Агенты ИИ могут стать новой рабочей силой ?

Мы всё чаще слышим о том, что агенты ИИ становятся новыми «цифровыми работниками» — концепция, которая возникла ещё до того, как агентский или генеративный ИИ стал популярным в таких областях, как роботизированная автоматизация процессов. Цифровые работники призваны служить дисциплине и подчиняться, но, как и у людей, у них тоже есть свои причуды.

В последнее время движение в сторону цифровой рабочей силы набирает обороты, чему недавно способствовало представление компанией Salesforce Agentforce 2.0 — цифровой рабочей платформы для предприятий. Платформа обеспечивает «неограниченные возможности для работы с агентами ИИ в любом отделе, созданными с использованием новой библиотеки готовых навыков, которые могут выполнять действия в любой системе или рабочем процессе». Платформа также выходит далеко за рамки RPA, предлагая «расширенные возможности логического мышления и поиска данных для предоставления точных ответов и организации действий в ответ на сложные многоэтапные вопросы», согласно заявлению Salesforce. Агенты даже взаимодействуют в Slack.

Крупные организации используют эту платформу, чтобы расширить свои команды за счёт цифровых специалистов, добавил поставщик.

Талантливых специалистов не хватает, а их обучение стоит дорого, поэтому организации обращаются к искусственному интеллекту, чтобы он помогал взаимодействовать с клиентами и справляться с задержками в рабочих процессах, но больше не могут позволить себе «неадекватные решения, которые дают шаблонные ответы», — заявила Salesforce. «Существующие решения, такие как помощники, с трудом дают точные и надёжные ответы на сложные запросы, например, персонализированные рекомендации по заявке на работу. Они не могут самостоятельно предпринимать действия, например, предлагать потенциальным клиентам рекомендации по продуктам»

Автономные цифровые работники теперь могут выполнять такую работу на многих уровнях, согласны лидеры отрасли. «Сочетание квалифицированных специалистов-новаторов, быстро внедряемых облачных инструментов, осведомлённости клиентов и поддержки руководства создало идеальную среду для процветания агентного ИИ в 2025 году», — сказал Крис Беннетт, директор по прозрачности и обучению ИИ в Motorola Solutions.

Например, компания Motorola Solutions начала использовать агентский ИИ «для повышения общественной безопасности и корпоративной защиты с помощью приложений, которые анализируют и отображают данные в режиме реального времени, чтобы оказывать неотложную поддержку службам быстрого реагирования и сотрудникам служб безопасности», — заявил Беннетт. «Агенты ИИ никогда не скучают, не устают и не отвлекаются, автоматизируя повторяющиеся задачи и освобождая сотрудников служб быстрого реагирования для выполнения критически важных обязанностей и взаимодействия с населением. Агенты ИИ могут ускорить выполнение таких задач, как просмотр архивных видеозаписей, помогая следователям быстро находить пропавших людей с помощью поиска по естественному языку».

Это работает благодаря тому, что агенты ИИ интуитивно понимают процессы и «создают последовательность шагов или рецепт для решения проблемы», — сказал Вишвеш Анантакришнан, соучредитель и вице-президент Aurascape. Они также могут «выполнять действия для реализации этих шагов и даже сотрудничать с другими агентами для этого. В совокупности эти данные дают агентам представление о том, как функционирует предприятие».

Затем агенты ИИ «разрабатывают и выполняют сложные процессы, такие как просмотр прогнозов спроса и принятие упреждающих мер для создания и отправки форм заказов на дополнительные запасы до того, как они закончатся», — продолжил он. «Такой тип автоматизации значительно экономит время сотрудников и освобождает их от повторяющихся задач».

В то же время агентами искусственного интеллекта необходимо вдумчиво управлять, точно так же, как и в случае с работой человека, и предстоит проделать большую работу, прежде чем агентурная рабочая сила, управляемая искусственным интеллектом, действительно сможет выполнять широкий спектр задач. "Хотя перспективы agentic AI очевидны, мы находимся в нескольких годах от широкого внедрения agentic AI на корпоративном уровне", - сказал Скотт Бичук, партнер Norwest Venture Partners. "Агенты должны вызывать доверие, учитывая их потенциальную роль в автоматизации критически важных бизнес-процессов".

Отслеживание действий ИИ-агентов — одна из проблем. «Многим инструментам сложно объяснить, как они пришли к своим ответам на основе конфиденциальных данных пользователей, а моделям трудно обобщать информацию, выходящую за рамки того, что они изучили», — сказал Анантакришнан.

Непредсказуемость — это сопутствующая проблема, поскольку LLM «работают как чёрные ящики», — сказал Бичук. «Пользователям и инженерам сложно понять, успешно ли ИИ выполнил свою задачу и правильно ли он это сделал». Кроме того, он предупреждает, что агенты ИИ всё ещё ненадёжны. «В системах, где ИИ создаёт собственные шаги для выполнения задач, выдуманные детали могут привести к большему количеству ошибок по мере выполнения задачи, что в конечном итоге делает результаты ненадёжными».

Люди-сотрудники также способны легко и регулярно взаимодействовать друг с другом. Для сотрудников с искусственным интеллектом это совсем другое дело. «Поскольку агенты взаимодействуют с несколькими системами и хранилищами данных, добиться полной прозрачности — непростая задача, — сказал Анантакришнан. Важно иметь возможность отслеживать каждое действие агента. «Это означает, что вы можете в деталях отслеживать действия на конечных устройствах и обрабатывать данные в самых разных форматах». Кроме того, важно иметь возможность «быстро объединять этот контекст с конечных устройств с трафиком на сетевом уровне, чтобы определять данные, на основе которых агент выполняет действия», а также «определять тип агента ИИ, взаимодействующего с вашими данными, будь то доверенная организация или совершенно новый агент».

Это может способствовать появлению новой роли, ориентированной на человека, — инженера по системам искусственного интеллекта. «Эта новая роль по обеспечению качества и надзору станет важной для предприятий, поскольку они будут управлять агентами искусственного интеллекта и постоянно оптимизировать их», — сказал Бичук.

В многоагентных средах «агенты ИИ будут постоянно взаимодействовать и развиваться, потребляя постоянный поток новых данных для выполнения своих задач», — пояснил он. «Когда один из них получает неверные данные — намеренно или ненамеренно — и меняет своё поведение, он может начать выполнять свою задачу неправильно или с меньшей точностью, даже если всего день назад он делал это отлично. Ошибка одного агента может привести к каскадному эффекту, который ухудшит работу всей системы. Предприятия будут нанимать столько инженеров по системам искусственного интеллекта, сколько потребуется, чтобы этого не произошло.

Компании и технические команды могут быть «хорошо подготовлены для поддержки агентного ИИ, но нам всё ещё нужно время и опыт, чтобы найти правильный баланс между агентным ИИ и рабочими процессами, управляемыми человеком», — посоветовал Беннетт. «Мы рекомендуем рассматривать ИИ как дополнение к экспертам-людям, а не как замену».

Подписывайтесь на наш Телеграмм-канал чтобы быть в курсе последних новостей и событий, а так же получайте список нейросетей на все случаи жизни: