Các đại lý đang giúp tối ưu hóa các quy trình làm việc của AI, nhưng yếu tố con người vẫn quan trọng đối với ROI

Phong cảnh AI đã trải qua một sự thay đổi cơ bản. Các tổ chức, những tổ chức đã vật lộn để khai thác giá trị tối đa từ AI, đang trở nên chủ động hơn với các cách tiếp cận của họ và tham gia vào các đại lý. Trước đây, mô hình tương tác chiếm ưu thế đã chủ yếu là phản ứng – tập trung vào đám mây và phụ thuộc vào người dùng để kích hoạt mô hình. Tuy nhiên, khi máy móc trở nên thông minh hơn, các mô hình đại lý đã xuất hiện, trong đó ít tương tác của con người là cần thiết để các hệ thống thông minh thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách chủ động.

Tuy nhiên, trong khi AI đại lý là một sự khác biệt so với các hệ thống AI truyền thống, hẹp, tối ưu hóa cơ hội là về việc tăng cường cho người lao động – không thay thế họ.

Các đại lý đã được thiết kế để hiểu các mục tiêu nhiều bước; lập kế hoạch và sắp xếp các hành động; và tương tác với nhiều tài nguyên để đạt được các mục tiêu tự chủ. Ví dụ, một đại lý AI có thể học các sở thích, hạn chế tài chính và ưu tiên của bạn, có thể sử dụng thông tin đó để tự đàm phán mua hàng. Kịch bản này đang diễn ra bây giờ khi khả năng phát triển này đang thay đổi cách chúng ta nghĩ về doanh nghiệp và AI tiêu dùng.

Tuy nhiên, để nó thực sự hữu ích, an toàn và hữu ích, các quy trình làm việc cơ bản cho các đại lý phải được thông tin bởi thông tin tình báo thời gian thực. Loại thông tin này yêu cầu một kiến trúc AI Hybrid – một hệ sinh thái phân phối chiến lược các khối lượng công việc giữa thiết bị, biên và đám mây – tất cả được quản lý bởi các nhóm công nhân tri thức.

Tại sao Hybrid AI là một yêu cầu cần thiết

AI đại lý phát triển mạnh trong bối cảnh, thường liên quan đến dữ liệu cá nhân hoặc tổ chức nhạy cảm, có nghĩa là đám mây giới thiệu các rủi ro riêng tư hợp pháp. Tuy nhiên, Hybrid AI giữ quá trình xử lý dữ liệu và ra quyết định trên các thiết bị cục bộ đáng tin cậy hoặc trong các môi trường an toàn. AI hoạt động ở nơi dữ liệu cư trú, giảm thiểu sự phơi bày và phù hợp với các quy định về chủ quyền dữ liệu.

Một yêu cầu quan trọng khác là cá nhân hóa, gắn liền chặt chẽ với vấn đề bảo mật dữ liệu. Trong ví dụ trước về đại lý mua hàng, sở thích và hạn chế của người dùng là rất quan trọng. Chúng cũng thường liên quan đến thông tin cá nhân có thể xác định (PII), phải được giữ riêng tư, vì vậy việc lưu trữ và sử dụng bối cảnh cục bộ này sẽ bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.

Sự thành công của AI đại lý cũng yêu cầu việc ra quyết định ngay lập tức, có nghĩa là không có thời gian cho dữ liệu để đi qua mạng. Việc đàm phán các thỏa thuận, phản hồi dữ liệu cảm biến thời gian thực và quản lý các quy trình làm việc động đều yêu cầu sự tức thời. Thời gian trễ hoặc, tồi tệ hơn, gián đoạn có thể có những ramification đáng kể. Hybrid AI cho phép tính toán trên thiết bị thấp độ trễ, giữ cho các trải nghiệm mượt mà và thời gian thực.

Hybrid AI cũng loại bỏ nhu cầu xử lý đám mây liên tục, điều này tốn nhiều tài nguyên và tốn kém. Thay vào đó, nó hỗ trợ việc sắp xếp khối lượng công việc, sử dụng tính toán cục bộ cho các nhiệm vụ thường xuyên và dành đám mây cho các lần kéo dữ liệu nặng hơn hoặc tính toán.

Cuối cùng, nó cho phép thực hiện nhiệm vụ một phần, cho phép các đại lý vẫn hoạt động ngay cả trong các kịch bản ngoại tuyến hoặc kết nối thấp cho đến khi truy cập đám mây được khôi phục. Sự kết hợp giữa trí tuệ cục bộ và sức mạnh của đám mây là những gì làm cho các trải nghiệm AI đại lý trở nên khả thi.

