От Инструментов к Коллегам: Эволюция Агентного ИИ

Почти восемь из десяти компаний утверждают, что используют генеративный ИИ, но столько же признают, что не видят измеримого влияния на дно линии. Это “парадокс GenAI”, и он отражает реальность, с которой сталкиваются лидеры бизнеса и ИТ сегодня: ИИ повсюду, но ценность неуловима. Использование агентного ИИ в качестве цифровых коллег предлагает путь к измеримым результатам. Эти цифровые коллеги могут помочь организациям ускорить производительность, масштабировать операции и наконец разблокировать ROI, который был обещан.

Однако, чтобы получить эту ценность, необходимо изменить способ мышления о работе. Эти агенты не смогут добиться успеха, если их рассматривать только как еще один инструмент, наложенный на существующие процессы. Это требует намеренных шагов для содействия эффективному сотрудничеству между людьми и ИИ и вдумчивого внедрения. Лидерам бизнеса предстоит создать среду, в которой сотрудники смогут учиться, экспериментировать и расти вместе с этими новыми системами.

Путь вперед ясен. Организациям необходимо создать условия, в которых человеческая экспертиза и агентный ИИ будут процветать вместе. Это начинается с переосмысления того, как мы определяем коллег, обучаем команды и управляем цифровым сотрудничеством в масштабе.

От Инструментов к Коллегам: Эволюция Агентного ИИ

ИИ является частью предприятия уже много лет, задолго до появления ChatGPT. Многие организации, которые добились успеха с помощью сегодняшних инструментов, сделали это, заложив прочный фундамент задолго до появления генеративных моделей. Компании, такие как Adobe, ServiceNow и Zoom уже давно используют передовые системы ИИ для оптимизации операций. В Xerox IT Solutions мы разработали платформу AIOps для предоставления высокоавтоматизированных услуг центра сетевых операций (NOC), которые обеспечивают лучшую доступность и среднее время восстановления (MTTR). Ранние адоптеры продемонстрировали, что устойчивые инвестиции в инфраструктуру данных и интеллектуальную автоматизацию создают основу для масштабирующейся, корпоративной трансформации. Но эти системы были в основном задачеспецифичными – они следовали правилам, выполняли инструкции и требовали значительного человеческого надзора.

Агентный ИИ означает фундаментальный сдвиг. Эти системы развертывают агентов, которые на рабочем месте лучше всего понимать как цифровых коллег. Они переходят от автоматизации к принятию ответственности за решения, рабочие процессы и сотрудничество с человеческими командами. Это может включать обработку тысяч контрактов, решение тикетов поддержки ИТ, управление сложными финансовыми рабочими процессами или координацию между отделами с скоростями, которые человеческая рабочая сила не может сравнить. Это также создает многоагентную экосистему, в которой люди сотрудничают с надзорными, функциональными и задачеспецифичными помощниками ИИ. Это позволяет сотрудникам сосредоточиться на стратегическом решении проблем, уменьшить операционные затраты и масштабировать бизнес более эффективно.

Это различие позволяет агентам ИИ выйти за рамки экспериментов и перейти к ROI. Фактически, недавние данные PwC показывают, что 88% старших руководителей планируют увеличить бюджеты, связанные с ИИ, в течение следующих 12 месяцев из-за потенциала агентного ИИ.

С учетом всего этого, обучение людей управлению и сотрудничеству с этими агентами будет столь же важно, как и их развертывание.

Содействие Сотрудничеству между Людьми и ИИ на Рабочем Месте

Одним из наиболее мощных преимуществ агентного ИИ является его способность мостить разрыв между структурированными и неструктурированными данными, агрегируя информацию во всех форматах для принятия более умных решений. Однако真正ая сила цифровых коллег заключается в партнерстве.

