Слідчий фінансового злочину, який колись отримував великі обсяги підозрілих сповіщень про діяльність, що вимагає втомленої роботи вручну, збираючи дані в різних системах, щоб вилучити помилкові позитивні результати та скласти звіти про підозрілу діяльність (SAR) щодо інших. Сьогодні вона отримує пріоритетні сповіщення з автоматизованими дослідженнями та запропонованою вмістом, який може генерувати ГРВІ за лічені хвилини.
Планувальник категорій роздрібної торгівлі, який раніше робив годинний аналіз звітів про минулі тижні, щоб спробувати розкрити уявлення про те, які продукти недостатньо розробляють, і чому зараз використовує AI, щоб забезпечити розуміння глибокого занурення, що поверхневі проблемні області та пропонують коригувальні дії, пріоритетні Максимальний вплив бізнесу. Інженер з промислового технічного обслуговування використовує копілот, який проводить 24/7 моніторинг здоров’я активів та прогнозує проблеми та генерує попередження на ранніх стадіях механічних або проблем з продуктивністю, скорочуючи незапланований просто простої.
Ці трансформації відбуваються на підприємствах сьогодні, сигналізуючи про фундаментальний зсув: вертикальні додатки, що поєднують прогнозні, генеративні та нові агентські AI, – це розширення та перетворення автоматизації робочого процесу, забезпечуючи цілеспрямовані, складні можливості, які вирішують набагато складніші та контекстні проблеми, ніж попередні рішення.
2024 Гартнера Гепський цикл для нових технологій Виділено автономний ШІ як одну з перших чотирьох технологій, що розвиваються, – і з поважними причинами. З агентами, які не належать до IA, користувачі повинні були визначити що їм довелося автоматизувати і як зробити це дуже детально. Але додатки, що поєднують прогнозні, генеративні та незабаром агентні АІ зі спеціалізованими вертикальними джерелами знань та робочими процесами, можуть витягувати інформацію з різних джерел підприємств, швидкості та автоматизованих повторюваних завдань та робити рекомендації щодо дій з великим впливом. Підприємства, що використовують ці програми, усвідомлюють швидше та точніше прийняття рішень, швидку ідентифікацію проблем та відновлення та навіть профілактичні заходи, щоб зупинити проблеми виникати в першу чергу.
Агенти AI представляють наступну хвилю в підприємстві AI. Вони ґрунтуються на основах прогнозованого та генеративного ШІ, але роблять значний стрибок вперед з точки зору самостійності та пристосованості. Агенти AI-це не просто інструменти для аналізу чи генерації контенту-вони є інтелектуальними системами, здатними до незалежного прийняття рішень, вирішення проблем та постійного навчання. Цей прогрес відзначає перехід від ШІ як інструменту підтримки до AI як активного учасника бізнес -процесів, здатного ініціювати дії та адаптувати стратегії в режимі реального часу.
Еволюція від RPA до автономних агентів
Традиційно RPA використовувався для повторюваних, евристичних процесів та завдань з низькою складністю з структурованими введеннями даних. RPA використовує структуровані входи та визначену логіку для автоматизації високо повторюваних процесів, таких як введення даних, передача файлів та заповнення форм. Широка доступність доступної, високоефективної прогнозної та генеративної ШІ вирішила наступний рівень більш складних бізнес-проблем, що вимагають спеціалізованої експертизи домену, безпеки класу підприємства та здатності інтегрувати різноманітні джерела даних.
На наступному рівні агенти AI виходять за рамки прогнозних алгоритмів AI та програмного забезпечення з їх здатністю працювати автономно, адаптуватися до зміни середовища та приймати рішення, засновані як на заздалегідь запрограмованих правилах, так і на вивченій поведінці. Незважаючи на те, що традиційні інструменти AI можуть досягти певних завдань або аналізу даних, агенти AI можуть інтегрувати кілька можливостей для навігації складних, динамічних середовищ та вирішення багатогранних проблем. Агенти AI можуть допомогти організаціям бути більш ефективними, продуктивнішими та покращити досвід клієнтів та працівників, все при цьому зменшуючи витрати.
При побудованому з правильними моделями AI як інструментів та з вертикальними джерелами даних та машинним навчанням для підтримки спеціалізованої контекстної діяльності, агенти ШІ стають високопродуктивними робочими коферами з точки зору розшифровки проблеми, вжиття правильних кроків, відновлення від помилок та вдосконалення час на задані завдання.
Навігація в реалізації: ключові аспекти для розгляду підприємств
Впровадження прогнозних, генеративних та зрештою агентних ШІ в умовах підприємства може бути дуже корисним, але вжити правильних кроків перед розгортанням, щоб забезпечити успіх. Ось деякі з основних міркувань для підприємств, які вони розглядають і починають розгортати агенти AI.
- Вирівнювання з діловими цілями: Для успішного впровадження AI підприємства, воно повинно вирішити конкретні випадки використання в конкретних галузях та забезпечити підвищення продуктивності та точності. Регулярно залучають зацікавлених сторін бізнесу до процесу оцінки/відбору ШІ, щоб забезпечити узгодження та забезпечення чіткої рентабельності інвестицій. Продукти повинні бути встановлені для процесів та робочих процесів, які помітно покращують результати для визначених випадків використання та вертикальних доменів.
