Lãnh đạo tư tưởng

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

mm
Thêm Unite.AI vào các nguồn ưu tiên của bạn trên Google

Địa hình 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 thống trị đã chủ yếu là phản ứng – tập trung vào đám mây và phụ thuộc vào người dùng để kích hoạt các mô hình. Tuy nhiên, khi máy móc trở nên thông minh hơn, các mô hình đại lý đã xuất hiện, trong đó tương tác của con người ít cần thiết hơn 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, việc tối ưu hóa cơ hội là về việc tăng cường cho công nhân – không thay thế họ.

Các đại lý đã được thiết kế để hiểu các mục tiêu đa bước; lập kế hoạch và sắp xếp các hành động; và tương tác với nhiều tài nguyên để đạt được mục tiêu một cách 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 động đàm phán mua hàng. Kịch bản này đang diễn ra hiện nay khi khả năng phát triển này đang thay đổi cách chúng ta nghĩ về AI doanh nghiệp và người tiêu dùng.

Tuy nhiên, để nó trở nên thực tế, an toàn và hữu ích, các quy trình làm việc dưới đây phải được thông tin bởi trí tuệ thời gian thực. Loại thông tin này yêu cầu một nền tảng kiến trúc AI Hybrid – một hệ sinh thái phân phối chiến lược các khối lượng công việc giữa thiết bị, cạnh và đám mây – tất cả đều được quản lý bởi các nhóm công nhân tri thức.

Tại sao AI Hybrid là điều 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, AI Hybrid giữ quá trình xử lý dữ liệu và ra quyết định trên thiết bị cục bộ đáng tin cậy hoặc trong môi trường an toàn. AI hoạt động 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 bí mật, vì vậy việc lưu trữ và sử dụng bối cảnh cục bộ bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.

Thành công của AI đại lý cũng đòi hỏi việc ra quyết định ngay lập tức, có nghĩa là không có thời gian cho dữ liệu để di chuyển qua các mạng. 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 tính tức thời. Thời gian trễ hoặc, tồi tệ hơn, gián đoạn có thể có những hậu quả đáng kể. AI Hybrid cho phép tính toán trên thiết bị thấp độ trễ, giữ cho trải nghiệm mượt mà và thời gian thực.

AI Hybrid cũng loại bỏ nhu cầu xử lý đám mây liên tục, vốn là tốn 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 hoặc tính toán nặng hơn.

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 mở rộng 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 gặp khó khăn trong việc thu được ROI rõ ràng từ các khoản đầu tư AI. 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 chính được giải quyết:

  • Khả năng dự đoán và đạo đức là rất 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 AI Hiến pháp. 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 để triển khai thành công, vì việc quản lý các nhiệm vụ đa bước với các đại lý là phức tạp. Tuy nhiên, với sự xuất hiện của các tiến bộ và 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 bảo mật 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 bảo mật, và các công nghệ tính toán bảo mật đang bảo vệ thêm dữ liệu nhạy cảm trong thời gian chạy.

Không chỉ các công cụ phải bảo mật, mà chúng cũng phải đáng tin cậy, vì AI đại lý phụ thuộc vào tương tác thời gian thực với các phần mềm bên ngoài. Các khả năng gọi hàm nâng cao trong các mô hình nền tảng 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 bảo mật và đa 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 nên thực tế

AI đại lý phát sáng nơi các mục tiêu là động, phân phối và đòi hỏi 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 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 cạnh, 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 mạnh mẽ của 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 ảnh hưởng 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 mình để vượt lên trên các đối thủ cạnh tranh. AI đại lý là nền tảng cho tương lai với các tiến bộ như AI đôi song xuất hiện, nhưng nền tảng của nó đòi hỏi AI Hybrid. 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.

Với hơn 30 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, Jim Coleman là một kiến trúc sư giải pháp kỳ cựu được biết đến với việc dẫn dắt các đội kỹ thuật để cung cấp các giải pháp phần mềm tiên tiến. Chuyên môn của ông bao gồm dữ liệu仓库, thông minh kinh doanh, Công nghiệp 4.0 và công nghệ trí tuệ nhân tạo, cho phép các tổ chức chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin hành động và lợi thế cạnh tranh.

Trong suốt sự nghiệp của mình, Jim đã excelled trong việc thiết kế và triển khai các kiến trúc phức tạp kết nối nhu cầu kinh doanh với các giải pháp công nghệ sáng tạo và có thể mở rộng. Ông có một hồ sơ theo dõi đã được chứng minh về việc dẫn dắt các đội kỹ thuật thông qua các dự án đầy thách thức, đảm bảo giao hàng đúng hạn trong khi vượt quá mong đợi về chất lượng.

Là một nhà lãnh đạo tư tưởng trong chuyển đổi do trí tuệ nhân tạo dẫn dắt, Jim kết hợp độ sâu kỹ thuật với tầm nhìn chiến lược, cho phép khách hàng tận dụng toàn bộ tiềm năng của trí tuệ nhân tạo dự đoán và tạo ra để giải quyết các thách thức thế giới thực. Đam mê đổi mới và cam kết về sự xuất sắc của ông làm cho ông trở thành một cố vấn đáng tin cậy trong cảnh quan dữ liệu và trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng.

Ngày nay, Jim lãnh đạo tổ chức SSG AI Offerings tại Lenovo, tập trung vào bộ đầy đủ các dịch vụ phần cứng và phần mềm cần thiết để cung cấp lợi thế cạnh tranh cho khách hàng của mình thông qua các giải pháp được kích hoạt bởi trí tuệ nhân tạo.