Autorius: Rodrigo Coutinho, „OutSystems“ įkūrėjas ir AI produktų vadovas
PG peržengė bandomuosius projektus ir ateities pažadus. Šiandien jis yra įterptas į pramonės šakas, kuriose daugiau nei trys ketvirtadaliai organizacijų (78%) dabar naudoja AI bent vieną verslo funkciją. Tačiau kitas šuolis yra agentinė AI: sistemos, kurios ne tik teikia įžvalgas ar automatizuoja siauras užduotis, bet ir veikia kaip autonominiai agentai, galintys prisitaikyti prie besikeičiančių įėjimų, prisijungti prie kitų sistemų ir daryti įtaką verslo kritiniams sprendimams. Nors šie agentai suteiks didesnę vertę, agentinė AI taip pat kelia iššūkių.
Įsivaizduokite agentus, kurie proaktyviai išsprendžia klientų problemas realiuoju laiku arba dinamiškai pritaiko programas, kad atitiktų besikeičiančius verslo prioritetus. Didesnė autonomija neišvengiamai kelia naują riziką. Be tinkamų apsaugos priemonių AI agentai gali pasitraukti iš savo numatyto tikslo arba pasirinkti, ar tai susiduria su verslo taisyklėmis, reglamentais ar etiniais standartais. Norint naršyti šią naują erą, reikia stipresnės priežiūros, kai nuo pat pradžių yra integruoti žmonių sprendimai, valdymo sistemos ir skaidrumas. Agento AI potencialas yra didžiulis, tačiau taip pat ir įsipareigojimai, susiję su dislokavimu. Žemo kodo platformos siūlo vieną kelią į priekį ir tarnauja kaip valdymo sluoksnis tarp autonominių agentų ir įmonių sistemų. Įterpdami valdymą ir laikymąsi plėtros, jie suteikia organizacijoms pasitikėjimą, kad AI orientuoti procesai sieks strateginių tikslų, nepridedant nereikalingos rizikos.
Projektuokite apsaugos priemones, o ne agento AI kodą
Agentinė AI žymi staigų pokyčius, kaip žmonės sąveikauja su programine įranga. Tai rodo esminį žmonių ir programinės įrangos santykių pokytį. Tradiciškai kūrėjai sutelkė dėmesį į programų kūrimą su aiškiais reikalavimais ir nuspėjamomis išvestimis. Dabar, vietoj suskaidytų programų, komandos organizuos visas agentų ekosistemas, kurios sąveikauja su žmonėmis, sistemomis ir duomenimis.
Kai šios sistemos subręsta, kūrėjai pereina nuo kodo linijos rašymo prie linijos prie jų vadovaujančių apsaugos priemonių apibrėžimo. Kadangi šie agentai prisitaiko ir gali skirtingai reaguoti į tą patį indėlį, skaidrumas ir atskaitomybė turi būti integruoti nuo pat pradžių. Įterpdami priežiūrą ir laikymąsi projektavimo, kūrėjai užtikrina, kad AI orientuoti sprendimai išliks patikimi, paaiškinami ir suderinti su verslo tikslais. Pokyčiai reikalauja, kad kūrėjai ir IT lyderiai imtųsi platesnio vadovo vaidmens, vadovaudamiesi technologiniais ir organizaciniais pokyčiais bėgant laikui.
Kodėl skaidrumas ir kontrolės medžiaga agento AI
Didesnė autonomija parodo organizacijoms papildomus pažeidžiamumus. Remiantis neseniai atliktu „OutSystems“ tyrimu, 64% technologijų lyderių nurodo valdymą, pasitikėjimą ir saugą kaip svarbiausius rūpesčius, kai dislokuojant AI agentus mastu. Be stiprios apsaugos priemonių, ši rizika apima ne tik atitikties spragas, kad apimtų saugumo pažeidimus ir reputacijos žalą. Dėl neskaidrumo agentų sistemose lyderiai sunku suprasti ar patvirtinti sprendimus, nykstant pasitikėjimui viduje ir su klientais, todėl kyla konkreti rizika.
