ผู้นำทางความคิด
เส้นทางจาก RPA สู่ Autonomous Agents
นักตรวจสอบอาชญากรรมทางการเงินซึ่งเคยได้รับแจ้งเตือนกิจกรรมที่น่าสงสัยในปริมาณมากที่ต้องทำการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องด้วยมือเพื่อรวบรวมข้อมูลข้ามระบบเพื่อกำจัดผลลบและร่างรายงานกิจกรรมที่น่าสงสัย (SARs) สำหรับอื่นๆ วันนี้เธอได้รับแจ้งเตือนลำดับความสำคัญพร้อมการวิจัยอัตโนมัติและเนื้อหาที่แนะนำซึ่งสามารถสร้าง SARs ภายในไม่กี่นาที
ผู้วางแผนหมวดหมู่ค้าปลีกที่เคยทำการวิเคราะห์รายงานในหลายสัปดาห์ที่ผ่านมาเพื่อพยายามค้นหาข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสินค้าที่มีประสิทธิภาพต่ำและทำไม ตอนนี้ใช้ AI เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งซึ่งแสดงให้เห็นถึงพื้นที่ที่มีปัญหาและแนะนำการดำเนินการแก้ไขที่จัดลำดับความสำคัญสำหรับผลกระทบทางธุรกิจสูงสุด วิศวกรบำรุงรักษาอุตสาหกรรมใช้โคปิลอตที่ทำการตรวจสอบสภาพสินทรัพย์ 24/7 และคาดการณ์ปัญหาและสร้างคำเตือนในช่วงแรกของปัญหาเชิงกลหรือปัญหาประสิทธิภาพที่ลดลง ทำให้การหยุดทำงานที่ไม่คาดคิดลดลง
การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้เกิดขึ้นทั่วทั้งองค์กรในปัจจุบัน ซึ่งบ่งชี้ถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐาน: แอปพลิเคชันแนวตั้งที่รวม AI ที่คาดการณ์ได้ AI ที่สร้างสรรค์ และ AI ที่เกิดขึ้นใหม่กำลังเพิ่มและเปลี่ยนแปลงการทำงานอัตโนมัติ โดยให้ความสามารถที่มุ่งเป้าและซับซ้อนซึ่งแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนและเป็นปัญหาเชิงบริบทมากกว่าโซลูชันในอดีต
Gartner’s 2024 Hype Cycle for Emerging Technologies เน้นย้ำ AI อัตโนมัติเป็นหนึ่งในแนวโน้มเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่สี่อันดับแรกของปี – และมีเหตุผลที่ดี ด้วยตัวแทน AI ที่ไม่ใช่ AI ผู้ใช้ต้องกำหนด อะไร ที่พวกเขาต้องทำให้自动และ วิธี ในการทำเช่นนั้นอย่างละเอียด แต่แอปพลิเคชันที่รวม AI ที่คาดการณ์ได้ AI ที่สร้างสรรค์ และ AI ที่เกิดขึ้นใหม่ซึ่งมีแหล่งข้อมูลแนวตั้งและกระบวนการทำงานพิเศษสามารถดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันทั่วทั้งองค์กร เร่งและทำให้กระบวนการซ้ำซ้อนอัตโนมัติ และให้คำแนะนำสำหรับการดำเนินการผลกระทบสูงสุด องค์กรที่ใช้แอปพลิเคชันเหล่านี้รับรู้ถึงการตัดสินใจที่รวดเร็วและแม่นยำ การระบุและแก้ไขปัญหาอย่างรวดเร็ว และแม้แต่มาตรการป้องกันเพื่อป้องกันปัญหาไม่เกิดขึ้นในตอนแรก
ตัวแทน AI เป็นตัวแทนของคลื่นลูกต่อไปในด้าน AI ขององค์กร พวกเขาสร้างขึ้นจากพื้นฐานของ AI ที่คาดการณ์ได้และ AI ที่สร้างสรรค์ แต่กระโดดไปข้างหน้าอย่างมีนัยสำคัญในแง่ของความอัตโนมัติและความสามารถในการปรับตัว ตัวแทน AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์หรือการสร้างเนื้อหา – พวกเขาคือระบบอัจฉริยะที่สามารถตัดสินใจอิสระ แก้ไขปัญหา และเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง การเปลี่ยนแปลงนี้แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงจาก AI เป็นเครื่องมือสนับสนุนไปสู่ AI เป็นผู้เข้าร่วมที่กระตือรือร้นในกระบวนการทางธุรกิจที่สามารถเริ่มการดำเนินการและปรับกลยุทธ์ตามเวลา
