Начало работы с агентным ИИ: 5 ключевых рекомендаций

Агентный ИИ может повысить эффективность, снизить затраты и улучшить качество обслуживания клиентов в различных отраслях.

К 2028 году треть корпоративных программных приложений будут иметь встроенный агентский ИИ. Это отражает необычайный рост с всего лишь одного процента программных приложений в 2024 году.

Но почему ожидается, что агентный ИИ покажет такой колоссальный рост всего за три года? Это связано со способностью технологии повышать эффективность, снижать затраты и улучшать качество обслуживания клиентов в таких отраслях, как здравоохранение, розничная торговля и финансовые услуги.

Например, в клиентском опыте агентские системы ИИ позволяют предприятиям учиться на основе различных источников данных, включая текст и видео, и использовать эти знания для улучшения взаимодействия с клиентами. Эти системы ИИ предлагают более тонкие и контекстно-зависимые ответы, собирая и изучая дополнительную информацию относительно запросов пользователей, что приводит к более глубокому пониманию потребностей и эмоций клиентов.

Что касается экономии средств и эффективности, агентские системы ИИ могут снизить расходы, связанные с рабочей силой и операциями, автоматизируя утомительные и трудоемкие задачи, такие как обработка счетов и обобщение контента. Их также можно использовать для тестирования QA или набора персонала в небольших компаниях или стартапах с ограниченной численностью персонала.

В то время как преимущества внедрения агентного ИИ на предприятиях растут, многие организации испытывают трудности с переводом этой технологии в практическое применение для своих конкретных нужд. Это возникает из-за отсутствия грамотности в области ИИ, специализированных навыков, готовых к выходу на рынок инструментов и инфраструктуры, что заставляет все больше предприятий ждать дополнительных рекомендаций и ресурсов для поддержки.

Хотя некоторые факторы могут препятствовать принятию агентного ИИ, предприятия могут предпринять шаги, чтобы начать интегрировать эту технологию в свой бизнес. Однако эти шаги требуют значительных первоначальных инвестиций в ресурсы, время и обучение. Если они верят в потенциал, который может предложить агентный ИИ, они могут начать с:

Модернизация технологической инфраструктуры: предприятия должны гарантировать, что их существующие инфраструктуры могут обрабатывать надежные решения ИИ, такие как агентский ИИ, которые требуют значительных мер по мощности, хранению и безопасности. Если их текущие системы не могут поддерживать эти элементы, им следует рассмотреть возможность перехода на облачные платформы, которые способствуют масштабируемости и бесшовно интегрируются с текущими рабочими процессами.
Приоритет обучения и развития рабочей силы : существуют пробелы в навыках и знаниях, необходимых для эффективного использования агентского ИИ. Эти пробелы можно устранить за счет инвестиций в программы развития и обучения рабочей силы, которые предоставят сотрудникам необходимые навыки для внедрения агентского ИИ в своих организациях. В настоящее время только шесть процентов компаний повысили квалификацию своей рабочей силы в области ИИ.
Создание пилотных программ для реальной и быстрой оценки: перед масштабным развертыванием предприятиям следует запустить небольшие пилотные программы для оценки приложений агентного ИИ. Такой подход позволяет им выявлять проблемы и совершенствовать свои стратегии, используя реальную обратную связь, при этом минимизируя ресурсы, необходимые для внедрения технологии в полном масштабе.
Вдохновение культурного сдвига в организации: предприятия должны способствовать созданию среды, в которой их команды могут адаптироваться к новым рабочим процессам, внедряемым агентскими системами ИИ, которые, как правило, требуют меньше прямого надзора и человеческого участия. Этот переход требует большего доверия к автоматизированным системам как от команд, так и от организации. Предприятия могут предвидеть, что изменение мышления их организации может быть сложным, особенно для людей с более традиционным подходом к разработке, обслуживанию клиентов и т. д. Тем не менее, когда предприятия открыты и коммуникабельны со своими сотрудниками, это может иметь большое значение для облегчения перехода.
Укрепление практик работы с данными : данные являются наиболее важным элементом агентского ИИ, и предприятия должны гарантировать, что их практики управления данными являются всеобъемлющими и используют только самые лучшие и этичные данные из имеющихся. После проведения тщательной оценки и выявления областей для улучшения предприятия должны внедрить более жесткие меры управления, прозрачности и подотчетности, которые повысят точность и надежность информации, генерируемой их агентскими системами ИИ. В конечном итоге это будет способствовать большему доверию между членами команды и повысит уверенность в результатах этих систем ИИ. Приоритизация данных не должна рассматриваться как разовая задача после оценки и внедрения мер по улучшению, а как критически важная задача на все времена.

Агентный ИИ обладает невероятным потенциалом для преобразования предприятий в лучшую сторону, но реализация этого потенциала потребует значительных усилий и ресурсов. Предпринимая необходимые шаги для подготовки своих организаций к эффективному внедрению агентного ИИ, предприятия могут позиционировать себя для долгосрочного успеха в быстро меняющемся, технологически движимом мире.