Эти системы не предназначены для замены людей; они предназначены для дополнения их. Это требует новых подходов к навыкам, обучению и сотрудничеству. Сотрудники должны научиться управлять цифровыми коллегами, контролируя их, интегрируя их в рабочие процессы и адаптируя свои собственные роли. Это также помогает закрыть растущий пробел в обучении на рабочем месте вокруг грамотности ИИ. По мере того, как ИИ становится встроенным в повседневные задачи – от поддержки клиентов до управления цепочками поставок – непрерывное обучение будет иметь решающее значение для поддержания человеческой экспертизы в соответствии с цифровым прогрессом.

Согласно отчету Nash Squared/Harvey Nash Digital Leadership, опубликованному ранее в этом году, нехватка навыков ИИ ускоряется быстро. Почти в два раза больше технологических лидеров (51%) по сравнению с предыдущим отчетом (28%) теперь говорят, что они испытывают нехватку навыков ИИ, что представляет собой рост на 82%. Тем временем, сегодняшние студенты уже интегрируют образование в области ИИ в свою учебную программу, мостя академическое обучение и корпоративную готовность.

Практический опыт работы с агентами поможет сотрудникам на всех уровнях построить уверенность, производительность и адаптивность. Это также гарантирует, что организации получат выгоду от ИИ без оставления своей рабочей силы позади. Человеческий надзор остается критически важным. Без него организации рискуют столкнуться с предвзятостью, уязвимостями безопасности и другими проблемами, которые могут подорвать доверие клиентов и сотрудников.

Управление Цифровыми Коллегами в Масштабе

Организациям необходимо создать безопасную, хорошо управляемую основу для эффективного развертывания агентного ИИ. Внедрение цифровых коллег без надлежащих мер безопасности рискует неэффективностью и потенциальным репутационным или нормативным ущербом.

Безопасность и соблюдение требований особенно важны в гибридных и данных обогащенных средах. Архитектура с нулевым доверием – фреймворк, который предполагает, что нет неявного доверия на основе местоположения, устройства или учетной записи – помогает защитить конфиденциальную информацию. Работая в тесном сотрудничестве с командами информационной безопасности, конфиденциальности и соблюдения требований, компании могут гарантировать, что агенты работают безопасно в установленных границах.

В то же время внедрение ИИ должно соответствовать основным бизнес-стратегиям. Лидеры должны определить рабочие процессы, в которых агенты могут принести наибольшую ценность и масштабировать ответственно. С вдумчивой стратегией, прочным управлением и намеренной интеграцией организации могут дать цифровым коллегам возможность ускорить инновации и стимулировать устойчивый рост. Без этих мер конфиденциальные данные могут быть раскрыты, что может привести к уязвимостям, которые подрывают как операционную, так и репутационную силу.

Создание Условий для Успеха Цифровых Коллег

Для большинства организаций самая трудная часть не внедрение, а выполнение. Это подчеркивает, что технологии сами по себе не могут принести трансформацию. Без переосмысления того, как люди и ИИ сотрудничают, компании останутся в циклах экспериментов, которые не дают результатов. Чтобы закрыть этот разрыв, необходимо не только новые инструменты, но и новые способы мышления о ответственности, коммуникации и выполнении работы.

Агентный ИИ представляет собой сдвиг от автоматизации к сотрудничеству. Организации, которые создают правильные условия для цифровых коллег, чтобы они процветали, разблокируют измеримые выгоды в эффективности, инновациях и гибкости. Будущее работы не будет определяться людьми против ИИ, а людьми с ИИ – каждым, усиливающим сильные стороны другого.

Чтобы реализовать эту концепцию, лидерам необходимо связать стратегию с выполнением. Это означает переработку рабочих процессов, переподготовку команд и внедрение управления ИИ в ДНК организации. Следующее преимущество не будет получено от внедрения новых технологий, а от операционализации доверия и подотчетности между людьми и их цифровыми аналогами.

Бизнес-лидеры, которые действуют решительно (т.е. пилотируют программы цифровых коллег, измеряют влияние и масштабируют то, что работает), будут отделять настоящую трансформацию от шума. Те, кто преуспеет, не только повысят производительность, но и переопределят, как создается ценность, как работают команды и как инновации ИИ действительно масштабируются во всей современной корпорации.