Spalio 22 d. Londono Symbiosis 4 renginyje Druid AI pristatė tai, ką ji vadina virtualiomis kūrimo komandomis – naujos kartos AI agentais, galinčiais kurti, išbandyti ir įdiegti kitus AI agentus. Šis pranešimas žymi žingsnį link to, ką bendrovė vadina AI automatizavimo „gamykliniu modeliu“.
Anot Druido, ši sistema leidžia organizacijoms sukurti įmonės lygio AI agentus iki dešimties kartų greičiau, o platforma siūlo orkestravimo priemones, taip pat atitikties apsaugos priemones ir išmatuojamą IG sekimą. Orkestravimo variklis „Druid Conductor“ yra valdymo sluoksnis, kuris sujungia duomenis, įrankius ir žmogaus priežiūrą į vieną sistemą.
Be „Druid Conductor“, yra „Druid Agentic Marketplace“, iš anksto sukurtų, konkrečiai pramonės šakai skirtų bankininkystės, sveikatos priežiūros, švietimo ir draudimo agentų saugykla. Savo sprendimais „Druid“ nori, kad agentinis AI būtų prieinamas netechniniams vartotojams, tačiau būtų galima keisti mastelį, tinkantį naudoti įmonėje.
Generalinis direktorius Joe Kimas tai apibūdino kaip „AI (kuris) iš tikrųjų veikia“ – drąsus teiginys rinkoje, užtvindytoje eksperimentų ir neįrodytų automatizavimo sistemų.
Naujas agentų mūšio laukas
Druidas nėra vienas savo siekiu. Panašios platformos, tokios kaip Cognigy, Kore.ai ir Amelia, reiškia dideles investicijas į kelių agentų orkestravimo aplinkas. OpenAI GPT ir Anthropic Claude Projects taip pat leidžia vartotojams kurti pusiau autonominius skaitmeninius darbuotojus be kodavimo patirties.
„Google“ „Vertex AI Agents“ ir „Microsoft“ „Copilot Studio“ juda ta pačia kryptimi, teikdamos agentinį AI kaip įmonės ekosistemų plėtinį, o ne atskirus produktus.
Skirtumas tarp konkuruojančių platformų slypi vykdyme – kai kurios orientuojasi į darbo eigos automatizavimą, kitos – į pokalbio gylį arba lengvą integraciją su kitomis IT dėklo dalimis.
Technologijų pirkėjams tokia įvairovė yra galimybė ir rizika. Pardavėjai lenktyniauja siekdami apibrėžti, ką agentinis AI reiškia praktikoje, ir neabejotina, kad agentinis AI yra 2025 m. madingas žodis, reiškiantis skirtumą tarp grynų LLM modelių ir praktinių įrankių, naudingų verslo kontekste. Kai kurie pardavėjai agentinį DI vertina kaip architektūrą – modulinę, paskirstytą ir paaiškinamą, o kiti agentinį AI laiko automatizavimo sluoksniu, kuris pats susikuria, tiksliau, gali sužinoti, kokias galias jai suteikė, ir naudoti jas pagal natūralios kalbos instrukcijas. Agentiško AI sugebėjimų tiesa yra kažkur tarp inžinerinių pažadų ir veiklos realybės.
Verslo atvejis – ir įspėjimai
Agentinės AI sistemos žada nepaprastą naudą. Jie gali paspartinti įprastą kūrimą, koordinuoti kelias verslo funkcijas ir naudoti duomenų saugyklas, kurios kažkada buvo saugomos. Įmonėms, patiriančioms spaudimą įgyvendinti skaitmeninę transformaciją, turint ribotą darbuotojų skaičių, savarankiško AI komandų kūrimo idėja yra patraukli.
Tačiau sąlyginio laiko naudojimas daugelio pardavėjų rinkodaros medžiagoje ir aprašymuose yra iškalbingas: agentinis AI gali sutaupyti, galėtų greičiau atlikti operacijas ir pan.
Verslo vadovai į tokias sistemas turėtų žiūrėti aiškia galva. Yra keletas patikrintų atvejų tyrimų, išskyrus bandomąsias programas didelėse korporacijose (kuriose yra brandus duomenų valdymas ir didelis biudžetas), ir net šiose organizacijose grąža buvo nevienoda. Nesėkmės juk retai šaukiamos nuo stogų.
Didžiausia rizika nėra techninė – tai organizacinė. Sudėtingų sprendimų priėmimo perdavimas automatizuotiems agentams be pakankamos priežiūros gali sukelti šališkumą, atitikties pažeidimus ir reputaciją. Sistemos taip pat gali generuoti automatizavimo skolą: didėjantį tarpusavyje susijusių robotų raizginį, kurį sunku stebėti ar atnaujinti vystantis verslo procesams.
