От шумиха ИИ до практичности: предприятия должны расставить приоритеты в соответствии с Flash

Когда мы углубимся в эру автономного преобразования, агенты ИИ меняют, как бизнес функционирует и генерирует ценность. Но с морем поставщиков, рекламирующих свои «агенты ИИ», трудно просеять шум и точно определить, что эти системы действительно могут сделать - и, что важно, как мы должны их использовать.

Это не так просто, как перечисление задач для автоматизации и тестирования агентов искусственного интеллекта против тестов. Точно так же, как выбор самолета для быстрой поездки в продуктовый магазин был бы излишним, нам нужно более критически подумать о том, как мы интегрируем ИИ в нашу работу.

Почему мы не должны пытаться заменить нашу работу с агентами ИИ

Каждая организация стремится обеспечить ценность своим клиентам, партнерам и сотрудникам. Это значение является лишь кусочком того, что организация может потенциально создать, учитывая требования и желания тех, кто она служит.

Когда сотрудники заканчивают свой день списком задач на завтра, и еще один список задач, которые они должны были деприоритировать - таки, которые могли бы добавить ценность, если бы они были решены, - ясно, что есть разрыв между потенциальным и фактическим созданием стоимости. Это оставляет неиспользованное значение на таблице.

Очевидной отправной точкой для реализации агентов искусственного интеллекта является рассмотрение существующей работы и стоимости, которую она производит. Легко увидеть немедленные преимущества: автоматизация задач, чтобы выполнять их быстрее или более надежно. Хотя этот подход действителен как часть стратегии трансформации, ловушка, в которую попадают многие организации, фокусируется исключительно на повышении ценности, которую они уже создают. Это ограничивает их зрение и инвестиции небольшим сегментом их потенциала, как показано на диаграмме Венна ниже, оставляя большую часть адресуемой ценности нетронутой.

Люди и машины имеют уникальные сильные и слабые стороны. Компании, которые сотрудничают с перепроектированием своих рабочих процессов с помощью своего бизнеса, технологий и отраслевых партнеров, превзойдут те, которые зациклены на автоматизации существующей стоимости без расширения их общей стоимости.

Понимание возможностей агента искусственного интеллекта через основу Spar

Чтобы демистифицировать, как функционируют агенты ИИ, мы разработали Spar Framework: Sense, Plan, Act и Refert. Эта модель повторяет то, как люди преследуют цели и предлагают прямую линзу для просмотра операций агента ИИ.

Восприятие

Так же, как мы используем наши чувства, чтобы понять наше окружение, агенты искусственного интеллекта собирают данные из своей среды. Они обнаруживают триггеры, собирают соответствующую информацию и следят за своим рабочим контекстом.

Планирование

После ощущения агенты ИИ не спешат в действие. Подобно людям, взвешивающим свои варианты, эти агенты анализируют данные в свете своих целей и ограничений, чтобы принимать стратегические решения о том, как достичь своих целей.

Действующий

Способность выполнять действия отличает агенты ИИ от простых аналитических инструментов. Они могут организовать различные инструменты и системы для выполнения задач, отслеживать их прогресс в режиме реального времени и регулировать по мере необходимости, чтобы оставаться на пути.

Отражающий

Возможно, самой продвинутой особенностью является способность учиться на опыте. Сложные агенты ИИ могут оценить свои результаты, тщательно изучать результаты и усовершенствовать свои методы, основанные на том, что оказывается эффективным, способствуя циклу постоянного улучшения.

Сила агентов ИИ заключается в бесшовной интеграции этих четырех возможностей, что позволяет им решать сложные цели с растущей изяществом. Этот подход контрастирует с существующими, часто оптимизированными процессами, в которых постепенные улучшения могут привести к ограниченным успехам. Изучение новых направлений для создания стоимости и развития рынка может привести к экспоненциальному росту.

5 шагов по созданию стратегии агента искусственного интеллекта

Традиционный метод введения ИИ, которому следуют многие технологи, консультанты и лидеры бизнеса, имеет 87% отказов:

1. Перечислить проблемы для решения;
2. Или:
3. Изучите свои данные;
4. Выберите потенциальные варианты использования;
5. Оценить варианты использования для ROI, осуществимости, стоимости и графиков;
6. Выберите подмножество вариантов использования и инвестируйте в их исполнение.

Этот метод может показаться обоснованным, поскольку он широко распространен как лучшая практика, но данные свидетельствуют о том, что он не эффективен. Пришло время для новой стратегии:

1. Наметить общую потенциальную ценность, которую ваша организация может предоставить клиентам и партнерам, учитывая ваши основные компетенции и регулирующий и геополитический ландшафт рынка.
2. Оцените текущее создание стоимости вашей организации.
3. Определите пять лучших возможностей, которые могут создать новую, значительную ценность и потенциально открыть новые рынки.
4. Оцените эти возможности для ROI, осуществимости, затрат и графиков для разработки решений агента ИИ (повторные шаги 3 и 4 по мере необходимости).
5. Выберите подмножество случаев ценностей и посвятите их выполнения.

Создание новой ценности с ИИ

Вступить в путь в автономную трансформацию - это не раса - это стратегическая эволюция, где организационные возможности растут в тандеме с технологическими достижениями. Начиная с четкого понимания ценности и методических расширяющихся амбиций, ваша организация может процветать в эпоху агентов ИИ.

Брайан Эвергрин является автором автономной трансформации: создание более человеческого будущего в эпоху искусственного интеллекта

Pascal Bornet является автором агентского искусственного интеллекта: использует агентов ИИ для изобретения бизнеса, работы и жизни

Evergreen и Bornet, наряду с Кэсси Козирковом, предлагают новый онлайн -курс по агентам искусственного интеллекта: агент искусственный интеллект для лидеров