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.
Основные выводы:
- ИИ агенты преобразуют отрасли, расширяя потенциальное применение генеративного ИИ (GenAI) и языковых моделей.
- Многоагентные ИИ системы могут значительно повысить качество результатов и сложность работы, выполняемой отдельными агентами ИИ.
- Дальновидные компании и правительства уже внедряют ИИ агентов и многоагентные системы ИИ в различных вариантах. Топ менеджеры должны предпринять шаги уже сейчас, чтобы подготовиться и принять эту следующую эру интеллектуальной организационной трансформации.
ИИ агенты: что отличает их и почему они важны
ИИ агенты устраняют ключевые ограничения ставших уже типичным языковых моделей. ИИ агенты - новый способ взаимодействия человека и машины.
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
Будущее - за многоагентными системами
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.
Хотя отдельные агенты ИИ могут предлагать ценные усовершенствования, по-настоящему преобразующая сила агентов ИИ проявляется, когда они работают вместе с другими агентами. Многоагентные системы позволят автоматизировать и оптимизировать процессы, с которыми отдельные агенты могли бы с трудом справляться.
Ключевые преимущества ИИ агентов и многоагентных ИИ систем
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.
Варианты применения ИИ агентов
Организации в различных отраслях и секторах уже используют потенциал агентов ИИ и многоагентных систем для изменения процессов и повышения эффективности.
Deloitte предлагает четыре варианта использования, которые возможны сегодня: два в конкретных отраслях и два можно применять в любом бизнесе.
1) Финансовое консультирование и управление благосостоянием
- Гиперперсонализация
- Непрерывная тонкая настройка
- Масштабируемость решения
2) Динамическое ценообразование и персонализированные акции
- Быстрая адаптация
- Персонализированные предложения
- Большая прибыльность
3) Рекрутинг
- Повышенная эффективность
- Улучшение подбора кандидатов
- Снижение предвзятости
4) Персонализированная поддержка клиентов
Более высокая согласованность и масштабируемость
Улучшенный клиентский опыт
Увеличение эффективности
Что это значит для бизнеса?
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».
Качественные данные являются основой для эффективной работы агентов ИИ. Поэтому важно инвестировать в надежное управление данными и моделирование знаний.
Пожалуйста, поддержите меня, поставьте лайк!
Это — главный вывод из отчета Menlo Ventures. В 2024 году компании начали встраивать его в основу своей работы. А это значит, что ИИ стал менять бизнес-процессы, повышать эффективность и создавать новые продукты. Читайте, как именно.
Хочу операционку, как в фильме: "Она".
На данный момент искусственный интеллект действительно быстро развивается, но личное моё мнение - он ещё не достаточно хорошо обучен, чтобы самостоятельно отвечать на письма. К тому же вполне вероятно, что произойдёт какой-то сбой и он отправит сообщение с конфиденциальной информацией не в тот чат. Но это лично моё мнение
Можно в таких автоматизациях добавлять элемент "human touch", то есть вы контролируете ответы, которые ИИ-агент подготовил в качестве реакции на входящее письмо. После оценки результата он отправляет письмо адресату. Такой же процесс может быть настроен для автоматизации постов в социальных сетях.
В недавнем интервью Сатья Наделла, генеральный директор Microsoft, поделился своим видением будущего технологий, где традиционные приложения уступят место интеллектуальным ИИ-системам. Он предсказывает, что в ближайшие годы мы станем свидетелями значительного сдвига в пользовательском опыте, где ИИ-агенты будут играть ключевую роль в нашем взаимодействии с технологиями.