Как агентный ИИ трансформирует предприятия — выводы из отчета Forum Ventures

Форум Венчурс, фонд B2B SaaS на ранней стадии, акселератор и венчурная студия ИИ, сегодня объявила о выпуске своего последнего комплексного отчета, 2024: Рост популярности агентного ИИ на предприятии". В отчете представлен подробный анализ текущего состояния и будущей траектории агентный ИИ, предоставляя ценную информацию для предприятий, инвесторов и стартапов. На основе опроса 100 старших лиц, принимающих решения в сфере ИТ В отчете, основанном на данных опросов по США и интервью с ведущими новаторами в области ИИ, освещаются проблемы, возможности и стратегические приоритеты, связанные с внедрением агентов ИИ в корпоративной среде.

Рост агентного ИИ — автономных систем на базе ИИ, способных рассуждать и выполнять сложные задачи без вмешательства человека, — знаменует собой значительный сдвиг в корпоративных технологиях. Эти системы, часто построенные на большие языковые модели (LLM) имеют потенциал для трансформации бизнес-операций за счет автоматизации рабочих процессов, сокращения ручных задач и повышения эффективности. Однако, несмотря на потенциал, внедрение агентов ИИ на уровне предприятия все еще находится на ранних стадиях, и многие организации проявляют осторожность, ожидая, пока технология станет зрелой.

В отчете отмечается неравномерность готовности к внедрению ИИ: в то время как только 29%. руководящих команд предприятий имеют краткосрочное видение (1-3 лет) для достижения внедрения ИИ в масштабах всего предприятия, определяемого как ИИ, являющийся важнейшей частью по крайней мере пяти основных функций, большая часть —46%.—предполагает достижение этого уровня принятия в долгосрочной перспективе (3 и более лет).

Исследование Forum Ventures также показало, что 48% предприятий уже начали внедрять системы агентов ИИ, с дополнительным 33% активно изучают эти решения. Этот растущий интерес отражает веру в то, что агенты ИИ могут принести значительные улучшения в работе, даже когда предприятия сталкиваются с такими проблемами, как производительность, безопасность и доверять.

Доверие — главное препятствие для внедрения ИИ-агентов

Одним из основных выводов отчета является то, что доверять остается самым большим препятствием для широкого внедрения агентов ИИ на предприятии. Опасения по поводу конфиденциальности данных, точности выходных данных ИИ и общей надежности этих систем были выделены как основные препятствия. 49% респондентов опроса выявленные проблемы, связанные с производительность (14%), конфиденциальность данных (10%), точность (8%), этические вопросы 5-XNUMX минуты (XNUMX%), слишком много неизвестных (12%) в качестве основных причин, по которым они не решаются внедрить ИИ-агентов.

Иона Миданик, генеральный партнер и главный операционный директор Forum Ventures, подчеркивает разрыв в доверии, который существует между предприятиями и системами ИИ: «Разрыв в доверии огромен. Хотя агенты ИИ могут выполнять задачи с поразительной эффективностью, их результаты основаны на статистических вероятностях, а не на неотъемлемых истинах». 

Ведущие голоса в области ИИ, в том числе Шарон Чжан, Соучредитель и технический директор Персональный ИИ и Тим ГулериУправляющий партнер Сьерра Венчурс, подчеркнуть, что Прозрачность, безопасность и соответствие требованиям будут ключевыми факторами в преодолении этого разрыва доверия. Работа Чжана по разработке сотрудников-«близнецов» с искусственным интеллектом подчеркивает важность решения, ориентированные на конфиденциальность, особенно в регулируемых отраслях. Чжан объясняет, как изоляция пользовательских данных для обеспечения того, чтобы они не смешивались и не использовались для более широкого обучения, имела решающее значение для укрепления доверия с предприятиями.

Тим Гулери добавляет, «Предприятиям нужна уверенность в том, что их данные остаются в безопасности и что агенты ИИ соответствуют их ценностям и политике. Без этих гарантий предприятия будут колебаться в вопросе полного развертывания агентов ИИ, особенно по мере того, как эти системы становятся все более автономными».

В ответ на эти опасения в докладе излагается следующее: три важнейших подхода к построению доверия с корпоративными клиентами:

1. Отдайте приоритет прозрачности: Предприятия хотят понимать, как агенты ИИ принимают решения. Предоставление четкой документации и объяснимый ИИ (XAI) фреймворки, которые разбивают процессы принятия решений, имеют важное значение. Регулярное обновление аудиторских следов и обеспечение прозрачности потока данных еще больше повысят доверие.
2. Обеспечение соответствия и безопасности: Безопасность является первостепенной задачей, 31% респондентов определяя его как наиболее важный фактор при принятии решения об инвестировании в агентов ИИ. Стартапы должны интегрировать надежные меры защиты данных и соблюдать такие правила, как GDPR, CPRA, и HIPAA.
3. Создание структуры «человек-в-контуре» (HITL): Человеческий надзор с использованием ХИТЛ Framework остается критически важным для внедрения ИИ на предприятии, особенно в регулируемых отраслях. В отчете отмечается, что 23% респондентов подчеркнули необходимость сохранения человеческого контроля над агентами ИИ в условиях высоких ставок. Решения ИИ должны предлагать различные степени человеческий контроль, от полной автоматизации до «режимов второго пилота», в зависимости от чувствительности задач.

