Šiaurės Amerikos įmonės dabar aktyviai diegia agentines AI sistemas, skirtas mąstyti, prisitaikyti ir veikti visiškai autonomiškai.
„Digitate“ trejų metų pasaulinės programos duomenys rodo, kad nors priėmimas yra visuotinis, regioniniai brandos keliai skiriasi. Šiaurės Amerikos įmonės siekia visiškos autonomijos, o jų kolegos Europoje pirmenybę teikia valdymo sistemoms ir duomenų valdymui, kad sukurtų ilgalaikį atsparumą.
Nuo naudingumo iki pelningumo
Įmonės automatizavimo istorija pasikeitė. 2023 m. pagrindinis daugelio IT lyderių tikslas buvo sumažinti išlaidas ir supaprastinti įprastines užduotis. Iki 2025 m. dėmesys išsiplėtė. Dirbtinis intelektas nebėra vertinamas tik kaip operatyvinė priemonė, bet ir kaip galimybė gauti pelną.
Duomenys patvirtina šį perspektyvos pasikeitimą. Ataskaitoje nurodoma, kad Šiaurės Amerikos organizacijų investicijų grąža (IG) vidutiniškai siekia 175 mln. USD. Įdomu tai, kad šis finansinis patvirtinimas nėra būdingas tik greitai besikeičiančiai Šiaurės Amerikos rinkai. Europos įmonės, nepaisant labiau išmatuoto ir daug dėmesio skiriančio valdymo metodo, praneša apie panašią vidutinę IG, kuri yra maždaug 170 mln. USD.
Šis nuoseklumas rodo, kad nors diegimo strategijos skiriasi, o Europa daugiausia dėmesio skiria rizikos valdymui, o Šiaurės Amerika – greičiui, finansiniai rezultatai yra panašūs. Kiekviena apklausta organizacija patvirtino, kad per pastaruosius dvejus metus įdiegė dirbtinį intelektą, naudodama vidutiniškai penkis skirtingus įrankius.
Nors generatyvusis AI tebėra plačiausiai naudojamas – 74 proc., „agentinės“ galimybės pastebimai išaugo. Daugiau nei 40 procentų įmonių įdiegė agentinį arba agentu pagrįstą AI, žengdamos ne tik į statinį automatizavimą, bet ir prie sistemų, kurios gali valdyti į tikslą orientuotas darbo eigas.
IT operacijų autonomija tampa agentinio AI išbandymo pagrindu
Nors viešajame diskurse apie AI dažnai dominuoja rinkodara ir klientų aptarnavimas, pati IT funkcija tapo pagrindine šių diegimų laboratorija. IT aplinka iš prigimties yra turtinga duomenų ir struktūrizuota, sukuriant idealias sąlygas modeliams mokytis, tačiau jos išlieka pakankamai dinamiškos, kad reikalautų adaptyvaus samprotavimo, kurį žada agentinės AI sistemos.
Tai paaiškina, kodėl 78 procentai respondentų įdiegė dirbtinį intelektą IT operacijose, o tai yra didžiausias visų verslo funkcijų rodiklis. Debesų matomumas ir sąnaudų optimizavimas lemia 52 proc., o įvykių valdymas – 48 proc. Šiuose scenarijuose technologija ne tiek įspėja žmones apie problemas, kiek aktyviai interpretuoja telemetrijos duomenis, kad būtų galima susidaryti vieningą vaizdą apie išlaidas hibridinėse aplinkose.
Komandos, naudojančios šiuos įrankius, praneša apie sprendimų tikslumo (44 %) ir efektyvumo (43 %) pagerėjimą, todėl joms pavyko susidoroti su didesniu darbo krūviu, atitinkamai nepadidinant eskalavimo.
Kainos ir žmogaus galvosūkis
Nepaisant optimizmo, susijusio su investicijų grąža, ataskaitoje pabrėžiamas „sąnaudų ir žmonių galvosūkis“, kuris gali sustabdyti pažangą. Paradoksas yra aiškus: įmonės diegia dirbtinį intelektą, kad sumažintų priklausomybę nuo žmonių darbo ir veiklos sąnaudų, tačiau šie konkretūs veiksniai veikia kaip pagrindiniai augimo inhibitoriai.
47 procentai respondentų kaip pagrindinį trūkumą įvardija nuolatinį žmogaus įsikišimo poreikį. Toli gražu nepasiekia visiško „nustatykite ir pamirškite“ sprendimų autonomijos, šios agentinės AI sistemos reikalauja nuolatinės priežiūros, derinimo ir išimčių valdymo. Tuo pačiu metu diegimo kaina yra antra pagal dydį problema – 42 proc., kurią lemia išlaidos, susijusios su modelio perkvalifikavimu, integracija ir debesų infrastruktūra.
Trūksta talentų, reikalingų šioms išlaidoms valdyti. Techninių įgūdžių trūkumas tebėra pagrindinė kliūtis tolesniam priėmimui 33 procentams organizacijų. Profesionalų, galinčių kurti, stebėti ir valdyti šias sudėtingas sistemas, paklausa viršija dabartinę pasiūlą, sukuriant savaime sustiprėjančią kilpą, kurioje investicijos padidina veiklos pajėgumus, bet kartu didina žmogiškąją ir finansinę priklausomybę.
