Огромный скачок развития искусственного интеллекта и машинного обучения позволил добиться такого повышения эффективности, чтобы стимулировать революционные инновации бизнес-процессов. Разработки в данной области быстро эволюционировали, создавая и внедряя алгоритмы для принятия сложных решений, основанных на данных. Такие подходы трансформировали бизнес-стратегии и стимулировали расширение возможностей персонала компаний. Эти новые технологии не только оптимизировали работу, но и полностью переопределили должностные обязанности в ландшафте, ориентированном на большие данные. Давайте рассмотрим эти захватывающие новые возможности в аспекте революционных усовершенствований бизнес-процессов.
Переосмысление автономного интеллекта
Эпоха реактивных помощников на основе простейшего искусственного интеллекта (ИИ) уже почти закончилась. В то время, как алгоритмы работы предыдущих виртуальных помощников были основаны на правилах и имели ограниченную возможность действовать независимо, системы нового поколения работают на совершенно других принципах и будут уполномочены делать больше дел, принимая решения относительно автономно, но под строгим контролем человека-специалиста. Агентский искусственный интеллект (Agentic AI) уже начинают внедрять в некоторые отрасли производства, чтобы обеспечить проактивное взаимодействие с клиентами и принятие решений. Интеллектуальные агенты могут и будут настраиваться для сотрудничества с людьми в разработке, а также реализации стратегических задач и решений. Агентский ИИ усилит эффективность бизнес-процессов, производительность и улучшит клиентский опыт.
Способ взаимодействия и сотрудничества людей с «компьютерным разумом» делает резкий скачок вперёд: интеллектуальные агенты на базе ИИ, которые могут спланировать вашу следующую поездку за границу, решив все организационные вопросы или человекоподобные роботы, подключённые по высокоскоростному каналу интернета с удалёнными серверами, выступают в роли виртуальных сиделок для пожилых людей. Либо специалисты по логистике и отслеживанию цепочки поставок для бережливого производства, оптимизируют структуру товарных (сырьевых) запасов на лету, в ответ на колебания спроса в реальном времени. Это лишь некоторые из возможностей, которые открывает наступающая эра агентного ИИ. Система агентского AI понимает, какова цель или видение пользователя, а также контекст проблемы, которую он пытается решить.
Для достижения этого уровня автономного принятия решений и действий новые интеллектуальные системы помощи полагаются на сложный ансамбль различных технологий машинного обучения, обработки естественного языка и автоматизации. Хотя агентные системы используют творческие способности генеративных моделей, они всё-таки значительно отличаются от тех нейросетей, которые управляют такими широко известными системами, как ChatGPT. Во-первых, они сосредоточены на принятии решений, а не на создании контента. Во-вторых, они не полагаются на человеческие подсказки, а скорее настроены на оптимизацию конкретных целей или задач, таких как максимизация продаж, оценок удовлетворённости клиентов или эффективности процессов в цепочке поставок. И в-третьих, в отличие от генеративного ИИ, они также могут выполнять сложные последовательности действий, независимо искать в базах данных или запускать рабочие процессы для завершения действий.
Специализация обеспечивает большую эффективность, обучение на практике и инновации — но её может быть трудно внедрить, поскольку предприятия сталкиваются с нехваткой рабочей силы и несоответствием между ролями и имеющимися человеческими навыками. Поскольку агентские модели явно разработаны для выполнения очень детализированных задач, они обеспечивают гораздо большую специализацию ролей по сравнению с предыдущими системами автоматизации общего характера. Более того, можно быстро создать несколько агентских ролей. Например, в работе со знаниями можно создавать агентов для поиска информации, анализа, создания рабочих процессов и помощи сотрудникам — все они работают в тандеме. Некоторые интеллектуальные агенты могут незримо работать «за кулисами», координируя работу других агентов, так же, как это делают менеджеры-люди для своих команд.
Например, специализированное ПО, созданное специально для предприятия химической промышленности, использовался для планирования и синтеза нового средства от насекомых, а также для создания новых органических соединений. Многоагентные модели также могут сканировать и анализировать обширные исследовательские пространства (научные статьи и базы данных) за малую часть того времени, которое потребовалось бы целым группам учёных и исследователей. Трудно поверить, но сейчас даже успешно разработан агент-критик для рассмотрения и предложения улучшений в планах предстоящих исследований и в уже опубликованных научных работах. В качестве примера эффективности такой совместной работы, можно привести такой: работая вместе, команда учёных и интеллектуальных агентов, работающих на основе сразу нескольких нейросетей, смогла идентифицировать новый биоматериал, сочетающий шёлк и пигменты из одуванчика, который имел лучшие механические и оптические свойства по сравнению с аналогичными материалами, при его получении требовалось потреблять в десятки раз меньше энергии.
