За пределами генеративного ИИ
Трансформирующий потенциал искусственного интеллекта (ИИ) заключается в его способности действовать автономно, создавая системы, которые могут принимать разумные решения без человеческого надзора. Это видение "агентного ИИ" становится доступным для разнообразных корпоративных приложений.
Согласно словам Сэма Уиттевина, генерального директора Red Dragon AI, две ключевые тенденции изменят наше восприятие возможностей ИИ в ближайшие полтора года:
1. Агент везде: появятся альтернативы традиционным программным инструментам, встроенные в ИИ, которые позволят пользователям взаимодействовать с помощью естественного языка, вместо сложных интерфейсов или языков программирования.
2. Строительные блоки для агентов: новое поколение инструментов и фреймворков упростит создание пользовательских ИИ-агентов, что позволит компаниям внедрять стратегии, основанные на ИИ, в их бизнес-процессы.
Эта статья является первой в серии, посвященной последствиям агентного ИИ, следующей эволюционной фазе принятия ИИ компаниями в различных отраслях. В ближайшие недели мы проанализируем влияние агентного ИИ на будущие организационные функции, включая кибербезопасность, администрирование IT, продажи и маркетинг, а также изменяющиеся этические и регуляторные ландшафты.
С момента запуска ChatGPT компании из различных секторов активно интегрируют генеративный ИИ в свои предложения, начиная от синтеза изображений до улучшений в обслуживании клиентов. Организации сообщили о значительной отдаче от инвестиций, при этом исследование Google Cloud показало, что 70% компаний получили выгоду от как минимум одного случая использования ИИ. Потенциальный рост впечатляет: согласно McKinsey, генеративный ИИ может добавить от 2,6 трлн до 4,4 трлн долларов в стоимость для бизнес-секторов, что может снизить нагрузку на сотрудников на 50-70%.
Новая волна инноваций — агентный ИИ — обещает превзойти возможности чат-ботов и создателей контента. Он кардинально преобразует операции в компаниях с помощью приложений, способных автономно мониторить события, принимать решения и выполнять действия. Примеры включают встроенных агентов, обнаруживающих угрозы кибербезопасности в реальном времени, и маркетинг ИИ, создающий гиперпереориентированные кампании. Этот сдвиг представляет собой не просто техническую эволюцию, но и подлинный сдвиг парадигмы с далеко идущими последствиями для предприятий и общества.
Определение агентного ИИ: Слияние генеративного ИИ и классической автоматизации
Агентный ИИ сочетает классическую автоматизацию с современными большими языковыми моделями (LLM), используя последние для имитации человеческого процесса принятия решений, анализа и творчества. Хотя концепция автоматизированных систем не нова — вспомните термостат, регулирующий температуру — агентный ИИ продвигает это вперед, внедряя технологии самоконтроля и самовосстановления, такие как Docker, Kubernetes и Terraform. Эти системы упрощают IT-операции, позволяя пользователям определять желаемые результаты без выполнения обширных последовательностей команд.
Несмотря на преимущества, классическая автоматизация все еще требует квалифицированных инженеров для работы с инструментами через код, что ограничивает доступность. Агентный ИИ преодолевает эти барьеры двумя значительными способами: взаимодействие не будет ограничено обученными разработчиками, а статические скрипты будут заменены кодом, сгенерированным LLM, адаптированным к конкретным ситуациям.
В этой структуре умные ИИ-агенты могут получать широкие цели, описанные на естественном языке. Они проходят циклы оценки и планирования, аналогично человеческому решению проблем. Кроме того, ИИ-агенты могут взаимодействовать с внешними инструментами, запрашивая данные или инициируя реальные действия, выходя за рамки простых запросов.
Например, в финансовых секторах ИИ-агенты могут постоянно мониторить рынки и автоматически осуществлять сделки на основе анализа данных в реальном времени. Такие системы могут обрабатывать огромные объемы информации более эффективно, чем любой человек, повышая операционную эффективность, снижая риски и улучшая принимаемые решения.
Ключевые свойства систем агентного ИИ:
- Генерация: Агентные системы используют LLM не просто для выдачи результатов, но как часть сложных рабочих процессов, приближаясь к человеческому мышлению.
- Взаимодействие с инструментами: они могут взаимодействовать с конкретными инструментами или API для запроса данных и запуска событий, руководствуясь логикой LLM.
- Открытие: Эти системы получают доступ к реальным данным из различных источников, самостоятельно решая, какая информация нужна для выполнения задач.
- Исполнение: ИИ-агенты осуществляют действия, такие как коммуникации или транзакции, без человеческого вмешательства.
- Автономность: Эти системы работают непрерывно, следя за условиями и действуя по мере необходимости без внешних подсказок.
- Планирование: Они приоритизируют и управляют вспомогательными задачами для достижения общих целей.
- Композиция: Агентные системы могут интегрировать различные компоненты в единые ответы, адаптированные к конкретным задачам.
- Память: Они формируют внутренние представления знаний, что упрощает автономное функционирование, сохраняя и используя информацию из прошлых действий.
- Рефлексия: Агентные системы могут оценивать свои результаты и повторять процесс до достижения оптимальных результатов.
Трансформация предприятий
Последствия агентного ИИ обширны и многообразны, требуя от организаций быстрой адаптации.
По мере развития технологии остаются вызовы, особенно с учетом LLM, которые могут выдавать неправильные результаты или функционировать неэффективно. Однако продолжающиеся эксперименты и инновации ожидаются для улучшения разработки и интеграции. Популярные фреймворки, такие как Langraph, Autogen и CrewAI, прокладывают путь для бизнеса, чтобы исследовать возможности агентного ИИ.
Вот несколько немедленных примеров влияния агентного ИИ:
Продажи: Агентный ИИ революционизирует процессы продаж, автоматизируя такие задачи, как управление потенциальными клиентами. Инструменты, такие как Conversica и Relevance AI, используют ИИ-ассистентов, которые взаимодействуют с клиентами, квалифицируют их и сопровождают по воронке продаж, максимизируя вовлеченность и увеличивая количество квалифицированных торговых возможностей.
Маркетинг: Инструменты, такие как Co-Marketer AI от Netcore и Agentforce от Salesforce, пересматривают взаимодействие с клиентами с помощью гиперпереориентированного маркетинга. Эти платформы позволяют брендам предлагать индивидуализированный контент через каналы, динамически адаптируясь к поведению пользователей и оптимизируя пути клиентов.
Кибербезопасность: Компании, такие как Darktrace и Vectra AI, используют агентный ИИ для мониторинга сетевого трафика и автономного реагирования на угрозы, укрепляя возможности защиты в реальном времени.
IT-операции: Платформы, такие как Qovery, автоматизируют управление IT-инфраструктурой, применяя ИИ-агентов для обработки развертывания приложений, оптимизации ресурсов и управления временем простоя с минимальным человеческим контролем.
Что дальше?
По мере развития ИИ-агенты будут увеличивать свою способность улучшать бизнес-эффективность, гибкость и скорость. Однако внедрение агентного ИИ требует тщательного рассмотрения и настройки, так как эти системы должны быть адаптированы под конкретные требования различных секторов.
Эта серия статей будет подробно исследовать, как предприятия могут развивать эти технологии, какие инструменты доступны для реализации, и какие отрасли могут извлечь наибольшую выгоду из роста агентного ИИ. Мы изучим, как изменяются такие сектора, как маркетинг, продажи, кибербезопасность и обслуживание клиентов, а также новые регуляторные рамки, которые обеспечивают ответственное управление ИИ. Следите за новыми идеями о будущем бизнеса на основе ИИ.
Рейтинг