Возможности для стартапов в области внедрения агентов ИИ

Несмотря на проблемы с доверием и соответствием требованиям, стартапы, разрабатывающие ИИ-агентов для предприятий, имеют значительные возможности для извлечения выгоды. 51% лиц, принимающих решения выразили открытость к взаимодействию со стартапами, особенно с теми, которые предлагают индивидуальные инновационные решения, которые не всегда могут предложить более крупные компании.

В отчете излагается дорожная карта для стартапов стремимся направить корпоративное внедрение агентов ИИ:

1. Просвещайте предприятие: Одной из ключевых задач для стартапов является обучение корпоративных клиентов полному потенциалу агентского ИИ. Многие организации по-прежнему путают агентов ИИ с более простыми инструментами, такими как чат-боты. T
2. Демонстрация обороноспособности: Основатели должны продемонстрировать обороноспособность своих решений, подчеркивая собственные данные, интеллектуальную собственность или глубокую отраслевую экспертизу. Предприятия ищут решения, которые не только инновационны, но и защищены в долгосрочной перспективе, с уникальной глубиной и собственные наборы данных что отличает их от конкурентов.
3. Демонстрация глубокой экспертизы: Стартапы, специализирующиеся на вертикальные агенты ИИ—решения, разработанные для конкретных отраслей, таких как финансовые услуги, страхование или здравоохранение, — имеют больше шансов на успех. Сэм Стриклинг, старший директор Fortive, советует стартапам продемонстрировать глубокие познания в одной отрасли, демонстрируя, как их решение решает отраслевые проблемы.
4. Используйте синтетические данные для доказательства потенциала: Стартапам может быть сложно обеспечить доступ к корпоративным данным на ранних этапах процесса продаж. Используя синтетические данные имитируя данные, которые предоставляют предприятия, стартапы могут продемонстрировать потенциал своих решений и преодолеть первоначальные опасения по поводу обмена данными и соблюдения требований.
5. Демонстрация простоты быстрой масштабируемости: Предприятия ценят решения, которые можно быстро масштабировать между отделами. Тим Гулери подчеркивает важность создания агентов ИИ с модульные архитектуры которые можно легко интегрировать в существующие системы, предлагая гибкие API и обеспечение совместимости с распространенными корпоративными платформами.

Прогнозы относительно будущего агентного ИИ

Поскольку агентный ИИ продолжает развиваться, в отчете прогнозируется несколько ключевых тенденций, которые будут определять будущее бизнес-операций и технологий:

• Системы специализации и генерации кода: Дэвид Магерман, партнер Differential Ventures, прогнозирует, что агенты ИИ превратятся в высокоспециализированные инструменты, способные решать такие сложные задачи, как генерация кода и выступать в качестве экспертов по решению проблем в конкретных условиях.
• Появление синтетической рабочей силы: Сэм Стриклинг предвидит рост синтетической рабочей силы, где агенты ИИ автономно выполняют задачи, обычно выполняемые младшими сотрудниками. Эти агенты могли бы сотрудничать в более сложных проектах, причем некоторые агенты даже управляли бы командами других агентов ИИ.
• Многоагентные сети и оркестровка: Шарон Чжан и Тейлор Блэк предвидеть развитие многоагентные сети, где агенты ИИ работают совместно для достижения сложных целей, которые ни один агент не может достичь в одиночку. Эти сети могут революционизировать подход компаний совместное решение проблем.
• От ориентированного на задачу к ориентированному на результат: Иона Миданик предусматривает переход от систем, основанных на задачах, к системам, основанным на результатах, где агенты ИИ предоставляют комплексные решения, а не просто помогают с отдельными задачами. Этот переход представляет собой фундаментальное изменение в деловых операциях.
• Возникнет настоящая дифференциация: Поскольку конкуренция в сфере ИИ-агентов усиливается, Тим Гулери считает, что настоящая дифференциация возникнет в следующем 12-18 месяцев поскольку стартапы начинают демонстрировать реальную ценность посредством успешных развертываний. Это ознаменует конец текущего цикла ажиотажа и приведет к более широкому внедрению на предприятиях.

Заключение: впереди многообещающий путь

Публикация отчета Forum Ventures: «2024: Рост популярности агентного ИИ на предприятии», подчеркивает преобразующий потенциал агентного ИИ для предприятий по всему миру. Хотя проблемы с доверием, безопасностью и масштабируемостью остаются, путь вперед полон захватывающих возможностей как для предприятий, так и для стартапов.

По мере того, как агенты ИИ превращаются в сложные автономные системы, предприятия готовы извлечь выгоду из повышения эффективности, снижения эксплуатационных расходов и способности решать сложные задачи в масштабе. Однако принятие будет в значительной степени зависеть от преодоления барьеров доверия и демонстрации реальной ценности посредством пилотных программ, синтетических данных и масштабируемых решений.

Для стартапов отчет предлагает действенные стратегии навигации в ландшафте корпоративного ИИ, от построения доверия через прозрачность и соответствие требованиям до демонстрации глубокой экспертизы и быстрой масштабируемости. При правильном подходе стартапы имеют потенциал для широкого внедрения агентного ИИ и формирования будущего работы.