Pasitikėjimo ir suvokimo atotrūkis
Vykdomosios vadovybės ir praktikų požiūriai skiriasi. Nors 94 procentai visų respondentų išreiškia pasitikėjimą dirbtiniu intelektu, šis pasitikėjimas nepasiskirsto tolygiai. „C-suite“ lyderiai yra daug optimistiškesni – 61 procentas AI klasifikuoja kaip „labai patikimą“ ir laiko jį visų pirma finansiniu svertu.
Tik 46 procentai ne C-Suite praktikuojančių asmenų turi tokį aukštą pasitikėjimo lygį. Tie, kurie yra arčiau kasdieninio šių modelių veikimo, geriau suvokia patikimumo problemas, skaidrumo trūkumus ir žmogiškosios priežiūros būtinybę. Šis atotrūkis rodo, kad nors vadovybė sutelkia dėmesį į ilgalaikį kapitalinį remontą ir savarankiškumą, vietos komandos susiduria su pragmatiškais įgyvendinimo ir valdymo iššūkiais.
Taip pat yra prieštaringa nuomonė apie tai, kaip šie agentai veiks. 61 procentas IT lyderių vertina agentines sistemas ne kaip pakaitalus, o kaip bendradarbius, kurie padidina žmogaus galimybes. Tačiau automatizavimo lūkesčiai skiriasi priklausomai nuo pramonės šakos. Mažmeninėje prekyboje ir transporte 67 procentai mano, kad agentų dirbtinis intelektas pakeis esmines jų vaidmenų užduotis, o gamyboje tiek pat procentų šiuos agentus pirmiausia laiko asmeniniais asistentais.
Sparčiai artėja visiška agentinė AI autonomija
Pramonė numato sparčią pažangą mažinant žmonių dalyvavimą įprastuose procesuose. Šiuo metu 45 procentai organizacijų veikia kaip pusiau ar visiškai savarankiškos įmonės. Prognozės rodo, kad iki 2030 m. šis skaičius išaugs iki 74 proc.
Ši raida reiškia IT vaidmens pasikeitimą. Kai pajėgumai bręsta, IT skyriai turėtų pereiti iš operatyvinės veiklos vykdytojų į orkestrantų vaidmenį. Šiame modelyje IT funkcija valdo „sistemų sistemą“, užtikrindama, kad įvairūs intelektualūs agentai tinkamai sąveikautų, o žmonės sutelktų dėmesį į kūrybiškumą, aiškinimą ir valdymą, o ne vykdymą.
„Agentinis dirbtinis intelektas yra tiltas tarp žmogaus išradingumo ir savarankiško intelekto, kuris pažymi IT kaip pelno siekiančio strateginio pajėgumo aušrą“, – pažymi Avi Bhagtani, „Digitate“ rinkos vadovas. „Įmonės perėjo nuo eksperimentavimo su automatizavimu prie AI mastelio, kad būtų galima išmatuoti poveikį.
Perėjimas prie agentinio AI reikalauja daugiau nei vien programinės įrangos įsigijimo; ji reikalauja organizacijos filosofijos, kuri subalansuotų automatizavimą ir žmogaus augimą. Vien politikos nepakanka; valdymas turi būti tiesiogiai integruotas į sistemos dizainą, kad būtų užtikrintas skaidrumas ir etiška kiekvienos sprendimų grandinės priežiūra. Europos organizacijos šiuo metu pirmauja šioje srityje, pirmenybę teikdamos etiškam diegimui ir tvirtoms priežiūros sistemoms kaip atsparumo pagrindui.
Be to, techninių talentų trūkumas negali būti išspręstas samdant vien tik. Organizacijos turi investuoti į esamų komandų kvalifikacijos kėlimą, derindamos operacijų patirtį su duomenų mokslu ir atitikties raštingumu.
Galiausiai patikima autonomija priklauso nuo aukštos kokybės duomenų. Investicijos į duomenų integravimo ir stebėjimo platformas būtinos, kad agentai turėtų kontekstą, reikalingą veikti nepriklausomai.
Eksperimentinio AI era praėjo. Dabartinį etapą apibrėžia savarankiškumo siekis, kai vertė kyla ne iš naujovių, o iš gebėjimo tvariai išplėsti agentinį AI visoje įmonėje.
„Kadangi organizacijos subalansuoja autonomiją ir atskaitomybę, tos, kurios į savo AI strategiją įtraukia pasitikėjimą, skaidrumą ir žmonių įsitraukimą, formuos skaitmeninio verslo ateitį“, – daro išvadą Bhagtani.
Taip pat žiūrėkite: Kaip MCP specifikacijų naujinimas padidina infrastruktūros mastų saugumą
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, įskaitant „Cyber Security Expo“. Norėdami gauti daugiau informacijos, spustelėkite čia.
AI naujienas teikia TechForge Media. Čia rasite kitus būsimus įmonių technologijų renginius ir internetinius seminarus.
