Агенты — это «третья волна» революции искусственного интеллекта

Агентный искусственный интеллект (AI) представляет собой новый этап в развитии AI, выходящий за рамки генеративного AI, сохраняя общие характеристики, но добавляя уникальные особенности. Генеральный директор Salesforce, Марк Бениофф, описывает агентный AI как «третью волну» стремительного прогресса в сфере AI.

В своей статье в New York Times он отметил, что за последние годы мы наблюдали три поколения AI: сначала появились прогностические модели, затем генеративный AI, такие как ChatGPT, и теперь — интеллектуальные агенты, способные автономно решать сложные задачи.

Агенты AI, или интеллектуальные помощники, могут работать в качестве цифровых коллег или представителей службы поддержки, используя обработку естественного языка для взаимодействия. Бениофф подчеркивает, что они могут значительно расширить человеческие возможности, предоставляя компаниям инструменты для управления клиентскими взаимодействиями, анализа данных, оптимизации стратегий продаж и выполнения операций практически без вмешательства человека.

Сеш Айер из Boston Consulting Group отмечает, что агентный AI открывает новые возможности и улучшает рентабельность инвестиций, предлагая новую волну масштабируемости. Он видит в этом шанс радикально перепроектировать бизнес-процессы и существенно повысить производительность.

Однако, как и в случае с аналитическим AI, агентный AI требует четких этических и операционных принципов. Это включает в себя тщательное тестирование и установление структур управления для минимизации ошибок и обеспечения справедливости.

Дэвид Браулт из Mendix подчеркивает, что агентный AI отличается от генеративного своей способностью принимать автономные решения, часто без вмешательства человека. Агентный AI фокусируется на конкретных контекстах и ситуациях, что делает его подходящим для выполнения предсказуемых задач с низким риском ошибок.

Интеграция агентного AI с существующими системами также требует изменений, чтобы использовать возможности бизнес-логики для улучшения точности.

Чтобы перейти от генеративного AI к агентному, Браулт рекомендует начинать с малого и постепенно масштабировать использование, тестируя пилотные программы и изучая новые платформы.

Айер советует сосредоточиться на пользовательском опыте и рабочих процессах, которые агенты преобразуют, стремясь уменьшить рутинные задачи и улучшить взаимодействие человека и машины.

Майкл Коннелл из Enthought подчеркивает важность данных, особенно в режиме реального времени, для успешного внедрения агентного AI. Он также предупреждает о необходимости нового надзора в высокорисковых сферах, где традиционные методы контроля могут быть недостаточными, и подчеркивает необходимость человеческого надзора, чтобы избежать непредвиденных последствий.

Источник