ИИ-агенты начинают определять, как функционируют и конкурируют организации.
В отличие от статических систем на основе правил, ИИ-агенты могут учиться, адаптироваться и оптимизировать процессы динамически. Взаимодействуя с данными, системами, людьми и другими агентами в режиме реального времени, ИИ-агенты могут автономно выполнять целые рабочие процессы.
Но раскрытие их потенциала требует переделки процессов вокруг агентов, а не их добавления к фрагментированным унаследованным рабочим процессам с использованием традиционных методов оптимизации. Компании должны стать ориентированными на агентов в первую очередь.
На предприятии, ориентированном на агентов, системы ИИ работают с процессами, а люди определяют цели, определяют ограничения политики и обрабатывают исключения.
«Вы должны изменить операционную модель так, чтобы люди были управляющими, а агенты — операторами», — говорит Скотт Роджерс, глобальный главный архитектор и главный технолог США компании Deloitte Microsoft Technology Practice.
Императив ориентации на агентов
При ожидании увеличения технологических бюджетов на ИИ более чем на 70% в течение следующих двух лет, ИИ-агенты, работающие на основе генеративного ИИ, готовы кардинально трансформировать организации и достичь результатов, превосходящих традиционную автоматизацию. Эти инициативы могут дать значительное повышение производительности, одновременно перенаправив людей на более ценную работу.
ИИ развивается настолько быстро, что статические подходы к автоматизации задач, вероятно, дадут только постепенное улучшение. Поскольку унаследованные процессы не разработаны для автономных систем, ИИ-агенты требуют машиночитаемых определений процессов, явных ограничений политики и структурированных потоков данных, по словам Роджерса.
Кроме того, многие организации не понимают полностью экономические факторы своего бизнеса, такие как стоимость обслуживания и стоимость одной транзакции. В результате у них возникают проблемы с определением приоритетов агентов, которые могут создать наибольшую ценность, и вместо этого они сосредотачиваются на впечатляющих пилотных проектах. Чтобы добиться структурных изменений, руководители должны думать по-другому.
Компании должны вместо этого организовать результаты быстрее, чем конкуренты. «Реальный риск заключается не в том, что ИИ не будет работать — риск в том, что конкуренты переделают свои операционные модели, пока вы все еще тестируете агентов и копилотов», — говорит Роджерс. «Нелинейные результаты достигаются, когда компании создают рабочие процессы, ориентированные на агентов, с управлением человеком и адаптивной организацией».
Рутинные и повторяющиеся задачи все чаще выполняются автоматически, освобождая сотрудников для сосредоточения на более ценной, творческой и стратегической работе. Этот сдвиг улучшает операционную эффективность, способствует более тесному сотрудничеству и обеспечивает более быстрое принятие решений — помогая организациям модернизировать рабочее место без ущерба для безопасности предприятия.
Это содержание было создано Insights, подразделением пользовательского контента MIT Technology Review. Оно не было написано редакционным персоналом MIT Technology Review. Оно было исследовано, разработано и написано человеческими авторами, редакторами, аналитиками и иллюстраторами. Это включает написание опросов и сбор данных для опросов. Инструменты ИИ, которые могли быть использованы, были ограничены вторичными производственными процессами, прошедшими тщательную проверку человеком.