5 трендов корпоративного ИИ, которые нужно знать

Самый обсуждаемый тренд сегодня — агентный ИИ. Ранние версии ИИ требовали человеческого взаимодействия, например, когда сотрудник просил чат-бота написать электронное письмо. Но ИИ-агенты действуют автономно. Такой агент может написать письмо без запроса и уведомить человека о необходимости проверки и редактирования.

Однако организации не могут позволить автономным агентам действовать бесконтрольно. Как контролировать ИИ в масштабе? С помощью процессов.

Процессы дают ИИ-агентам четкие указания и структуру. Они определяют цели и устанавливают ясные ограничения. Процессы обеспечивают агентам понятный путь эскалации, добавляя человеческий надзор при необходимости. Также они обеспечивают безопасный доступ к данным в масштабе всего предприятия через data fabric.

Бизнесу нужен ИИ с низким уровнем риска и высокой надежностью. Процессы позволяют безопасно внедрять ИИ-агентов, сохраняя над ними контроль.

Передача информации ИИ-алгоритмам повышает риски безопасности. Без надлежащих мер защиты конфиденциальные данные могут быть неправильно сохранены, переданы или доступны. Именно поэтому новое поколение ИИ-моделей будет использовать «расширенные контекстные окна».

«Контекстное окно» — это объем текста, который ИИ может обработать за один раз. Расширение этого окна позволяет ИИ обрабатывать больше информации за одну сессию, уменьшая необходимость хранения или повторной передачи данных. В некоторых случаях это означает, что ИИ может обработать пользовательский ввод, а затем «забыть» его после завершения сессии, снижая риск утечки данных.

Все больше организаций будут использовать Retrieval Augmented Generation (RAG) для повышения точности ИИ. С помощью RAG модели обращаются к базе знаний перед ответом пользователям, чтобы проверить собственные факты. Это приводит к более точной информации и меньшему количеству «галлюцинаций» ИИ.

Например, Департамент общественной безопасности Техаса оптимизировал процесс управления грантами с помощью корпоративного копилота. Внедренный копилот обращается к базе знаний объемом более 2000 страниц для понимания тысяч правил и политик. Сотрудники используют копилота для получения ответов на вопросы о соответствии требованиям в режиме реального времени, что упрощает процесс закупок и ускоряет согласования.

По данным Workday, 48% бизнес-лидеров считают безопасность препятствием для внедрения ИИ. Мировые рынки недостаточно хорошо регулировали ИИ, что привело к появлению базовых моделей, которые жертвуют конфиденциальностью и безопасностью ради скорости выхода на рынок.

Ожидается, что компании будут уделять приоритетное внимание безопасности, увеличивая доверие и стимулируя дальнейшее корпоративное внедрение. Данные это подтверждают: по прогнозам Forrester, расходы на программное обеспечение для управления ИИ к 2030 году вырастут в четыре раза и достигнут 15,8 миллиарда долларов. Предприятия будут обращаться к программным платформам или платформам процессов для управления ИИ. По мере укрепления доверия мы увидим расширение областей применения ИИ.

Кроме того, предприятия будут внедрять частный ИИ. Они будут обучать собственные целевые модели ИИ, работающие в пределах компании. Частный ИИ защищает конфиденциальные данные и не позволяет сотрудникам раскрывать проприетарную информацию публичным моделям. Даже организации, использующие общедоступные LLM, получат больше конфиденциальности, интегрируя их в платформу процессов со встроенными мерами безопасности и сертификатами соответствия.

Со временем развивается цикл доверия. Организации получат уверенность для масштабирования своего ИИ от отдельных пилотных проектов до общекорпоративных решений.

По мере роста доверия ожидается больше персонализированных взаимодействий с ИИ. Современные крупные языковые модели являются универсальными. Они обучаются на обширных наборах статического контента. Но люди не универсальны. У них есть работа с уникальными обязанностями. У них есть стили письма и руководства по брендингу, которым нужно следовать. Бизнесу нужны модели ИИ и копилоты, созданные для обработки уникальных рабочих процессов, предпочтений и знаний.

Например, один крупный австралийский поставщик финансовых услуг упростил создание кейсов и ускорил время решения проблем. Они обучили модель классификации электронной почты для классификации писем и маршрутизации случаев нужным командам. Эта модель была обучена на 220 примерах и достигл�� 98% точности всего за несколько минут.

Предприятия также будут развертывать модели ИИ и копилоты, которые адаптируются к отдельным пользователям. Например, помощник может запомнить стиль письма и предпочтения пользователя. Финансовое учреждение может предлагать персонализированные инвестиционные советы, когда пользователь входит в систему для проверки своего портфеля. Все, что нужно — это логин для отслеживания и запоминания пользователя.

Бизнес больше не удовлетворен изолированными случаями использования ИИ или единичными внедрениями. Им нужен ИИ, который можно масштабировать, на который можно положиться и который встроен в их основные операции.

Процессы делают это возможным. Будущее ИИ связано не с автономными инструментами, а с интеграцией, оркестрацией и контролем. Встраивая ИИ в структурированные процессы, организации получают безопасность, точность и реальное влияние на бизнес.

Победителями в сфере ИИ станут те, кто действует сейчас. Следующий шаг ясен: оцените вашу ИИ-стратегию, устраните пробелы, масштабируйте там, где это важно.