Основные задачи, которые обеспечивают успех предприятия с помощью агентного ИИ

Куда бы вы ни посмотрели, ИИ попадает в заголовки газет:новые модели, новые прорывы, бесконечная шумиха. Но следующий скачок — это не просто более умные модели, это агентный ИИ:ИИ, который не просто генерирует ответы, но действует, принимает решения и использует инструменты для достижения цели.

Новая тема заключается в том, что успех ИИ на предприятии зависит не столько от эффективности самой модели, сколько от ее основ. Без подходящей среды даже самые продвинутые агенты ИИ не смогут проверить концепцию. Фактически, недавнее исследование Массачусетского технологического института стало вирусным и показало, что 95% внедрений генеративного ИИ на предприятиях не дают измеримого эффекта из-за неправильной интеграции с существующими рабочими процессами, а не из-за неисправности инструментов ИИ.

Победят не те организации, у которых будут самые яркие модели ИИ. Именно они освоят оркестровку, управление и управление изменениями. Другими словами, работа, не связанная с искусственным интеллектом, — это то, что обеспечит предприятиям успех, создав основу, которая превратит искусственный интеллект в реальную бизнес-ценность и позволит им оставаться лидерами на рынке в течение следующего десятилетия.

Руководители шести фондов часто упускают возможность внедрить ИИ

Эти идеи основаны на нашем опыте работы с клиентами, развертывающими агентный искусственный интеллект. Они отражают общие закономерности, определяющие, будет ли агентный ИИ оказывать реальное воздействие или застрянет на ранних стадиях испытаний.

1. Анализ процессов, проектирование и реинжиниринг

Большинство корпоративных процессов не были созданы с учетом агентов ИИ. Они были разработаны для людей или для детерминированной автоматизации. Чтобы реализовать ценность, лидеры должны переосмыслить процессы для «смешанной рабочей силы» из агентов ИИ, средств автоматизации и людей. Такие возможности, как анализ процессов, могут выявить неэффективность и помочь перепроектировать рабочие процессы.

Где правосудие должно быть зарезервировано для людей? Где агенты и автоматизация могут ускорить выполнение? Правильный дизайн – это то, с чего начинается оркестровка.

Читайте по теме:почему ИИ-агентам нужна интеллектуальная обработка документов

2. Агентская оркестровка в основе

Агентная оркестровка – это соединительная ткань. Без этого у вас будет коллекция разрозненных агентов, систем, инструментов и команд ИИ. Благодаря этому у вас есть скоординированная система людей, средств автоматизации и агентов искусственного интеллекта, работающих вместе в рамках сквозных процессов. Оркестровка обеспечивает надежность, управляемость и измеримость исполнения. Это катализатор превращения потенциала ИИ в реальную пользу для бизнеса.

Получить руководство :Полное руководство по агентной оркестровке

3. Инфраструктура данных и качество

Агент ИИ хорош настолько, насколько хороши данные, на которых он работает. Чистые, надежные и хорошо управляемые данные гарантируют точность решений и достоверность результатов. По нашему опыту, организации, которые инвестируют в данные на ранней стадии, добиваются более широкого внедрения и меньшего количества ошибок. Инвестирование в качество данных не является чем-то гламурным, но оно является одним из наиболее решающих факторов успеха или неудачи агентов.

4. Управление и безопасность

Принятие важных решений требует четкого управления:кто может действовать, что они могут делать и как решения проверяются. Организации часто недооценивают риск разрастания агентов, когда несколько агентов ИИ пересекаются или конфликтуют.

В нашей работе с клиентами реализация доступа на основе ролей, автоматизация журналирования и контрольные точки соответствия позволили предотвратить дорогостоящие ошибки и укрепить доверие со стороны заинтересованных сторон.

5. Управление изменениями и культура

Агентический ИИ меняет способы выполнения работы, поэтому культурная готовность имеет важное значение. Лидеры должны четко сообщать цели, демонстрировать ИИ в качестве партнера, а не замены, и вовлекать команды в формирование новых рабочих процессов. Например, мы видим, как клиенты проводят семинары, на которых сотрудники совместно разрабатывают процессы с помощью агентов, что повышает заинтересованность и снижает сопротивление.

6. Обучение и повышение квалификации пользователей

Даже при наличии хороших процессов и управления принятие зависит от людей. Ключевое значение имеет обучение сотрудников понимать, доверять и сотрудничать с агентами ИИ. Когда люди знают, как работать с ИИ и где их суждения имеют решающее значение, они перестают воспринимать это как конкуренцию и начинают видеть в этом преимущество. На практике обучение, семинары и внутренние «чемпионы» по искусственному интеллекту помогают командам перейти от скептицизма к уверенному внедрению.

Погрузитесь глубже...Сотрудничество с искусственным интеллектом:как агенты будут способствовать трансформации предприятия и перестройке работы

Итог

Агентический ИИ преобразует. Но сам по себе агентный ИИ не сможет оказать влияние на масштабы предприятия. Управление изменениями, проектирование процессов, управление, данные, обучение и оркестровка — вот что превращает эксперименты в измеримые результаты.

В конце концов, ваш ИИ настолько силен, насколько силен окружающий его фундамент, не являющийся искусственным интеллектом.

И именно эти основы, а не шумиха, будут определять, какие лидеры добьются успеха в эпоху агентного ИИ.

Загрузите «Полное руководство по агентной оркестрации» сегодня.