Как агентский ИИ преобразует корпоративный мир – идеи из отчета Forum Ventures

Forum Ventures, фонд ранней стадии B2B SaaS, акселератор и студия венчурных инвестиций в области ИИ, объявила о выпуске своего последнего всестороннего отчета, “2024: Восхождение агентского ИИ в корпоративном секторе.” Отчет предлагает подробный анализ текущего состояния и будущей траектории агентского ИИ, предоставляя ценные идеи для бизнеса, инвесторов и стартапов. Основанный на опросе 100 руководителей ИТ-отделов по всей территории США и интервью с ведущими инноваторами в области ИИ, отчет подчеркивает проблемы, возможности и стратегические приоритеты, связанные с принятием агентов ИИ в корпоративной среде.

Возникновение агентского ИИ – автономных, основанных на ИИ систем, способных обрабатывать сложные задачи без вмешательства человека – знаменует собой значительный сдвиг в корпоративных технологиях. Эти системы, часто построенные на больших языковых моделях (LLM), имеют потенциал преобразовать бизнес-операции, автоматизируя рабочие процессы, снижая ручные задачи и повышая эффективность. Однако, несмотря на потенциал, принятие агентов ИИ на корпоративном уровне все еще находится на ранней стадии, и многие организации подходят к этому вопросу с осторожностью, ожидая, пока технология не созреет.

Отчет показывает расхождение в готовности к принятию ИИ: хотя только 29% команд руководителей корпораций имеют ближайшую перспективу (1-3 года) для достижения корпоративного принятия ИИ, определенного как ИИ, являющийся критической частью как минимум пяти основных функций, большая часть – 46% – ожидает достижения этого уровня принятия в долгосрочной перспективе (3 или более лет).

Опрос Forum Ventures также показал, что 48% корпораций уже начали принимать системы агентов ИИ, и еще 33% активно исследуют эти решения. Этот растущий интерес отражает убеждение, что агенты ИИ могут принести значительные операционные улучшения, даже когда бизнес сталкивается с проблемами, такими как производительность, безопасность и доверие.

Доверие является центральным барьером для принятия агентов ИИ

Одним из основных выводов отчета является то, что доверие остается самым большим барьером для широкого принятия агентов ИИ в корпоративном секторе. Обеспокоенность по поводу конфиденциальности данных, точности выходных данных ИИ и общей надежности этих систем были выделены как основные препятствия. 49% респондентов определили проблемы, связанные с производительностью (14%), конфиденциальностью данных (10%), точностью (8%), этическими проблемами (5%) и слишком многими неизвестными (12%), как основные причины для колебаний в принятии агентов ИИ.

Джона Миданик, генеральный партнер и операционный директор в Forum Ventures, подчеркивает разрыв в доверии, существующий между корпорациями и системами ИИ: “Разрыв в доверии огромен. Хотя агенты ИИ могут выполнять задачи с замечательной эффективностью, их выходные данные основаны на статистических вероятностях, а не на внутренних истинах.”

Ведущие голоса в области ИИ, включая Шэрон Чжан, сооснователя и технического директора Personal AI, и Тима Гулери, управляющего партнера в Sierra Ventures, подчеркивают, что прозрачность, безопасность и соответствие требованиям будут ключевыми факторами в преодолении этого разрыва в доверии. Работа Чжан по разработке ИИ-эквивалентов сотрудников подчеркивает важность решений, ориентированных на конфиденциальность, особенно в регулируемых отраслях. Чжан объясняет, как изоляция пользовательских данных для обеспечения того, чтобы они не смешивались или не использовались для более широкой подготовки, была важна для построения доверия с корпорациями.

Тим Гулери добавляет: “Корпорациям необходимо иметь уверенность в том, что их данные остаются в безопасности и что агенты ИИ соответствуют их ценностям и политике. Без этих гарантий бизнес будет колебаться в полном развертывании агентов ИИ, особенно когда эти системы становятся более автономными.”

В ответ на эти проблемы отчет очерчивает три критических подхода для построения доверия с корпоративными клиентами:

1. Приоритизация прозрачности: Корпорациям необходимо понять, как агенты ИИ принимают решения. Предоставление четкой документации и объяснимых ИИ (XAI) рамок, которые разбивают процесс принятия решений, является важным. Регулярное обновление аудиторских отчетов и обеспечение прозрачности потока данных еще больше повысит доверие.
2. Обеспечение соответствия требованиям и безопасности: Безопасность является главной проблемой, и 31% респондентов определили ее как наиболее важный фактор при решении инвестировать в агентов ИИ. Стартапы должны интегрировать надежные меры защиты данных и соответствовать требованиям, таким как GDPR, CPRA и HIPAA.
3. Создание рамки “человек в цикле” (HITL): Надзор человека с использованием рамки HITL остается важным в принятии ИИ в корпорациях, особенно в регулируемых отраслях. Отчет отмечает, что 23% респондентов подчеркнули необходимость поддержания человеческого контроля над агентами ИИ в высокорисковых средах. Решения ИИ должны предлагать различные степени человеческого контроля, от полной автоматизации до “режимов совместного пилотирования”, в зависимости от чувствительности задач.