- Якість даних, кількість та інтеграція: Оскільки моделі AI вимагають великої кількості високоякісних даних для ефективного виконання, підприємства повинні реалізовувати надійні трубопроводи збору даних та обробку, щоб забезпечити отримання поточних, точних, відповідних даних. Курація джерел даних значно знижує ризик галюцинацій та дозволяє ШІ робити оптимальний аналіз, рекомендації та рішення.
- Безпека та конфіденційність: Обробка конфіденційних даних у моделях AI становить ризики конфіденційності та потенційні вразливості безпеки. Ретельно розглядає, які дані необхідні для виконання ШІ, а не надання даних, які не будуть безпосередньо актуальні, можуть допомогти мінімізувати експозицію. Програми також повинні надавати контроль доступу на основі ролей та на основі користувачів захист аутентифікації, вбудовану в шарах даних та API, і підтвердити, що дані не досягають SLM або LLMS без перевірки та захисту.
- Інфраструктура та масштабованість: Запуск великих моделей AI вимагає значних обчислювальних ресурсів, а масштабованість також може бути проблемою. Хороший дизайн запобіжить надмірному споживанню ресурсів – наприклад, спеціалізований SLM може бути настільки ж ефективним, як більш узагальнена LLM та значно зменшити обчислювальні вимоги та затримки.
- Модельна інтерпретація та пояснення: Багато моделей AI, особливо моделі глибокого навчання, часто розглядаються як “чорні коробки”. Хороші продукти AI Enterprise виявили повну прозорість, включаючи те, які джерела доступили моделі та коли та чому була зроблена кожна рекомендація. Наявність цього контексту має вирішальне значення для створення довіри користувачів та прийняття накопичення.
Потенційні недоліки агентів ШІ
Як і будь -яка нова технологія, агенти AI мають кілька потенційних недоліків. Найкращі програми AI агента покладаються на Процеси людини в циклі– включаючи всі додатки та можливості Symphonyai Agentic AI. Цей підхід дозволяє здійснювати людський нагляд, втручання та співпрацю, забезпечуючи, щоб дії агента узгоджуються з діловими цілями та етичними міркуваннями. Системи людини в циклі можуть надати зворотній зв’язок у режимі реального часу, затвердити критичні рішення або вступати в те, коли ШІ стикається з незнайомими ситуаціями, створюючи потужну співпрацю між штучним та людським інтелектом.
Відповідальний AI також забезпечує сильний інтерфейс користувача, відстеження та можливість аудиту кроків того, чому агент обрав шлях виконання. Ми дотримуємось відповідальних принципів AI підзвітності, прозорості, безпеки, надійності/безпеки та конфіденційності.
Шлях до повністю автономних агентів
Важко передбачити, наскільки реалістичним є повністю автономний сценарій агента, тому що ми не встановили загальнонаціональний захід для рівня автономії. Наприклад, стосовно автономного водіння Рівні 1-5 можливостей самостійного рухупри цьому нуль не є рівнем автоматизації, коли водій виконує всі завдання водіння, до п’ятого рівня – це повна автоматизація, де транспортний засіб виконує всі завдання водіння.
Ми добре в тому, що я бачу як третій етап шляху до цінності підприємства за допомогою AI-де комбіновані генеративні та прогнозні програми AI дають складні рекомендації та підтримують рідину, якщо аналіз. У Symphonyai ми бачимо, що наступна фаза, що розвивається до автономних агентів ШІ, працюючи з прогнозованим та генеративним ШІ, щоб прискорити розслідування фінансових шахрайств, управління категоріями роздрібної торгівлі та прогнозуванням попиту та дозволити виробникам прогнозувати та запобігти збоям машин. \
В даний час ми підвищуємо складність та самостійність агентів ШІ в межах наших програм, а відгуки клієнтів дуже позитивний. Прогнозування та генеративні ШІ просунулися до рівня, коли вони можуть автоматизувати робочі процеси, які колись вважалися занадто складними для традиційного програмного забезпечення. Автономний, або агентний, AI перевершує ці завдання без нагляду, що призводить до підвищення продуктивності трансформації та дозволяє людським ресурсам зосередитись на більш стратегічній діяльності.
Наприклад, багатонаціональний європейський банк, який використовує центр розслідування Symphonyai Sensa з агентами AI та Copilot, допоміг слідчим з фінансових злочинів заощадити час на своїх розслідуваннях, одночасно покращуючи якість розслідування. Протягом тижнів банк розглядав середні заощадження зусиль приблизно 20% у дослідженні рівня 1 та рівня 2. Банк також проектує економію витрат із Symphonyai на Microsoft Azure у розмірі 3,5 млн. Євро на рік, включаючи зменшення витрат на 80% з провідним постачальником технологій з 1,5 млн. Євро на рік до 300 тис. Євро на рік.
Завдяки продуманому, дизайну підприємств, що використовують відповідальні принципи AI, агенти AI забезпечують трансформаційну продуктивність, точність та досконалість для зростаючої різноманітності перевірених випадків використання. У Symphonyai, наша місія полягає у наданні підприємствам агентів AI, які забезпечують оперативну майстерність. Поєднуючи швидку чуйність із довгостроковим стратегічним мисленням, агент AI встановлюється для революції в критичних процесах у різних галузях.