Likę nepatikrinti, autonominiai agentai gali sumažinti atskaitomybę, išplėsti atakos paviršių ir sukurti nenuoseklumą mastu. Neatsižvelgiant į tai, kodėl veikia AI sistema, organizacijos rizikuoja prarasti atskaitomybę kritinėmis darbo eigomis. Tuo pačiu metu agentai, sąveikaujantys neskelbtinuose duomenyse ir sistemose, išplečia atakos paviršių, kad būtų kibernetinės grėsmės, o nepagrįstas „agento plėtra“ gali sukelti atleidimą iš darbo, suskaidymą ir nenuoseklius sprendimus. Kartu šie iššūkiai pabrėžia, kad reikia stiprių valdymo sistemų, kurios palaiko pasitikėjimą ir kontrolę kaip autonomijos skalę.
AI mastelio keitimas saugiai su žemo kodo pagrindais
Svarbiausia, kad priėmus agentą AI nereikėtų reikšti valdymo atstatymo nuo pat pradžių. Organizacijos turi daugybę metodų, įskaitant žemo kodo platformas, kurios siūlo patikimą, keičiamą pagrindą, kai saugumas, atitiktis ir valdymas jau yra kūrimo audinio dalis.
Visose įmonėse IT komandų prašoma įterpti agentus į operacijas, nesutrikdys to, kas jau veikia. Tinkamomis sistemomis IT komandos gali diegti AI agentus tiesiogiai į visos įmonės operacijas, nenukreipdamos dabartinių darbo eigų ar pakartotinės pagrindinių sistemų. Organizacijos visiškai kontroliuoja, kaip AI agentai veikia kiekviename žingsnyje, galiausiai ugdo pasitikėjimą, kad užtikrintai padidėtų įmonėje.
Žemo kodo valdymas, saugumas ir mastelio keitimas yra AI priėmimo pagrindas. Suvienijus programą ir agento kūrimą vienoje aplinkoje, nuo pat pradžių lengviau įterpti atitiktį ir priežiūrą. Gebėjimas sklandžiai integruoti į įmonių sistemas, kartu su įmontuota „DevSecops“ praktika, užtikrina, kad prieš diegimą būtų atkreiptas dėmesys į pažeidžiamumus. Ir naudodamos ne tik dėžutės infrastruktūrą, organizacijos gali užtikrintai mastelio keitimas, nereikalaudamos išrasti pagrindinių valdymo ar saugumo elementų.
Šis požiūris leidžia organizacijoms pilotuoti ir mastelio agentinę AI, išlaikant nepažeistą atitiktį ir saugumą. Mažas kodas leidžia lengviau pristatyti greitį ir saugumą, suteikiant kūrėjams ir IT lyderiams pasitikėjimą progresu.
Protingesnė protingesnių sistemų priežiūra
Galų gale mažas kodas suteikia patikimą kelią į autonominės AI mastelio keitimą, tuo pačiu išsaugant pasitikėjimą. Suvienijus programą ir agento kūrimą vienoje aplinkoje, nuo pat pradžių mažo kodo įterpia atitiktį ir priežiūrą. Besiūlė integracija į sistemas ir įmontuotą „DevSecops“ praktiką padeda spręsti pažeidžiamumus prieš diegdami, o paruošta infrastruktūra leidžia mastui išrasti iš naujo išrasdamas valdymą nuo nulio. Kūrėjams ir IT lyderiams šis poslinkis reiškia pereiti ne tik rašant kodą, bet ir vadovaujant taisyklėms ir apsaugos priemonėms, formuojančioms autonomines sistemas. Sparčiai besikeičiančiame kraštovaizdyje „Mažų kodas“ suteikia lankstumo ir atsparumo, reikalingo užtikrintai eksperimentuoti, anksti priimti naujoves ir išlaikyti pasitikėjimą, nes AI auga savarankiškesni.
Autorius: Rodrigo Coutinho, „OutSystems“ įkūrėjas ir AI produktų vadovas
(Alexandra_koch vaizdas)
Taip pat žiūrėkite: Agentrinė AI: Pažadai, skepticizmas ir jo prasmė Pietryčių Azijai
Norite sužinoti daugiau apie AI ir didelius duomenis iš pramonės lyderių? Peržiūrėkite AI ir „Big Data Expo“, vykstančią Amsterdame, Kalifornijoje ir Londone. Išsamus renginys yra „TechEx“ dalis ir yra kartu su kitais pagrindiniais technologijų įvykiais, spustelėkite čia, jei norite gauti daugiau informacijos.
„AI News“ maitina „TechForge Media“. Čia ištirkite kitus būsimus įmonių technologijų renginius ir internetinius seminarus.
