Оценка того, где следует внедрить агентный ИИ в вашем бизнесе

Агентный ИИ имеет потенциал для изменения несколько отраслей промышленности, обеспечивая автономное принятие решений, адаптивность в реальном времени и упреждающее решение проблем. Поскольку предприятия стремятся повысить операционную эффективность, они сталкиваются с проблемой принятия решения о том, как и где внедрять агентный ИИ для максимального эффекта. От оптимизации цепочки поставок до предиктивного обслуживания и улучшение качества обслуживания клиентов, руководители предприятий должны тщательно оценить, какие области их бизнеса получат наибольшую выгоду от агентского ИИ. Стратегическая структура для оценки возможностей интеграции ИИ имеет решающее значение для обеспечения соответствия инвестиций бизнес-целям, достижения измеримых результатов и поддержания баланса между автоматизацией и человеческим контролем.

Понимание эволюции ИИ

Чтобы понять роль агентного ИИ, мы должны сначала отличить его от традиционных реализаций ИИ. Исторически сложилось так, Предприятия используют ИИ для анализа исторических данных, генерации идей и даже предоставления рекомендаций. Однако эти системы обычно требуют вмешательства человека для выполнения решений и рабочих процессов. Например, алгоритмическая система машинного обучения генерирует новые наблюдения, совершенствует свои модели и улучшается со временем, но никогда не принимает решений, тогда как стандартный ИИ рекомендует действия на основе своего приобретенного опыта, потенциально генерируя одно действие для продвижения вперед на один шаг.

Агентный ИИ вводит в уравнение автономность. Вместо того, чтобы просто предлагать действия, агентный ИИ их казнит, действуя в режиме реального времени для решения проблем и оптимизации рабочих процессов с несколькими агентами ИИ, работающими параллельно. Ключевое отличие заключается в концепции агентов — независимых сущностей ИИ, которые действуют на основе механизмов обучения и реальных условий. Один агент ИИ может переупорядочить запасы, когда запасы заканчиваются, в то время как агентский ИИ — состоящий из нескольких агентов — может координировать всю реакцию цепочки поставок, динамически корректируя условия закупок, транспортировки и хранения.

Вместо того чтобы выполнять дерево решений, агентный ИИ адаптируется на основе входных данных в реальном времени, обучаясь на своей постоянно меняющейся среде и соответствующим образом изменяя свои действия. Например, в розничной торговле продуктами питания система на основе правил может следовать структурированному рабочему процессу соответствия, например, оповещать менеджера, когда холодильная установка превышает установленный температурный порог. С другой стороны, агентская система ИИ может автономно корректировать настройки охлаждения, перенаправлять затронутые поставки и переупорядочивать инвентарь — и все это без вмешательства человека.

В такой динамичной среде, как логистика авиакомпаний, полностью агентская сеть искусственного интеллекта одновременно анализирует всех затронутых пассажиров, перебронирует рейсы, уведомляет наземные службы и бесперебойно взаимодействует с представителями службы поддержки клиентов — и все это параллельно, сокращая сбои и повышая эффективность.

Управление уровнями автономности агентского ИИ

По мере того, как продолжается эволюция ИИ, агентный ИИ будет приобретать все большую автономию и справляться со все более сложными сценариями принятия решений. В будущем агенты ИИ будут сотрудничать в разных отраслях и делать решения, учитывающие контекст. Задача на будущее будет заключаться в определении правильного баланса между полной автоматизацией и человеческим контролем для управления отклонениями, предотвращения ошибок и блокировки системы. Предприятия должны тщательно продумать пороговые значения риска для различных рабочих процессов, внедряя меры безопасности для предотвращения непреднамеренных действий, одновременно максимизируя потенциальные выгоды от усовершенствований на основе ИИ.

Лидерам отраслей следует рассмотреть области, где агентный ИИ особенно ценен, где принятие решений должно быть в режиме реального времени, адаптивным и высокомасштабируемым. Ключевые бизнес-функции, которые должны принести наибольшую пользу, включают управление цепочками поставок и запасами. Флотилии агентов ИИ способны отслеживать уровни запасов, прогнозировать колебания спроса и автономно переупорядочивать продукты, чтобы сократить отходы, избежать ненужных потерь и точно настроить результаты логистики.

В предиктивном обслуживании агентский ИИ анализирует состояние оборудования, обнаруживает потенциальные сбои и заранее планирует обслуживание, чтобы сократить время простоя. Функции соответствия и управления рисками также могут выиграть, поскольку ИИ контролирует рабочие процессы соответствия в регулируемых отраслях, автоматически корректируя стандартные операционные процедуры для соответствия меняющимся требованиям.

Шаги к успешному внедрению агентного ИИ

Чтобы обеспечить успешное внедрение агентского ИИ, руководителям предприятий следует следовать структурированному процессу оценки.

•  Определите высокоэффективные варианты использования, оценивая бизнес-функции, где принятие решений в режиме реального времени повышает эффективность и снижает административную нагрузку на клиентов или сотрудников.
• Определите механизмы толерантности к риску и надзора, установив меры безопасности, процессы утверждения и точки вмешательства, чтобы сбалансировать автономность ИИ с человеческим надзором.
• Убедитесь, что инвестиции в ИИ соответствуют бизнес-целям, сосредоточившись на приложениях, которые обеспечивают измеримую окупаемость инвестиций и поддерживают более широкие стратегические цели.
• Начните с малого и постепенно масштабируйте, запуская пилотные программы в контролируемых средах, прежде чем расширять внедрение агентного ИИ по всему предприятию.
• Регулярно оценивайте программы агентного ИИ, совершенствуя модели на основе результатов и подхода постоянного совершенствования.

С переходом на агентный ИИ мы увидим значительный скачок вперед в автоматизации предприятий, что позволит компаниям выйти за рамки понимания и рекомендаций и перейти к автономному выполнению. Успешное внедрение агентного ИИ потребует стратегического рассмотрения дизайна рабочего процесса, управления рисками и структур управления. Руководители бизнеса, которые действуют быстро и вдумчиво, максимизируют эффективность, повышают устойчивость и обеспечивают будущее своих операций.