Основные выводы
- Внедрение AI-агентов может быть сложной задачей.
- Профессионалы сосредотачиваются на управлении и структурах.
- Они работают с экспертами и устанавливают четкие результаты.
Существует много шума вокруг потенциала AI-агентов, но меньше доказательств, что эти инструменты приносят прибыль. Аналитики Gartner предсказали, что к 2027 году 40% компаний будут понижать или ликвидировать автономные AI-агенты из-за пробелов в управлении, которые выявляются лишь после инцидентов.
Уроки от лидеров отрасли
На недавнем саммите Snowflake в Сан-Франциско три цифровых лидера поделились опытом внедрения агентов и представили три урока для профессионалов:
1. Сосредоточьтесь на структурах
Мэтт Луиззи, вице-президент по аналитике в компании Whoop, рассказал, что его организация собирает биометрические данные круглосуточно. «Мы уже использовали CoCo несколько месяцев», — сказал он. «Теперь мы на этапе, где формализуем оценочные структуры и начинаем внедрять агентов в большом масштабе».
- Разработка повторяемых структур, которые позволяют масштабировать AI-нагрузки.
- Контекст — это все. Он должен быть прописан в структурированной форме.
2. Используйте экспертов-аналитиков
Мадлен Уант, вице-президент по данным в Fanatics, управляет инженерией данных и машинным обучением. «Мы обнаружили, что чем лучше были условия данных и их управление, тем легче LLM может извлекать смысл», — отметила она.
- Снижение инвестиционного уровня в контекстный слой.
- Возрастающая точность ответов агентов благодаря масштабируемым оценочным структурам.
3. Монетизируйте свои данные
Срирам Ситарман, CIO компании Synopsys, сказал, что они распознали потенциал AI-агентов выполнять задачи младших сотрудников. «Мы начали внедрять знания агентов в нескольких направлениях», — объяснил он.
- Агент по доходам для финансового отдела.
- Агент отладки для системы учёта данных.
«Начните с данных — монетизируйте свои данные с помощью AI», — powiedział Sitaraman. «Важным является то, как вы определяете правильные случаи использования и создаете соответствующие структуры».
Важно помнить
Ситарман также предупредил, что «не следует недооценивать, что может сделать агент». Если вы хотите, чтобы агент выполнял различные функции, важно тщательно думать о процессе и рамках работы.
Таким образом, внедрение AI-агентов требует тщательного планирования и использования правильных стратегий для достижения успеха.