Địa chỉ các thách thức triển khai

Ngay cả trước khi xuất hiện của AI đại lý, các tổ chức thường xuyên vật lộn để đưa ra ROI rõ ràng từ các khoản đầu tư AI của họ. Mặc dù các đại lý không phải là một phương thuốc tức thì, nhưng chúng cung cấp một con đường tiến bộ hấp dẫn khi chúng được áp dụng cho các quy trình làm việc toàn diện thay vì các nhiệm vụ bị phân mảnh. Các đại lý quản lý các hoạt động từ đầu đến cuối cung cấp nhiều ROI rõ ràng và có tác động hơn.

Tuy nhiên, ROI có ý nghĩa chỉ có thể nếu một số rào cản áp dụng quan trọng được giải quyết:

• Khả năng dự đoán và đạo đức là tối quan trọng đối với các đại lý AI, thúc đẩy sự tăng trưởng đáng kể trong việc áp dụng các nền tảng và kỹ thuật quản trị như Constitutional AI. Những biện pháp này giúp đảm bảo sự phù hợp với các giá trị của con người và cung cấp giám sát.
• Giảm phức tạp và tăng độ tin cậy cũng là chìa khóa cho việc triển khai thành công, vì việc quản lý các nhiệm vụ nhiều bước với các đại lý là phức tạp. Tuy nhiên, với sự xuất hiện của các tiến bộ và các phương pháp hay nhất trong đào tạo mô hình, hiệu suất đang trở nên nhất quán hơn. Những loại khuôn khổ phát triển này cũng cho phép các nhóm xây dựng các hệ thống đại lý có thể dự đoán và mạnh mẽ hơn, dễ dàng triển khai hơn.
• Tích hợp an toàn với các công cụ và API là một yếu tố quan trọng khác, vì các đại lý cần truy cập vào các nguồn dữ liệu và ứng dụng khác nhau. Ngành công nghiệp đang xây dựng các giao thức và tiêu chuẩn cho các tương tác an toàn, và các công nghệ tính toán bí mật đang bảo vệ thêm dữ liệu nhạy cảm trong thời gian chạy.

Không chỉ các công cụ phải an toàn, mà chúng cũng phải đáng tin cậy, vì AI đại lý phụ thuộc vào tương tác thời gian thực với phần mềm bên ngoài. Các khả năng gọi hàm nâng cao trong các mô hình cơ sở và các khuôn khổ tương tác đang đơn giản hóa quá trình tích hợp này. Ví dụ, Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) hỗ trợ các quy trình làm việc an toàn và nhiều bước, khiến các đại lý trở nên có khả năng và có thể dự đoán hơn – và do đó, hiệu quả.

Làm cho nó trở thành hiện thực

AI đại lý tỏa sáng nơi các mục tiêu là động, phân tán và đòi hỏi nhiều tài nguyên – có thể mở rộng vượt quá khả năng của các nhóm nhưng cần trí tuệ của họ để trở nên hiệu quả nhất.

Các đại lý tự động có thể quản lý chuỗi cung ứng, giúp tránh các gián đoạn hậu cần bằng cách phân tích dữ liệu hàng tồn kho và vận chuyển thời gian thực. Chúng có thể hoạt động trên các thiết bị biên, phối hợp với các hệ thống lập kế hoạch trung tâm trong đám mây và cập nhật các chiến lược định tuyến để chủ động giữ dữ liệu hiện tại và an toàn.

Các đại lý cũng có thể được nhúng vào các trạm làm việc công nghiệp để theo dõi dữ liệu cảm biến, kích hoạt các giao thức bảo trì hoặc phối hợp đặt hàng phụ tùng – tất cả đều cải thiện sự bền bỉ hoạt động và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động tốn kém.

Các máy tính AI được trang bị các đại lý trên thiết bị có thể quản lý các quy trình làm việc cá nhân, tóm tắt các cuộc họp, soạn thảo nội dung và tương tác với các hệ thống doanh nghiệp mà không làm tổn hại đến danh tính cá nhân hoặc đặt dữ liệu riêng tư vào rủi ro.

Trong mỗi trường hợp sử dụng này, yếu tố quan trọng là sự giám sát của một công nhân tri thức, đảm bảo rằng dữ liệu cho vào đại lý là chính xác và sạch sẽ.

Xây dựng một tương lai tự chủ hơn

Các doanh nghiệp triển khai các đại lý ngày nay và đầu tư vào việc đào tạo lực lượng lao động của họ để quản lý chúng đang thiết lập để trở thành người dẫn đầu so với các đối thủ cạnh tranh của họ. AI đại lý là nền tảng cho tương lai với các tiến bộ như AI đôi song sắp tới, nhưng nền tảng của nó đòi hỏi Hybrid AI. Đây là một bước tiến quan trọng trong việc cung cấp các hệ thống AI thực sự tự chủ, hữu ích và an toàn có thể hoạt động trong các điều kiện thế giới thực.