การเปลี่ยนแปลงจาก RPA สู่ Autonomous Agents
ตามประเพณี RPA ถูกใช้สำหรับกระบวนการที่ซ้ำซ้อนและต้องใช้การวิเคราะห์เชิงกลยุทธ์ และงานที่มีความซับซ้อนต่ำที่มีการป้อนข้อมูลที่มีโครงสร้าง RPA ใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้างและตรรกะที่กำหนดไว้เพื่อทำให้กระบวนการที่ซ้ำซ้อนอัตโนมัติ เช่น การป้อนข้อมูล การถ่ายโอนไฟล์ และการกรอกแบบฟอร์ม ความพร้อมใช้งานที่กว้างขวางของ AI ที่คาดการณ์ได้และ AI ที่สร้างสรรค์ที่มีประสิทธิภาพและราคาไม่แพงได้กล่าวถึงระดับถัดไปของปัญหาทางธุรกิจที่ซับซ้อนซึ่งต้องการความเชี่ยวชาญด้านโดเมนพิเศษ ความปลอดภัยระดับองค์กร และความสามารถในการรวมแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย
ในระดับถัดไป ตัวแทน AI ไปไกลกว่าขั้นตอนการคาดการณ์ของ AI และซอฟต์แวร์ด้วยความสามารถในการทำงานอัตโนมัติ ปรับตัวเข้ากับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลง และตัดสินใจตามกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและพฤติกรรมที่เรียนรู้ ตัวแทน AI สามารถช่วยให้องค์กรมีประสิทธิภาพมากขึ้น มีประสิทธิผลมากขึ้น และปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าและพนักงาน ในขณะเดียวกันก็ลดต้นทุน
เมื่อสร้างขึ้นด้วยโมเดล AI ที่เหมาะสมเป็นเครื่องมือและด้วยแหล่งข้อมูลแนวตั้งและเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสนับสนุนกิจกรรมบริบทพิเศษ ตัวแทน AI จะกลายเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสูงในการแก้ปัญหา การดำเนินขั้นตอน การฟื้นตัวจากข้อผิดพลาด และการปรับปรุงตามเวลาในงานที่กำหนด
การนำไปใช้: ประเด็นสำคัญสำหรับองค์กรที่ต้องพิจารณา
การนำ AI ที่คาดการณ์ได้ AI ที่สร้างสรรค์ และ AI ที่เกิดขึ้นใหม่ไปใช้ในองค์กรสามารถให้ประโยชน์อย่างมาก แต่การดำเนินขั้นตอนที่ถูกต้องก่อนการนำไปใช้เพื่อให้แน่ใจว่าการนำไปใช้สำเร็จเป็นสิ่งสำคัญ นี่คือบางประเด็นสำคัญสำหรับองค์กรที่พิจารณาและเริ่มใช้ตัวแทน AI
- การเป็นไปตามเป้าหมายธุรกิจ: สำหรับการนำ AI ไปใช้ในองค์กรที่จะสำเร็จ มันควรแก้ไขกรณีการใช้งานเฉพาะในอุตสาหกรรมเฉพาะและให้ผลผลิตและความแม่นยำที่เพิ่มขึ้น ให้เข้าร่วมผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจในกระบวนการประเมิน/เลือก AI อย่างสม่ำเสมอเพื่อให้แน่ใจว่ามีการจัดตำแหน่งและให้ ROI ที่ชัดเจน ผลิตภัณฑ์ควรเหมาะสมกับกระบวนการและกระบวนการทำงานที่ปรับปรุงผลลัพธ์สำหรับกรณีการใช้งานและโดเมนแนวตั้งที่กำหนด
