общаться с этой базой, выявлять возможности, обновлять записи, возможно, даже завершать небольшие продажи. Если у вас это работает для команды, ежедневно и круглосуточно, количество сэкономленных часов ручного труда и возможность увеличения продаж будут иметь значительное влияние.

Технология проходит через некоторые трудности роста, особенно когда речь идет о ценообразовании агентного ИИ. “Модели по месту” вероятно изменятся на “по задаче”, выполняемой. Агентный ИИ также может превратиться в более основанную на стоимости модель, в которой агенты ИИ “нанимаются” для выполнения функции и получения гарантированных результатов. Salesforce сообщил всего несколько месяцев назад о рекордных сделках с продуктами для Agentforce, своей платформы для создания, настройки и развертывания автономных агентов, но недавно изменил свою модель ценообразования на основанную на потреблении, которая связывает затраты напрямую с результатами.

Ответственность и подотчетность

Хотя многое необходимо решить с агентным ИИ, что ясно, так это то, что способ, которым выбираются поставщики программного обеспечения, должен измениться. Традиционная оценка в основном фокусировалась на наборах функций, но с агентным ИИ предприятия должны учитывать такие факторы, как история надежности и ответственности поставщика, и могут ли они соответствовать конкретным целям компании.

Подотчетность должна быть проблемой для лиц, принимающих решения, поскольку они больше не просто покупают программное обеспечение. Вместо этого они предоставляют цифровому интеллекту разрешение на выполнение действий от их имени, и это может создать юридические и проблемы соблюдения требований. Однако предприятия должны учитывать свою ответственность, глубоко изучить риски, ориентироваться на аудит и соблюдать нормативные рекомендации. Кроме того, организации должны определить, кто на самом деле подотчетен, если агент ИИ выйдет из-под контроля, а также процедуры для сдерживания или остановки его, если это произойдет.

Шаги для выполнения

С агентным ИИ многие из нас увидим значительные изменения в том, как мы ведем бизнес. Следующие действия вы можете выполнить немедленно, чтобы начать процесс.

Для начала пересмотрите свою технологическую стек с фокусом на тех правилах, основанных функциях, которые агент ИИ мог бы потенциально устранить. Рассмотрите, какое программное обеспечение может иметь проблемы с совместимостью или требовать нового интерфейса программирования. Избегайте принятия решений в изоляции – агентный ИИ может повлиять на многие аспекты бизнеса, поэтому включайте лидеров из юридического, ИТ и операционных отделов. Также важно создать политику для безопасного и ответственного использования агентов сотрудниками.

Вы должны понять рабочую способность агента ИИ, а также сложность, которую он может устранить. Это означает, что вам также необходимо пересмотреть модели затрат на программное обеспечение и возврат инвестиций, который они могут обеспечить. Это вопрос объема и эффективности, поэтому стоимость места, лицензии и подписки больше не являются критериями.

Агентный ИИ существенно повлияет на SaaS, но не полностью заменит его. Мы увидим сотрудничество технологий, направленное на цель улучшения рабочих сил. Однако предприятиям все равно необходимо фундаментально изменить способ работы с программным обеспечением. Агентный ИИ уже здесь, и чем быстрее вы поймете, что он может сделать и внедрите его в практику, тем больше вы укрепите свое будущее положение и успех.