Программное обеспечение для бизнеса и срочность внедрения агентского ИИ

Благодаря доставке инструментов онлайн по модели подписки, Software as a Service (SaaS) изменил способ работы предприятий. Однако возможности были ограничены для некоторых, поэтому вертикальный SaaS добавил функциональность, специфичную для отрасли. Затем появился искусственный интеллект (ИИ) и достижения, такие как роботизированная автоматизация процессов (RPA), которая использовала бы виртуальных ботов для имитации действий людей и устранения рутинных задач.

Теперь программное обеспечение для предприятий вступает в новую эру с агентским 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. Агентский ИИ далеко выходит за рамки традиционного SaaS или RPA. Это программное обеспечение, которое выступает в качестве рабочей силы в цифровой сфере, которую можно интегрировать во всю технологическую структуру и получить измеримые бизнес-результаты. Это становится возможным благодаря тому, что отдельные ИИ-агенты используют большие языковые модели для выполнения рассуждений на высоком уровне.

Нет необходимости в подсказках от людей, и каждому агенту можно назначить свою собственную цель. Один может сосредоточиться на новых продажах, другой – на обслуживании клиентов, третий – на управлении изменениями в производстве в реальном времени – возможности кажутся бесконечными. И, в отличие от моделей генеративного ИИ, таких как ChatGPT, агентские агенты не просто повторяют и выдают содержимое, они даже могут самостоятельно проходить через базы данных и создавать рабочие процессы, чтобы выполнить задачу.

Согласно Gartner, приблизительно треть программных приложений в предприятиях будет иметь интегрированный агентский ИИ к 2028 году: Этот показатель был меньше одного процента в 2024 году. В результатах опроса, объявленных Cloudera в середине апреля – на основе опроса 1484 глобальных лидеров ИТ – 83% считали, что ИИ-агенты были критически важны для конкурентного преимущества, и примерно 60% боялись, что они отстанут, если не начнут 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.

Пересечение разрыва

Генеральный директор Salesforce, Марк Бениофф назвал агентский ИИ “новой моделью труда, новой моделью производительности и новой экономической моделью”. Участие в рабочей силе США остается ниже даже предпандемийных показателей, и сейчас существует больше незаполненных вакансий, чем безработных кандидатов, которые могли бы 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 повышения производительности рабочей силы, повышения эффективности и предоставления организациям возможности конкурировать.

Агентский ИИ может пересечь 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. ИИ-агент может общаться с этой базой, выявлять возможности, обновлять записи, возможно, даже завершать незначительные продажи. Если у вас это работает для команды, ежедневно и круглосуточно, часы ручного труда, сэкономленные, и возможность увеличения продаж будут иметь значительное влияние.

Технология проходит через некоторые трудности роста, особенно когда речь идет о ценообразовании агентского ИИ. Модели “за место” скорее всего изменятся на “за задачу”, выполняемую. Агентский ИИ также может превратиться в более ценностную модель, в которой ИИ-агенты “нанимаются” для выполнения функции и получения гарантированных результатов. Salesforce сообщил всего несколько месяцев назад о рекордных сделках по продукту для Agentforce, своей платформы для создания, настройки и развертывания автономных агентов, но недавно изменил свою модель ценообразования на модель, основанную на потреблении, которая связывает затраты напрямую с результатами.

Ответственность и подотчетность

Хотя многое еще предстоит усовершенствовать в агентском ИИ, то, что определенно, – это то, что способ отбора поставщиков программного обеспечения должен измениться. Традиционная оценка была сосредоточена в основном на наборах функций, но с агентским ИИ бизнес должен учитывать такие вещи, как история надежности и ответственности поставщика, и может ли он 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 соответствия. Однако бизнес должен учитывать свою ответственность, глубоко изучить риски, опираться на аудиторскую проверку и держать руководящие принципы регулирования на переднем плане. Кроме того, организации должны определить, кто на самом деле несет ответственность, если ИИ-агент выйдет из-под контроля, а также процедуры для его локализации или отключения, если это произойдет.

Шаги для выполнения

С агентским ИИ многие из нас увидят значительные изменения в том, как мы ведем бизнес. Ниже приведены несколько действий, которые вы можете немедленно выполнить, чтобы начать процесс.

Для начала пересмотрите свою технологическую структуру с учетом тех правил, которые ИИ-агент мог бы устранить. Рассмотрите, какое программное обеспечение может иметь проблемы с совместимостью или требует нового интерфейса программирования приложений. Избегайте принятия решений в изоляции – агентский ИИ может повлиять на многие аспекты бизнеса, поэтому включайте лидеров из юридического, ИТ и операционных подразделений. Также важно создать политику для безопасного и ответственного использования агентов сотрудниками.

Вам необходимо понять рабочую способность ИИ-агента, 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 затраты на место, лицензию и подписку больше не являются критериями.

Агентский ИИ существенно повлияет на SaaS, но не полностью заменит его. Мы увидим сотрудничество технологий, руководимое целью повышения производительности рабочей силы. Однако предприятиям все равно необходимо будет изменить свой подход к работе с программным обеспечением. Агентский ИИ уже здесь, и чем быстрее вы поймете, что он может сделать, и начнете его применять, тем больше вы закрепите свое будущее положение и успех.