- คุณภาพข้อมูล ปริมาณข้อมูล และการรวมข้อมูล: เนื่องจากโมเดล AI ต้องการข้อมูลจำนวนมากที่มีคุณภาพสูงเพื่อทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ องค์กรจึงต้องใช้การรวบรวมข้อมูลและกระบวนการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพเพื่อให้แน่ใจว่า AI ได้รับข้อมูลที่ทันสมัย ถูกต้อง และเกี่ยวข้อง การดูแลแหล่งข้อมูลลดความเสี่ยงของการหลอกลวงและช่วยให้ AI วิเคราะห์ แนะนำ และตัดสินใจได้อย่างเหมาะสม
- ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว: การจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในโมเดล AI ทำให้เกิดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้น การพิจารณาอย่างรอบคอบเกี่ยวกับข้อมูลที่จำเป็นสำหรับ AI ในการทำงานและไม่ให้ข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องสามารถช่วยลดการเปิดเผยได้ แอปพลิเคชันควรให้การควบคุมการเข้าถึงตามบทบาทและผู้ใช้พร้อมการรักษาความปลอดภัยการรับรองความถูกต้องที่สร้างไว้ในระดับข้อมูลและ API และยืนยันว่าข้อมูลไม่ถึง SLMs หรือ LLMs โดยไม่มีการยืนยันและปกป้อง
- โครงสร้างพื้นฐานและความสามารถในการปรับขนาด: การใช้โมเดล AI ขนาดใหญ่ต้องใช้ทรัพยากรการคำนวณที่สำคัญ และความสามารถในการปรับขนาดก็อาจเป็นปัญหาได้ การออกแบบที่ดีจะป้องกันการบริโภคทรัพยากรมากเกินไป – ตัวอย่างเช่น SLM พิเศษสามารถมีประสิทธิผลเท่ากับ LLM ทั่วไปและลดความต้องการการคำนวณและความล่าช้าอย่างมาก
- การวิเคราะห์แบบจำลองและความสามารถในการอธิบาย: โมเดล AI หลายรูปแบบ โดยเฉพาะโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก มักถูกมองว่าเป็น “กล่องดำ” ผลิตภัณฑ์ AI ระดับองค์กรที่ดีให้ความโปร่งใสเต็มรูปแบบ รวมถึงแหล่งข้อมูลที่โมเดลเข้าถึงเมื่อใด และทำไมคำแนะนำจึงถูกสร้างขึ้น การมีบริบทนี้มีความสำคัญต่อการสร้างความมั่นใจของผู้ใช้และขับเคลื่อนการนำไปใช้
ข้อเสียที่อาจเกิดขึ้นของตัวแทน AI
เช่นเดียวกับเทคโนโลยีใหม่ๆ ตัวแทน AI มีข้อเสียที่อาจเกิดขึ้นบ้าง แอปพลิเคชันตัวแทน AI ที่ดีที่สุดพึ่งพา กระบวนการ human-in-the-loop – รวมถึงแอปพลิเคชันและความสามารถ AI ที่เกิดขึ้นใหม่ทั้งหมดของ SymphonyAI – วิธีนี้ช่วยให้มีการกำกับดูแลของมนุษย์ การแทรกแซง และการทำงานร่วมกัน เพื่อให้แน่ใจว่าการดำเนินการของตัวแทน AI สอดคล้องกับเป้าหมายธุรกิจและข้อพิจารณาทางจริยธรรม ระบบ human-in-the-loop สามารถให้ข้อเสนอแนะแบบเรียลไทม์ อนุมัติการตัดสินใจที่สำคัญ หรือเข้ามาเมื่อ AI พบสถานการณ์ที่ไม่คุ้นเคย ทำให้เกิดการทำงานร่วมกันที่ทรงพลังระหว่างปัญญาประดิษฐ์และมนุษย์
AI ที่มีความรับผิดชอบยังให้อินเทอร์เฟซผู้ใช้ที่แข็งแกร่ง ความสามารถในการติดตาม และความสามารถในการตรวจสอบขั้นตอนของวิธีการที่ตัวแทน AI เลือกเส้นทางการดำเนินการ เราเชื่อในหลักการ AI ที่มีความรับผิดชอบของความรับผิดชอบ ความโปร่งใส ความปลอดภัย ความน่าเชื่อถือ/ความปลอดภัย และความเป็นส่วนตัว
