Po kelerių metų eksperimentų įmonės AI išeina iš bandomojo etapo. Iki šiol daugelis organizacijų AI riboja bendrosios paskirties pokalbių robotus, kuriuos dažnai kuria nedidelės ankstyvųjų naudotojų grupės. Anot Nexos.ai, šis modelis užleis vietą kažkam veiksmingesniam: konkrečioms užduotims skirtų AI agentų parkams, tiesiogiai įterptiems į verslo darbo eigą.
Netgi pavieniai agentai yra plačiai naudojami, jie tikrina CV, peržiūri sutartis, rengia įprastinę korespondenciją, rengia vadovybės ataskaitas ir organizuoja veiksmus įmonės sistemose.
Bendrovės atlikta analizė rodo, kad organizacijos, kurios pereina nuo pavienių pokalbių robotų prie kelių konkrečių vaidmenų agentų, mato žymiai didesnį pritaikymą ir teigia, kad poveikis verslui yra aiškesnis. Komandos bendrauja su agentais, kurie gali elgtis kaip jaunesni kolegos, kur kiekvienas agentas yra atsakingas už apibrėžtą darbo dalį.
Kiekviena komanda gauna savo agentą
Bendrovės tyrimai numato normalizuoti įvardintus AI agentus, priskirtus kiekvienai komandai, kurią ji apibūdina kaip „AI praktikantą“. Tai nėra bendrosios paskirties asistentai, o tam skirti įrankiai konkretiems veiklos procesams.
Pavyzdžiui, personalo komandos gali panaudoti agentus, suderintus su įdarbinimo kriterijais, arba teisines komandas, naudojančias agentus, sukonfigūruotus pažymėti sutarties standartų pažeidimus. Pardavimų komandos pasitikės agentais, optimizuotais jų pardavimo vamzdynams ir integruotais su esamu CRM. Kiekvienu atveju „Nexos“ teigia, kad verslo vertė kyla iš konteksto suvokimo ir integracijos su esama programine įranga ir data, o ne iš modelio pažangos.
Ankstyvas įmonės diegimas rodo, kad nauda gali būti reikšminga. Pavyzdžiui, „Payhawk“ praneša, kad „Nexos.ai“ agentų platformos diegimas finansų, klientų aptarnavimo ir operacijų srityse sumažino būtiną saugumo tyrimo laiką 80%. Bendrovė pasiekė 98% duomenų tikslumą ir sumažino apdorojimo išlaidas 75%.
Žilvinas Girėnas, Nexos.ai produktų vadovas, sako, kad tikroji nauda kyla iš koordinavimo. „Perėjimas nuo vienos paskirties agentų prie koordinuotų dirbtinio intelekto komandų yra esminis dalykas. Įmonės (…) kuria specializuotų agentų grupes, kurios kartu dirba darbo eigoje. Tada AI nustoja būti pilotas ir pradeda tapti infrastruktūra.”
Platformos konsolidavimas tampa neišvengiamas
Didėjant aktyvių agentų skaičiui organizacijose, iškyla antros eilės problema – fragmentacija. Komandos, kuriose dirba nuo penkių iki dešimties agentų skirtingais įrankiais, susiduria su pasikartojančiomis išlaidomis ir saugumo kontrolės nenuoseklumu. IT valdymo požiūriu ši situacija gali tapti netvari.
Ankstyvųjų „Nexos“ naudotojų duomenys rodo, kad agentų konsolidavimas visos įmonės bendrai naudojamoje platformoje užtikrina greitesnį diegimą (kai kuriais atvejais dvigubai greičiau) ir leidžia geriau kontroliuoti išlaidas bei našumą.
Girėnas sako: „Kai komandos žongliruoja su keliais pardavėjais ir prisijungimais, naudojimas sumažėja. Viena platforma leidžia organizacijoms išgauti pastovią vertę, o ne mokėti už lentynas.”
Situacija rodo modelį, žinomą įmonių technologijų veteranams: AI agentų sistemos eina ta pačia konsolidavimo trajektorija, kuri matoma bendradarbiaujant, saugos ir analizės stekuose.
AI operacijos pereina į verslą
Bendrovės išvados rodo, kad AI operacijų nuosavybė pereina iš inžinierių komandų į verslo lyderius ir atskiras verslo funkcijas. Konkrečios funkcijos diegimo modelis reiškia, kad žmogiškųjų išteklių, teisės, finansų ir pardavimų vadovai turės konfigūruoti savo agentus, o tai apima greitą valdymą. Taigi gebėjimas valdyti agentus taps pagrindine asmenų ir verslo funkcijų veiklos kompetencija.
Tai kelia naujus reikalavimus agentinėms platformoms, nes reikia sąsajų, kurias galėtų pasiekti netechniniai vartotojai, o dėklas veiktų minimaliai pasikliaujant API arba kūrėjo stiliaus įrankiais. Komandos vadovai turės turėti galimybę koreguoti instrukcijas, išbandyti savo priimtų sistemų rezultatus ir rasti būdų, kaip išplėsti sėkmingą konfigūraciją. Inžinerinė pagalba bus skirta atskiriems problemų sprendimui.
Paklausa viršys pristatymo pajėgumus
Paskutinė Nexos.ai prognozė yra pajėgumų iššūkis. Jame teigiama, kad kai komandos galės sėkmingai panaudoti kelis pirmuosius agentus, panašių sistemų paklausa organizacijoje padidės. Rinkodaros skyriai gali ieškoti darbo eigos automatizavimo, finansų profesionalai norės atitikties tikrinimo agentų, o klientų sėkmės komandos ištirs paramos skirstymo poveikį: kiekvienas skyrius, matydamas įrodytą vertę kitur, tikėsis panašių gebėjimų ir efektyvumo.
Pramonės prognozės rodo, kad iki 2026 m. pabaigos maždaug 40 % įmonių programinės įrangos bus įtrauktos konkrečioms užduotims skirtų AI agentų, o 2024 m. jų skaičius bus mažesnis nei 5 %. Vargu ar inžineriniai pajėgumai neatsiliks, jei kiekvienas agentas bus kuriamas nuo nulio, todėl reikia centralizuotų galimybių.
„Geriausiai susidoros organizacijos, turinčios agentą bibliotekos o ne pagal užsakymą pagamintos versijos“, – sako Girėnas. „Šablonai, žaidimų knygelės ir iš anksto sukurti agentai yra vienintelis būdas patenkinti augančią paklausą be didelių pristatymo komandų.
(Vaizdo šaltinis: LornaJane.net „Office Assistant“ licencijuota pagal CC BY-ND 2.0.)
Norite daugiau sužinoti apie AI ir didelius duomenis iš pramonės lyderių? Peržiūrėkite „AI & Big Data Expo“, vykstančią Amsterdame, Kalifornijoje ir Londone. Išsamus renginys yra TechEx dalis ir vyksta kartu su kitais pagrindiniais technologijų renginiais. Norėdami gauti daugiau informacijos, spustelėkite čia.
AI naujienas teikia TechForge Media. Čia rasite kitus būsimus įmonių technologijų renginius ir internetinius seminarus.