Возможности для стартапов в принятии агентов ИИ

Несмотря на проблемы доверия и соответствия требованиям, стартапы, разрабатывающие агентов ИИ для корпораций, имеют существенные возможности для использования. 51% руководителей выразили готовность взаимодействовать со стартапами, особенно с теми, которые предлагают адаптированные, инновационные решения, которые более крупные компании могут не предоставлять.

Отчет очерчивает дорожную карту для стартапов, стремящихся ориентироваться в корпоративном принятии агентов ИИ:

1. Образование корпораций: Одна из основных проблем для стартапов заключается в том, чтобы просветить корпоративных клиентов о полном потенциале агентского ИИ. Многие организации все еще смешивают агентов ИИ с более простыми инструментами, такими как чат-боты. Т
2. Демонстрация оборонимости: Основатели должны продемонстрировать оборонимость своих решений, подчеркивая собственные данные, интеллектуальную собственность или глубокую отраслевую экспертизу. Корпорации ищут решения, которые не только инновационны, но и оборонимы в долгосрочной перспективе, с уникальной глубиной и пropriетарными наборами данных, которые отличают их от конкурентов.
3. Показ глубокой экспертизы: Стартапы, специализирующиеся на вертикальных агентах ИИ – решениях, разработанных для конкретных отраслей, таких как финансовые услуги, страхование или здравоохранение, – более вероятно добьются успеха. Сэм Стриклинг, старший директор в Fortive, советует стартапам продемонстрировать глубокую экспертизу в одной отрасли, показав, как их решение решает отраслевые проблемы.
4. Использование синтетических данных для доказательства потенциала: Доступ к корпоративным данным может быть затруднен для стартапов на ранней стадии продаж. Используя синтетические данные, которые имитируют данные, предоставляемые корпорациями, стартапы могут продемонстрировать потенциал своих решений и преодолеть первоначальные проблемы, связанные с обменом данными и соответствием требованиям.
5. Показ легкости быстрой масштабируемости: Корпорации ценят решения, которые можно быстро масштабировать на уровне отделов. Тим Гулери подчеркивает важность построения агентов ИИ с модульными архитектурами, которые можно легко интегрировать в существующие системы, предлагая гибкие API и обеспечивая совместимость с общими корпоративными платформами.

Прогнозы будущего агентского ИИ

По мере того, как агентский ИИ продолжает развиваться, отчет прогнозирует несколько ключевых тенденций, которые сформируют будущее бизнес-операций и технологий:

• Специализация и системы генерации кода: Дэвид Магерман, партнер в Differential Ventures, прогнозирует, что агенты ИИ будут эволюционировать в высокоспециализированные инструменты, способные обрабатывать сложные задачи, такие как генерация кода, и выступать в качестве экспертных решателей проблем в конкретных средах.
• Появление синтетической рабочей силы: Сэм Стриклинг предвидит возникновение синтетической рабочей силы, где агенты ИИ автономно выполняют задачи, обычно выполняемые младшими сотрудниками. Эти агенты могут сотрудничать над более сложными проектами, и некоторые агенты даже могут руководить командами других агентов ИИ.
• Многоагентные сети и оркестровка: Шэрон Чжан и Тейлор Блэк предвидят развитие многоагентных сетей, где агенты ИИ работают совместно для достижения сложных целей, которые ни один агент не может достичь в одиночку. Эти сети могут революционизировать, как бизнес подходит к коллаборативному решению проблем.
• От задачно-ориентированных к результатно-ориентированным системам: Джона Миданик предвидит сдвиг от задачно-ориентированных систем к результатно-ориентированным системам, где агенты ИИ доставляют комплексные решения, а не просто помогают с отдельными задачами. Этот переход представляет собой фундаментальную смену в бизнес-операциях.
• Истинная дифференциация появится: По мере того, как конкуренция в области агентов ИИ усиливается, Тим Гулери считает, что истинная дифференциация появится в течение следующих 12-18 месяцев, когда стартапы начнут демонстрировать реальную ценность через успешные развертывания. Это будет означать конец текущего цикла ажиотажа и приведет к более широкому корпоративному принятию.

Заключение: Перспективный путь вперед

Выпуск отчета Forum Ventures “2024: Восхождение агентского ИИ в корпоративном секторе” подчеркивает трансформационный потенциал агентского ИИ для бизнеса во всем мире. Хотя проблемы доверия, безопасности и масштабируемости остаются, путь вперед наполнен интересными возможностями как для корпораций, так и для стартапов.

По мере того, как агенты ИИ эволюционируют в сложные, автономные системы, бизнес готов получить выгоду от повышения эффективности, снижения операционных затрат и возможности решать сложные задачи в масштабе. Однако принятие будет зависеть от преодоления барьеров доверия и демонстрации реальной ценности через пилотные программы, синтетические данные и масштабируемые решения.

Для стартапов отчет предлагает действенные стратегии для навигации в корпоративном ландшафте ИИ, от построения доверия через прозрачность и соответствие требованиям до демонстрации глубокой экспертизы и быстрой масштабируемости. С правильным подходом стартапы имеют потенциал для стимулирования широкого принятия агентского ИИ и формирования будущего работы.