เส้นทางสู่ตัวแทน AI ที่มีอิสระเต็มที่
ยากที่จะคาดการณ์ว่าสถานการณ์ตัวแทน AI ที่มีอิสระเต็มที่เป็นจริงแค่ไหน เนื่องจากเราไม่ได้กำหนดมาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับระดับของความอิสระ ตัวอย่างเช่น พื้นที่การขับขี่อัตโนมัติได้ถูกกำหนดไว้ตาม ระดับ 1-5 ของความสามารถในการขับขี่อัตโนมัติ โดยที่ 0 คือ ระดับการขับขี่ที่ไม่มีการทำงานอัตโนมัติ โดยที่ผู้ขับขี่ทำการขับขี่ทั้งหมด และระดับ 5 คือการขับขี่อัตโนมัติเต็มที่ โดยที่รถยนต์ทำการขับขี่ทั้งหมด
เรากำลังอยู่ในระยะที่สามของเส้นทางสู่มูลค่าองค์กรด้วย AI – โดยที่แอปพลิเคชัน AI ที่คาดการณ์ได้และสร้างสรรค์รวมกันให้คำแนะนำที่ซับซ้อนและสนับสนุนการวิเคราะห์ “what-if” อย่างราบรื่น ที่ SymphonyAI เราเห็นระยะที่กำลังจะเกิดขึ้นซึ่งพัฒนาไปสู่ตัวแทน AI อัตโนมัติ โดยทำงานร่วมกับ AI ที่คาดการณ์ได้และสร้างสรรค์ เพื่อเร่งการสอบสวนการฉ้อโกงทางการเงิน การเพิ่มพลังการจัดการหมวดหมู่ค้าปลีก และการพยากรณ์ความต้องการ และช่วยให้ผู้ผลิตสามารถคาดการณ์และหลีกเลี่ยงความล้มเหลวของเครื่องจักร
เรากำลังเพิ่มความซับซ้อนและความอิสระของตัวแทน AI ภายในแอปพลิเคชันของเรา และคำติชมจากลูกค้าเป็นไปในเชิงบวก AI ที่คาดการณ์ได้และสร้างสรรค์ได้พัฒนาถึงระดับที่สามารถทำให้กระบวนการทำงานอัตโนมัติซึ่งเคยถูกมองว่าซับซ้อนเกินกว่าที่ซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมจะจัดการได้ ตัวแทน AI อัตโนมัติหรือตัวแทน AI excels ในการรับมือกับงานเหล่านี้โดยไม่ต้องมีการกำกับดูแล ส่งผลให้มีการเพิ่มผลผลิตที่เปลี่ยนแปลงและช่วยให้ทรัพยากรมนุษย์มุ่งเน้นไปที่กิจกรรมเชิงกลยุทธ์มากขึ้น
ตัวอย่างเช่น ธนาคารยุโรปที่ใช้ SymphonyAI Sensa Investigation Hub พร้อมตัวแทน AI และโคปิลอตได้ช่วยให้ผู้ตรวจสอบอาชญากรรมทางการเงินประหยัดเวลาในการสอบสวน ในขณะเดียวกันก็ปรับปรุงคุณภาพการสอบสวนภายในไม่กี่สัปดาห์ ธนาคารเห็นความประหยัดในการพยายามของ Level 1 และ Level 2 ประมาณ 20% ธนาคารยังตั้งเป้าที่จะประหยัดต้นทุนกับ SymphonyAI บน Microsoft Azure ประมาณ 3.5 ล้านยูโรต่อปี รวมถึงการลดการใช้จ่ายกับผู้ให้บริการเทคโนโลยีชั้นนำจาก 1.5 ล้านยูโรต่อปีเป็น 300,000 ยูโรต่อปี
ด้วยการออกแบบที่มีความรับผิดชอบและหลักการ AI ที่มีความรับผิดชอบ ตัวแทน AI ส่งมอบผลผลิต การตัดสินใจที่แม่นยำ และความเป็นเลิศในการดำเนินงานสำหรับกรณีการใช้งานที่หลากหลายที่พิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิผล ที่ SymphonyAI ภารกิจของเราคือการให้องค์กรต่างๆ มีตัวแทน AI ที่ส่งมอบความเป็นเลิศในการดำเนินงาน โดยการผสมผสานการตอบสนองอย่างรวดเร็วเข้ากับการคิดเชิงกลยุทธ์ระยะยาว ตัวแทน AI อัตโนมัติได้รับการเตรียมพร้อมที่จะปฏิวัติกระบวนการสำคัญๆ ทั่วหลายอุตสาหกรรม
