Nauji „Perplexity“ pritaikymo duomenys atskleidžia, kaip AI agentai didina darbo eigos efektyvumą, perimdami sudėtingas įmonės užduotis.
Pastaruosius metus technologijų sektorius veikė darydamas prielaidą, kad kita generatyvaus AI evoliucija pavirs ne tik pokalbiais, bet ir veiksmais. Nors didelių kalbų modeliai (LLM) tarnauja kaip samprotavimo variklis, „agentai“ veikia kaip rankos, galinčios atlikti sudėtingas kelių etapų darbo eigas su minimalia priežiūra.
Tačiau iki šiol matomumas, kaip šios priemonės iš tikrųjų naudojamos laukinėje gamtoje, buvo neaiškios, daugiausia pasikliaujant spekuliacinėmis sistemomis arba ribotomis apklausomis.
Nauji „Perplexity“ paskelbti duomenys, analizuojantys šimtus milijonų sąveikų su „Comet“ naršykle ir asistentu, yra pirmasis plataus masto bendrosios paskirties AI agentų tyrimas. Duomenys rodo, kad didelės vertės žinių darbuotojai jau diegia agentinį AI, kad supaprastintų produktyvumą ir tyrimų užduotis.
Norint prognozuoti vidinę paklausą ir nustatyti galimus šešėlinius IT vektorius, būtina suprasti, kas naudoja šias priemones. Tyrimas atskleidžia ryškų įvaikinimo nevienalytiškumą. Naudotojai iš šalių, kuriose BVP vienam gyventojui ir išsilavinimas yra didesnis, yra daug labiau linkę naudoti agentų įrankius.
Labiau kalbant apie įmonės planavimą yra profesinis suskirstymas. Įvaikinimas labai koncentruojamas skaitmeniniuose ir žinioms imliuose sektoriuose. „Skaitmeninių technologijų“ klasteris sudaro didžiausią dalį – 28 proc. naudotojų ir 30 proc. užklausų. Po to atidžiai seka akademinė bendruomenė, finansai, rinkodara ir verslumas.
Šios grupės sudaro daugiau nei 70 procentų visų naudotojų. Tai rodo, kad asmenys, kurie dažniausiai naudojasi agentų darbo eigomis, yra brangiausias organizacijos turtas: programinės įrangos inžinieriai, finansų analitikai ir rinkos strategai. Šie ankstyvieji naudotojai nemėgsta; duomenys rodo, kad „pajėgūs vartotojai“ (kurie turi ankstesnę prieigą) pateikia devynis kartus daugiau agentų užklausų nei vidutiniai vartotojai, o tai rodo, kad integravus į darbo eigą technologija tampa nepakeičiama.
AI agentai: įmonės užduočių partneriai, o ne liokajai
Siekdamos peržengti rinkodaros naratyvus, įmonės turi suprasti šių agentų teikiamą naudą. Įprasta nuomonė rodo, kad agentai pirmiausia veiks kaip „skaitmeniniai konsjeržai“, atliekantys pagrindinius administracinius darbus. Tačiau duomenys ginčija šį požiūrį: 57 procentai visos agento veiklos yra nukreipta į pažintinį darbą.
„Perplexity“ mokslininkai sukūrė „hierarchinę agentų taksonomiją“, kad klasifikuotų vartotojo ketinimus, atskleidžiant, kad AI agentų naudojimas yra praktiškas, o ne eksperimentinis. Dominuojantis naudojimo atvejis yra „produktyvumas ir darbo eiga“, kuris sudaro 36 procentus visų agentų užklausų. Po to seka „Mokymasis ir tyrimai“ – 21 proc.
Konkretūs anekdotai iš tyrimo iliustruoja, kaip tai reiškia įmonės vertę. Pavyzdžiui, viešųjų pirkimų specialistas naudojo asistentą, kad nuskaitytų klientų atvejų tyrimus ir nustatytų atitinkamus naudojimo atvejus prieš bendradarbiaujant su pardavėju. Panašiai finansų darbuotojas perdavė akcijų opcionų filtravimo ir investicijų informacijos analizės užduotis. Šiuose scenarijuose agentas savarankiškai tvarko informacijos rinkimą ir pradinę sintezę, kad žmogus galėtų sutelkti dėmesį į galutinį sprendimą.
Šis paskirstymas yra neabejotinas nurodymas veiklos lyderiams: tiesioginė agentinio AI IG yra žmogaus galimybių didinimas, o ne tiesiog žemo lygio trinties automatizavimas. Tyrime šie agentai apibrėžiami kaip sistemos, kurios „automatiškai keičiasi tarp trijų pasikartojančių fazių, kad pasiektų galutinį tikslą: mąstymo, veikimo ir stebėjimo“. Ši galimybė leidžia jiems palaikyti „gilų pažinimo darbą“, veikiant kaip mąstantis partneris, o ne paprastas liokajus.
Lipnumas ir pažintinė migracija
Pagrindinė IT lyderių įžvalga yra AI agentų „lipnumas“ įmonės darbo eigoms. Duomenys rodo, kad per trumpą laiką vartotojai demonstruoja didelį atkaklumą temos viduje. Jei vartotojas pasitelkia agentą produktyvumo užduočiai atlikti, labai tikėtina, kad tolesnės jo užklausos liks tame domene.