Более высокий уровень когнитивных рассуждений систем агентного искусственного интеллекта означает, что они с меньшей вероятностью будут страдать от так называемых галлюцинаций (или выдуманной информации), характерных для систем генеративного. Новые агентские системы также обладают значительно большей способностью просеивать и дифференцировать источники информации по качеству и надёжности, что повышает степень доверия к их решениям.
Можно привести пример использования в некоторых маркетинговых задачах: в то время, как информация о клиентах часто разбросана в разных форматах по разным частям бизнеса — электронные письма, базы данных, электронные таблицы и т. п. — система агентного ИИ может быстро распознать, что наиболее надёжная и актуальная информация, скорее всего, находится в системах управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), одновременно сопоставит её другими источниками и актуализирует. Другая специализация системы предназначена для быстрого изучения персональных человеческих ценностей, приверженности и уровню доверия бренду, определённому товару, философии компании. Если требуется скорректировать ситуацию для каждого потенциального клиента индивидуально, то система разработает ряд решений и действий, которые будут максимально эффективно взаимодействовать с каждым из клиентов.
Используя предиктивную аналитику и модели на основе данных в реальном времени, новые цифровые помощники позволят компаниям предвидеть тенденции и результаты, принимать проактивные решения и опережать конкурентов. Например, логистические фирмы смогут оптимизировать маршруты с помощью электронных алгоритмов для транспортных систем, производственные компании могут прогнозировать техническое обслуживание ещё до возникновения поломок, розничные торговцы могут быстро корректировать цены, чтобы противостоять действиям конкурентов, а финансовые учреждения могут предвидеть и предотвращать мошеннические действия до того, как они произойдут.
Обрабатывая информацию из текста, изображений, аудио и видео, мультимодальные алгоритмы обеспечивают более интуитивное взаимодействие для повышения точности результатов. Этот, ориентированный на человека подход, в ландшафте, переполненном данными, обеспечит более тонкое понимание требований клиентов и рынка в различных отраслях, что, в свою очередь, позволит организациям создавать гиперперсонализированный опыт и достигать более высоких доходов. Например, в здравоохранении обеспечит большую точность диагностики и лечения, интегрируя данные из разных источников. В розничной торговле он будет понимать предпочтения клиентов с помощью голоса, изображений и текста, чтобы помочь магазинам предоставлять персональные рекомендации.
Искусственный интеллект, как услуга (AI-as-a-Service, AIaaS) позволяет компаниям получать доступ и использовать передовые инструменты без крупных внутренних инвестиций. Платформы и специализированное программное обеспечение могут создавать новые источники дохода и выходить на новые рынки для дифференцированного роста. Производственные компании могут использовать AIaaS для создания стратегии, проектирования и разработки продуктов, оптимизации цепочек поставок, интеграции облачных систем и согласования бизнес-процессов с текущими и будущими организационными целями. Интеллектуальная автоматизация процессов может интегрировать передовые алгоритмы для повышения скорости и точности сложных бизнес-процессов, требующих принятия решений, таких как управление соответствием и финансовый аудит.
От управления потоком производственных линий до настройки продуктов и внесения предложений по улучшению дизайна продукта, агентный ИИ, вероятно, будет иметь множество применений в интеллектуальном производстве. Данные с датчиков, прикреплённых к машинам, механизмам, компонентам и другим физическим активам на заводах и транспорте, могут быть проанализированы системой для прогнозирования износа, избегая незапланированных простоев и финансовых потерь.
Эволюция этих технологий привнесла интеллект и адаптивность в автоматизацию бизнес-процессов и позволила системам не только изучать закономерности, но и предсказывать тенденции и развиваться для инноваций. Это партнёрство преобразует процессы, делая их умнее и эффективнее.
Несмотря на значительный потенциал для преобразования взаимодействия человека и машины, а также повышения эффективности и роста бизнеса, агентские системы всё ещё находятся на относительно ранней стадии развития. Более того, несмотря на их большую способность рассуждать и выполнять, они не устраняют традиционные проблемы управления рабочей силой — вместо этого они их изменяют. Так же, как и в традиционных условиях действий человеческого персонала, менеджеры должны по-прежнему уделять внимание вопросам состава команд и выбора ролей. Одним из основных факторов является необходимость ставить правильные общие цели, чтобы гарантировать, что агентские или гибридные команды будут успешно функционировать. При этом надо тщательно калибровать условия, при которых агентским системам ИИ можно доверять принятие решений, чётко обозначая обстоятельства, в которых необходимо вмешаться лицам, принимающим решения.
