Как агенты искусственного интеллекта меняют бизнес

Представьте: ИИ агент сам просматривает таблицу и пишет персонализированные письма от вашего имени. Это ИИ агенты, чье массовое пояление предсказывают в 2025 году. Читайте, чего ждать от ИИ агентов для бизнеса.

** Еще больше интересного в моем канале продуктовые штучки**

Многие аналитики и ИИ визионеры предсказывают, что 2025 станет годом ИИ агентов. И это будет новой ступенью в развитии ИИ, еще больше преобразовав наш мир и способ взаимодействия с ним.

Недавно Deloitte AI Institute выпустил отчет о будущем ИИ агентов, результаты которого коротко привожу тут.

Отличия от языковых моделией (LLM):

1) Автоматизация всего рабочего процесса. Способны создавать и выполнять многошаговые планы для достижения целей пользователя, корректируя действия на основе обратной связи в реальном времени

2) Используют краткосрочную и долгосрочную память для обучения на предыдущих взаимодействиях с пользователем и предоставляют персонализированные ответы

3) Расширяют встроенные возможности языковой модели с помощью API и инструментов (например, экстракторов данных, селекторов изображений, API поиска) для выполнения задач

4) Динамически подстраиваются под новую информацию и источники знаний в реальном времени

5) Могут использовать возможности, знания и память, специфичные для задач, для проверки и улучшения своих собственных выходов и результатов других агентов в системе

Многоагентные системы ИИ используют несколько агентов ИИ, соответствующих определенным ролям, для понимания запросов, планирования рабочих процессов, координации агентов, соответствующих определенным ролям, оптимизации действий, сотрудничества с людьми и проверки результатов.

Возможности: могут автоматизировать взаимодействие с несколькими инструментами, для которых автономные языковые модели не были предназначены.

Производительность: в то время как автономные LLM требуют постоянного контроля со стороны человека и взаимодействия для достижения желаемых результатов, ИИ агенты могут использоваться для выполнения сложных рабочих процессов на основе одной подсказки.

Самообучение: используя краткосрочные и долгосрочные ресурсы контекстной памяти, которые часто недоступны в предварительно обученной языковой модели, агенты ИИ могут быстро улучшать качество своих выходных данных с течением времени.

Адаптивность: по мере изменения потребностей агенты ИИ могут разрабатывать новые подходы, быстро ссылаться на новые и источники данных в реальном времени и взаимодействовать с другими агентами для координации и выполнения выходных данных.

Точность: ключевым преимуществом многоагентных систем ИИ является возможность использования агентов-«валидаторов», которые взаимодействуют с агентами-«создателями» для проверки и повышения качества и надежности результата.

Интеллект: когда агенты работают вместе, и каждый из них применяет свою собственную память, становятся доступными новые уровни машинного интеллекта.

Прозрачность: многоагентные ИИ системы повышают способность объяснять результаты, демонстрируя, как агенты общаются и рассуждают вместе.

Организации в различных отраслях и секторах уже используют потенциал агентов ИИ и многоагентных систем для изменения процессов и повышения эффективности.

1) Финансовое консультирование и управление благосостоянием

2) Динамическое ценообразование и персонализированные акции

3) Рекрутинг

4) Персонализированная поддержка клиентов

Deloitte выделяет несколько ключевых последствий применения агентов

1) Для талантов

Внедрение агентов ИИ, скорее всего, изменит традиционную структуру занятости. Поскольку агенты ИИ берут на себя рутинные и менее ценные задачи, скорее всего, возникнет высокий спрос на человеческие навыки, связанные с проектированием, внедрением и эксплуатацией этих систем. При правильном развертывании и управлении агенты ИИ могут открывать новые сферы потенциала для сотрудничества человека и машины, но этот потенциал зависит от того, понимают ли работники, принимают и могут ли они выполнять новые роли.

2) Для бизнес-процессов

ИИ-агенты и многоагентные ИИ-системы требуют тщательной оценки бизнес-процессов. ИИ-агенты могут быть интегрированы в существующие операционные модели сегодня, повышая эффективность текущих процессов без необходимости полной перестройки системы.

Такой подход облегчает постепенное принятие менее рискованных агентских решений, но требует тщательного планирования, управления и согласования, чтобы гарантировать, что ИИ-агенты улучшают то, что уже хорошо делают люди и/или другие технологические решения.

Человеческое участие останется жизненно важным для задач, требующих суждения, проверки и принятия критических решений. Это сотрудничество важно для обеспечения точности, надежности и эффективности результатов ИИ.

3) Последствия для технологий и данных

Внедрение агентов ИИ может быть дорогостоящим, требующим существенных инвестиций в технологии и инфраструктуру. Компании должны тщательно оценить ценностное предложение и окупаемость; и разработать поэтапный подход к вариантам использования, уделяя особое внимание «низковисящим фруктам».

#ии #иибудущее #ai #интернет #нейросети #сервисы #будущееии #сервис #иисервисы #ииагенты #поисковикииагент #иидлябизнеса #aiдлябизнеса #deloitte