Tačiau vartotojo kelionė dažnai vystosi. Nauji vartotojai dažnai „išbando vandenis“ su mažomis užklausomis, pavyzdžiui, prašydami filmų rekomendacijų ar bendrų smulkmenų. Laikui bėgant įvyksta perėjimas. Tyrime pažymima, kad nors vartotojai gali prisijungti įvairiais naudojimo atvejais, užklausų dalys linkusios pereiti į pažintines sritis, tokias kaip produktyvumas, mokymasis ir karjeros plėtra.
Kai vartotojas pasitelkia agentą kodui derinti arba finansinei ataskaitai apibendrinti, jis retai grįžta prie mažesnės vertės užduočių. „Produktyvumo“ ir „Darbo eigos“ kategorijos rodo didžiausius išlaikymo rodiklius. Toks elgesys reiškia, kad ankstyvosios bandomosios programos turėtų numatyti mokymosi kreivę, kai naudojimas bręsta nuo paprasto informacijos gavimo iki sudėtingų užduočių delegavimo.
Agentinio AI „kur“ yra tokia pat svarbi kaip „kas“. „Perplexity“ tyrimas stebėjo aplinką – konkrečias svetaines ir platformas – kuriose veikia šie AI agentai. Veiklos koncentracija skiriasi atsižvelgiant į užduotį, tačiau geriausios aplinkos yra šiuolaikinės įmonės krūvos pagrindas.
„Google“ dokumentai yra pagrindinė dokumentų ir skaičiuoklių redagavimo aplinka, o „LinkedIn“ dominuoja profesionaliose tinklo užduotyse. „Mokymosi ir tyrimų“ veikla yra padalinta į kursų platformas, tokias kaip „Coursera“, ir tyrimų saugyklas.
CISO ir atitikties pareigūnams tai yra naujas rizikos profilis. AI agentai ne tik skaito duomenis; jie aktyviai juo manipuliuoja pagrindinėse įmonės programose. Tyrime agentinės užklausos aiškiai apibrėžiamos kaip tos, kurios apima „naršyklės valdymą“ arba veiksmus išorinėse programose per API. Kai darbuotojas paveda agentui „apibendrinti šiuos klientų atvejų tyrimus“, agentas tiesiogiai sąveikauja su patentuotais duomenimis.
Aplinkų koncentracija taip pat pabrėžia platformos optimizavimo potencialą. Pavyzdžiui, penkios geriausios aplinkos sudaro 96 procentus profesionalių tinklų užklausų, visų pirma „LinkedIn“. Ši didelė koncentracija leidžia manyti, kad įmonės gali iš karto padidinti efektyvumą, sukurdamos konkrečias valdymo strategijas arba API jungtis šioms didelio srauto platformoms.
Agentinio AI verslo planavimas pagal Perplexity duomenis
Pajėgių dirbtinio intelekto agentų sklaida skatina naujų verslo planavimo klausimų. „Perplexity“ duomenys patvirtina, kad įveikėme spekuliacinį etapą. Šiuo metu agentai naudojami planuojant ir atliekant kelių etapų veiksmus, keičiant savo aplinką, o ne tik keičiantis informacija.
Operatyviniai vadovai turėtų apsvarstyti tris neatidėliotinus veiksmus:
- Patikrinkite našumą ir darbo eigą trinties taškai didelės vertės komandose: Duomenys rodo, kad būtent čia agentai natūraliai įsitvirtina. Jei programinės įrangos inžinieriai ir finansų analitikai jau naudoja šiuos įrankius dokumentams redaguoti arba sąskaitoms tvarkyti, šių darbo eigų formalizavimas gali standartizuoti efektyvumą.
- Pasiruoškite padidinimo realybei: Tyrėjai pažymi, kad nors agentai turi savarankiškumą, vartotojai dažnai suskaido užduotis į mažesnes dalis, deleguodami tik papildomas užduotis. Tai rodo, kad artimiausia darbo ateitis yra bendradarbiavimas, todėl darbuotojai turi būti patobulinti, kaip efektyviai „valdyti“ savo AI kolegas.
- Kreipkitės į infrastruktūrą ir saugos lygmenį: Agentams dirbant „atviro pasaulio žiniatinklio aplinkoje“ ir sąveikaujant su tokiomis svetainėmis kaip „GitHub“ ir įmonės el. paštas, duomenų praradimo prevencijos perimetras plečiasi. Politikoje turi būti atskirtas pokalbių robotas, siūlantis patarimus, ir agentas, vykdantis kodą arba siunčiantis pranešimus.
Kadangi prognozuojama, kad agentinio AI rinka išaugs nuo 8 mlrd. USD 2025 m. iki 199 mlrd. USD iki 2034 m., ankstyvieji „Perplexity“ įrodymai yra tarsi varpas. Vyksta perėjimas prie įmonės darbo eigos, kuriai vadovauja dirbtinio intelekto agentai, o tai skatina skaitmeniniu požiūriu labiausiai pajėgūs darbo jėgos segmentai. Iššūkis įmonei yra išnaudoti šį impulsą neprarandant valdymo, reikalingo saugiam jos masteliui, kontrolės.
Taip pat žiūrėkite: „Accenture“ ir „Anthropic“ partneriai skatina įmonės AI integraciją
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.
