Агенты ИИ всплыли: ИТ -отделы превращаются в новые кадры

Агентный ИИ: Основа современных корпоративных систем

Агентный ИИ трансформирует ландшафт связанных предприятий, выходя далеко за пределы простых вспомогательных приложений. Эти ИИ-агенты становятся движущей силой микросервисов, которые лежат в основе корпоративных систем. По мере расширения их использования ИТ-отделы превращаются в своего рода «отдел кадров» для ИИ, занимаясь приобретением, внедрением и управлением этими цифровыми помощниками, подобно тому, как отдел кадров управляет человеческими сотрудниками.

Эти выводы были сделаны на панельной дискуссии на недавнем Mobile World Congress, организованном Deloitte, где обсуждалась развивающаяся роль ИИ-агентов в предприятиях. Участники дискуссии проводили параллели между агентной архитектурой и ростом микросервисов, отмечая, как оба подхода разбивают крупные монолитные приложения на меньшие, более управляемые и гибкие единицы.

От монолитных систем к микросервисам

«Агентный ИИ — это следующий шаг в разделении и решении проблем», — объяснил Брайан Томпсон, вице-президент по управлению продуктами GreenLake в HPE. Он подчеркнул потенциал агентного ИИ для разделения на микросервисы, что позволяет использовать более целенаправленный подход к решению задач. «Речь идет о том, чтобы использовать эти модели для разделения их на специализированные сервисы», — добавил он.

Фред Девоар, глобальный руководитель архитектуры решений для телекоммуникаций в Nvidia, согласился, подчеркнув, как агентный ИИ помогает связывать корпоративные рабочие процессы. «Мы интегрируем компоненты в RESTful-архитектуру», — сказал он. «Nvidia оптимизирует эти микросервисы, собирая их в шаблоны, которые быстро приносят ценность или результаты».

Возможности, превосходящие традиционные микросервисы

Абди Гудази, руководитель продуктов генеративного ИИ, инноваций и новых направлений бизнеса в Deloitte, отметил, что агентный ИИ предлагает возможности, значительно превосходящие традиционные архитектуры микросервисов. «У нас никогда не было технологии, которая могла бы генерировать идеи или выполнять задачи самостоятельно», — заметил он. «Это независимое выполнение — настоящая сила ИИ».

Сервисы агентного ИИ берут на себя многие рутинные задачи, ранее выполнявшиеся людьми, формируя параллельную рабочую силу, управляемую ИТ, а не отделом кадров. «Это та же концепция, что и управление человеческим капиталом, но применительно к ИИ-агентам», — заметил Девоар. «ИТ-отдел теперь выступает в роли отдела кадров для этих агентов, курируя, устанавливая ограничения, обучая и настраивая их для конкретных задач и интеграции с человеческими рабочими процессами. Это сложная работа, схожая с работой отдела кадров, но на гораздо более глубоком техническом уровне».

Организационные и культурные изменения

Рост агентного ИИ требует значительных изменений внутри организаций. Гудази подчеркнул эмоциональный аспект: «У людей есть эмоции, у агентов их нет. Как нам интегрировать эмоции в выполнение работы? По мере изменения рабочих процессов должна меняться и культура, стратегии работы с талантами и способы взаимодействия людей и машин».

Проблемы внедрения

Внедрение агентного ИИ в предприятиях связано с рядом проблем, особенно в области управления данными, надежности и талантов. Гудази упомянул о значительных инвестициях предприятий в организацию структурированных данных. «Они создали ERP-системы и системы учета и действий, но это часто приводит к появлению изолированных данных».

Агентный ИИ может помочь решить эту проблему, размещая агентов там, где находятся данные. «Вы приносите ИИ к данным», — объяснил Девоар. «Когда вы делаете вызов сервиса, он запрашивает данные у агентов данных, а затем собирает эти данные в модель».

Надежность — еще одна критически важная проблема. Гудази подчеркнул необходимость проверки данных и результатов: «Имеете ли вы дело с правильными данными? Верны ли результаты? Традиционные технологии сосредотачивались на транзакционных действиях, но агентный ИИ носит вероятностный характер. Он предоставляет наиболее вероятный ответ на основе своего обучения и обработки данных».

Доверие к этим ИИ-агентам имеет первостепенное значение: «Можно ли доверять этому агенту? Точны ли данные? Это вопросы, на которые нужно ответить».

Путь вперед

Несмотря на эти вызовы, потенциал агентного ИИ неоспорим. Гудази заключил: «Это новые концепции для предприятий, что замедлило внедрение. Но возможности реальны, и технология достаточно продвинута для использования в корпоративных производственных системах. Я верю, что в этом году мы увидим значительный рост использования».

Путь к предприятию, работающему на основе агентного ИИ, сложен, но выгоды в плане эффективности и инноваций значительны. По мере того как предприятия продолжают ориентироваться в этих водах, роль ИИ-агентов будет только расти, становясь неотъемлемой частью их успеха.