Be to, būtinų organizacinių pokyčių klausimas kelia nerimą dviem aspektais. Daugelis verslo procesų išsivystė tam tikru būdu dėl rimtų priežasčių, tad kam juos keisti, kad būtų įdiegta nauja, iš esmės nepatvirtinta technologija? Antra, dažnai siūlomi pokyčiai, kuriuos sukelia technologijų diegimas. Ar procesai neturėtų keistis dėl strateginių priežasčių, o tai keičiasi technologijų parama? Ar tai atvejis, kai IT uodega vizgina verslo šunį?
Saugumas ir toliau kelia susirūpinimą. Kiekvienas agentas padidina galimų pažeidimų ar netinkamo duomenų naudojimo plotą, ypač kai jie skirti bendrauti ir bendradarbiauti savarankiškai. Kadangi vis daugiau darbo eigos tampa savarankiškos, atsekamumo ir atskaitomybės užtikrinimas tampa itin svarbus, o didėjant sudėtingumui jį sunkiau atrinkti. Reikalingas darbuotojų skaičius rezultatams stebėti ir griežtai priežiūrai užtikrinti gali paneigti bet kokius IG agentinius AI pasiūlymus.
Kodėl agentinis AI traukia įmones
Nepaisant iššūkių, trauką lengva suprasti. Sėkminga agentų sistema gali pakeisti įmonės eksperimentavimo ir mastelio greitį. Deleguodamos kartojamas pažinimo užduotis – nuo atitikties patikrų iki klientų aptarnavimo skirstymo – organizacijos gali nukreipti žmogaus veiklą kitur.
„Druid“ virtualios kūrimo komandos apima logiką: automatizuoja automatizavimą. Jo konkrečiam domenui skirtų agentų rinka siūlo įmonėms pranašumą, žada greitesnį diegimą ir išmatuojamą IG. Sektoriams, kurie kovoja su talentų trūkumu ir reguliavimo spaudimu, tai yra patraukli perspektyva.
Be to, „Druid“ akcentuoja aiškinamąjį AI ir jo orkestravimo lygmenį rodo įmonės atsargumą. Jo nurodyti ramsčiai – valdymas, tikslumas ir rezultatai – yra skirti įtikinti plokštėms, kad skaidrumas gali egzistuoti kartu su greičiu. Jei sistema tikrai duoda tai, ko teigia bendrovė, ji gali sumažinti atotrūkį tarp AI eksperimentavimo ir keičiamo dydžio transformacijos.
Subalansuoti autonomiją su atskaitomybe
Vis dėlto kiekviena organizacija, apimanti agentinį AI, lieka neįtikinta. Daugelis įmonių yra atsargios dėl pernelyg perspektyvių pardavėjų ir pilotų nuovargio. Technologija, galinti sukurti ir įdiegti savo įpėdinius, kelia veiklos klausimų. Kas atsitinka, kai agentas veikia ne tik jo kūrėjo ketinimams? Kaip valdymo sistemos neatsilieka?
Verslo lyderiai turi traktuoti autonomiją kaip spektrą, o ne tikslą. Netolimoje įmonės AI ateityje greičiausiai bus suderinta žmogaus prižiūrima automatizacija su ribota agento autonomija. Tokios sistemos kaip Druid’s gali veikti kaip orkestravimo centrai, o ne visiškai nepriklausomi veikėjai.
Nuo hype iki naudingumo
Agentinis AI atspindi natūralią automatizavimo raidą laukinėje sienoje. Jo potencialas yra akivaizdus, tačiau rinkai vis dar trūksta plataus, įrodymais pagrįsto tvarių verslo rezultatų patvirtinimo. Tai gali būti tik ankstyvos dienos arba hiperbolė, užgožianti proto balsus.
Kol kas agentinės sistemos dirbti kontroliuojamuose kontekstuose – kontaktų centro operacijos, dokumentų apdorojimas ir IT paslaugų valdymas. Agentinio dirbtinio intelekto mastelis visose organizacijose pareikalaus brandumo ne tik technologijų, bet ir kultūros, procesų projektavimo ir priežiūros metodų srityse.
Druidui ir jo kolegoms plečiant savo pasiūlą, įmonės turės palyginti kontrolės išlaidas ir žadėtus geresnio automatizavimo laimėjimus. Ateinantys dveji metai lems, ar dirbtinio intelekto gamyklos taps verslo veiklos dalimi, ar dar vienu abstrakcijos sluoksniu su savo pridėtinėmis išlaidomis.
(Vaizdo šaltinis: YellowstoneNPS „Juodas ir pilkas vilkas (patelė iš Druidų būrio, „Pusiau juoda“), einanti keliu netoli Lamaro upės tilto“, pažymėta „Public Domain Mark 1.0“.)
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.
