Daugelis kompanijų taiko lėtesnį ir labiau kontroliuojamą požiūrį į autonomines sistemas, kai AI pradeda taikytis. Užuot diegę sistemas, kurios veikia pačios, jos sutelkia dėmesį į įrankius, padedančius žmogui priimti sprendimus ir kontroliuoti rezultatus. Šis požiūris ypač aiškus sektoriuose, kuriuose klaidos kelia realią finansinę ar teisinę riziką.
Vienas pavyzdys pateiktas iš „S&P Global Market Intelligence“, kuri savo „Capital IQ Pro“ platformoje įtraukia dirbtinio intelekto įrankius. Sistemą analitikai naudoja norėdami peržiūrėti įmonių dokumentus, pajamų skambučius ir rinkos duomenis. Jo dirbtinio intelekto funkcijos sukurtos taip, kad liktų paremtos šaltinio medžiaga.
Pasak S&P Global Market Intelligence, jos AI įrankiai išgauna įžvalgų iš struktūrizuotų ir nestruktūruotų duomenų, įskaitant nuorašus ir ataskaitas, dirbdami su patikrintais šaltinio duomenimis.
AI pritaikymas prieš savarankiškumą
Dabartinė AI įrankių banga versle dažnai apibūdinama kaip žingsnis savarankiškų agentų link. Sistemos galiausiai gali planuoti užduotis ir veikti be tiesioginio žmogaus indėlio. Tačiau daugumos įmonių dar nėra. Remiantis „McKinsey & Company“ atliktais tyrimais, dirbtinio intelekto pritaikymas jau plačiai paplitęs, nes dauguma organizacijų AI naudoja bent vienoje savo verslo dalyje. Daugelis organizacijų dar turi išplėsti AI įmonėje, o tai rodo, kad pradinis naudojimas ir platesnis diegimas yra atskirti.
Vietoj to AI padeda atlikti tokias užduotis kaip dokumentų apibendrinimas ar atsakymas į užklausas, tačiau jis neveikia savarankiškai.
„S&P Global Market Intelligence“ įrankiai leidžia vartotojams per pokalbių sąsają pateikti užklausas dėl didelių duomenų rinkinių, tačiau rezultatai yra susieti su patikrintu finansiniu turiniu. Daugeliu atvejų vartotojai gali grąžinti pagrindinius dokumentus, sumažindami klaidų ar nepalaikomų išvesties riziką.
Savo tyrime bendrovė AI valdymą apibūdina kaip procesą, kurio metu sistemos kuriamos ir stebimos, atkreipiant dėmesį į teisingumą ir atskaitomybę.
AI didelės rizikos sektoriuose
Finansų srityje nedidelės klaidos gali turėti didelių pasekmių. Tai lemia, kaip kuriamas ir naudojamas AI. Tokie įrankiai kaip „Capital IQ Pro“ skirti padėti analitikams, o ne juos pakeisti. Sistema gali padėti atskleisti įžvalgas arba pabrėžti tendencijas, tačiau galutinius sprendimus vis tiek priima žmonės.
Atotrūkis tarp įsivaikinimo ir vertės tampa aiškesnis. Remiantis McKinsey & Company išvadomis, daugelis organizacijų praneša apie atotrūkį tarp AI diegimo ir išmatuojamų verslo rezultatų.
Nors autonominės sistemos gali atlikti tam tikras užduotis, įmonėms dažnai reikia aiškios atskaitomybės. Kai sprendimai turi įtakos investicijoms, atitikčiai arba ataskaitoms, turi būti būdas paaiškinti, kaip tie sprendimai buvo priimti.
„S&P Global“ tyrime pažymima, kad organizacijos vis daugiau dėmesio skiria valdymo sistemų kūrimui, kad valdytų AI riziką, įskaitant duomenų kokybės problemas ir modelio šališkumą.
Ateities sistemų link
Skirtumas tarp šiandieninių valdomų AI įrankių ir būsimų autonominių sistemų išlieka didelis. Taip pat auga susidomėjimas savarankiškesnėmis ir agentų valdomomis sistemomis, nors dauguma organizacijų tebėra ankstyvosiose diegimo stadijose. Labiau tikėtina, kad bus pasitikima sistemomis, kurios gali paaiškinti savo rezultatus, parodyti šaltinius ir veikti nustatytose ribose.
Savarankiški agentai vieną dieną gali atlikti tokias užduotis kaip finansinė analizė ar tiekimo grandinės planavimas su minimaliu įnašu. Tačiau be aiškių kontrolės mechanizmų jų naudojimas išliks ribotas.
Temos bus pristatytos AI & Big Data Expo North America 2026 m. gegužės 18–19 d.. S&P Global Market Intelligence įtraukta kaip bronzinis renginio rėmėjas. Darbotvarkėje pateikiamos tokios temos kaip AI valdymas ir AI naudojimas reguliuojamose pramonės šakose.
Balansavimo gebėjimas ir kontrolė
Mažai tikėtina, kad stūmimas link autonominio AI sulėtės. Didelės kalbos modelių ir agentų sistemų pažanga ir toliau plečia AI galimybes.
Įmonės vartotojai klausia, kaip kontroliuoti šias sistemas. S&P Global Market Intelligence požiūris atspindi šį susirūpinimą. Teikdamas dirbtinį intelektą, pagrįstą patikrintais duomenimis, o žmones skiriant sprendimų priėmimo centrui, jis teikia pirmenybę pasitikėjimui, o ne savarankiškumui.
Sistemoms tobulėjant, gebėjimas jas valdyti ir kontroliuoti gali tapti tokia pat svarbia kaip ir jų atliekamos užduotys.
(Hitesh Choudhary nuotrauka)
Taip pat žiūrėkite: Kodėl tokios įmonės kaip „Apple“ kuria AI agentus su apribojimais
Norite daugiau sužinoti apie AI ir didelius duomenis iš pramonės lyderių? Peržiūrėkite AI & Big Data Expo, vykstančią Amsterdame, Kalifornijoje ir Londone. Šis 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.
