Где начать работать с Agentic AI:_framework для бизнес-лидеров

За последнее десятилетие две параллельные траектории сформировали и повлияли на трансформацию предприятий: процессное путешествие и путешествие данных.

Процессное путешествие, или как выполняется работа, эволюционировало от Lean Sigma Six к включению роботизированной автоматизации процессов (RPA) и цифровых рабочих процессов, все это в погоне за эффективностью, структурой и масштабом. С другой стороны, путешествие данных, или как принимаются решения, эволюционировало от традиционного бизнес-анализа к прогностической интеллекте, основанной на машинном обучении, и теперь к генеративному ИИ (ген ИИ). Оба пути мощные, но真正ый прорыв происходит, когда они сходятся. Добро пожаловать, агентный ИИ.

Агентный ИИ – это точка перегиба, где агенты не только понимают данные, но также знают, как действовать в системах и рабочих процессах для более полной автоматизации, основанной на данных. Исследования показывают, что 96% лидеров ИТ-отделов предприятий планируют увеличить использование агентов в течение следующих 12 месяцев. Однако, когда организации пытаются масштабировать инициативы агентного ИИ, они часто сталкиваются с трудностями в определении, где и как начать.

Для технических лидеров, которые хотят использовать агентный ИИ, они должны думать об агентных рабочих процессах как о слиянии принятия решений и выполнения, встраивая аналитическую интеллект直接 в рабочие процессы для большей эффективности. Только когда эта всесторонняя интеллектуальная система будет достигнута на уровне всего предприятия, автономные агенты смогут закрыть цикл между знанием и действием.

Определение агентного ИИ: что значит быть агентным предприятием

Многие организации начинают свое агентное путешествие ИИ, прежде чем они понимают, что такое агентный ИИ. Представьте себе агентное предприятие как оживленный международный аэропорт. Самолеты – это ИИ-агенты, каждому из которых поручено выполнить задание. Они знают свою цель и действуют независимо, взлетая и летя к своей цели – все это происходит, пока аэропорт остается полностью функциональным. Но именно более высокая цель аэропорта, а не отдельное движение самолетов, делает его агентным. Диспетчеры – это оркестраторы, которые обеспечивают бесперебойную работу аэропорта – выбирая, какие самолеты развертывать, когда и где, направляя наземный контроль для технического обслуживания и заправки, и согласовывая все это самым эффективным образом для всей системы. Каждый самолет существует самостоятельно, но именно координация всех взлетов и посадок делает аэропорт успешным в плане безопасности и эффективности.

Агентное предприятие – это не то, которое реализует простые рефлекторные агенты или базовые боты, которые были улучшены для выполнения задачи. Скорее, агентное предприятие оркестрирует сеть интеллектуальных агентов, предназначенных для обработки сложных, многоступенчатых задач самостоятельно. Они далеко выходят за рамки предопределенных правил, где агенты могут принимать решения, соответствующие стратегическим целям, и адаптироваться и совершенствоваться со временем, поднимая корпоративное обучение на новый уровень.

Это также то, что отличает агентный ИИ от ген ИИ. Ген ИИ реагирует на запросы, в то время как агентный ИИ совершает автономные действия для достижения целей, обучаясь и адаптируясь по мере продвижения. Эти многоагентные системы соединяются с различными корпоративными приложениями и работают с стратегическим предвидением, чтобы помочь в принятии решений, автоматизации процессов и создании ценности во всей организации.

Важно помнить, что это путешествие. Каждый агент будет иметь свою собственную зрелость и сложность, которую он может обработать. Становление агентным предприятием требует всестороннего проектирования, координации и непрерывной эволюции экосистемы агентов, с четкими целями, интеллектуальными обратными связями и экспертными людьми, встроенными там и так, где и как это имеет смысл для целевого результата.

Определение агентных случаев ИИ: почему важен создание ценности

Слишком часто случаи агентного ИИ терпят неудачу из-за плохого выбора случая. Фактически, Gartner прогнозирует более 40% проектов агентного ИИ будут отменены к концу 2027 года. Эти неудачи не будут вызваны неудачей технологии, а скорее тем, что предприятия не выбирают подходящие случаи для развертывания агентов.

Чтобы избежать такой судьбы, организации должны определить, где агентный ИИ может иметь наибольшее влияние, оценивая как ценностный рост, так и скорость достижения результата.

На стороне ценности предприятия должны сначала спросить, какие области содержат наибольшие болевые точки клиентов – внутренние и внешние – и, в свою очередь, имеют наибольший потенциал для влияния. Затем они должны рассмотреть, какой вид имеет процессный объем и спрос. Намек? Агентный ИИ обеспечивает более осязаемые выгоды для областей, которые имеют высоко сложные процессы, большие рабочие процессы и необходимость в стратегическом, динамическом принятии решений. Не стоит преуменьшать, что агентный ИИ должен быть реализован в областях, которые имеют высокий потенциал роста, учитывая его масштабируемость и адаптируемость к меняющемуся спросу и объему со временем.

Не менее важно оценить скорость достижения ценности, что можно сделать, анализируя данные для доступности, качества и управления. Просто говоря, лучшие данные приводят к лучшей производительности ИИ. Независимо от того, где активирован агентный ИИ, обеспечение гарантий безопасности имеет решающее значение, особенно когда речь идет о конфиденциальных данных. Чтобы сделать это эффективно, предприятия должны учитывать потенциальные нормативные ограничения, которые могут повлиять на сроки внедрения. Это не область, где можно сократить углы. Начало с человека в цикле помогает обеспечить ответственное и этическое внедрение, что может позже дать предприятиям больше уверенности в автономии ИИ-агентов.

Создание технологического стека агентного ИИ: как достичь желаемых результатов

Организации, готовые принять агентный ИИ, должны создать правильную технологическую инфраструктуру, которая обеспечивает масштабируемость для роста, гибкость для интеграции и безопасность для защиты.

Чтобы начать, лидеры предприятий должны обеспечить, чтобы как структурированные, так и неструктурированные данные были интегрированы в одну и ту же систему для создания прочного фундамента данных, который имеет решающее значение для эффективного и устойчивого внедрения. Доступность и управление данными являются основными для агентного ИИ. Этот шаг также имеет решающее значение для создания задач- и домен-специфических языковых моделей.

Как только фундамент данных установлен, и языковые модели созданы, предприятия должны использовать ИИ-платформы, инструменты и услуги для ускорения принятия и модульности ИИ-агентов. Начиная с пилотного проекта в контролируемой среде, организации могут обучать и развертывать агентов, которые выполняют конкретные задачи и обеспечивают бизнес-результаты, обеспечивая человеческий надзор и непрерывно контролируя производительность через контрольный слой, который соответствует бизнес-метрикам KPI.

Лидерство на пути

Агентный ИИ представляет собой фундаментальный сдвиг в том, как работают предприятия. Предприятия, которые выйдут победителями, будут теми, кто использует его как возможность переосмыслить свои операционные модели и деловые практики с нуля. Ключом является экспериментирование с мудростью и итерация, построение и партнерство с намерением, а затем масштабирование с уверенностью.