Введение
Агентов на основе ИИ становится все больше, и компании начинают активно выделять на них бюджет. Определенная часть организаций планирует инвестировать более 500 000 долларов в технологии агентов ИИ, но большинство из них испытывают проблемы с технологической инфраструктурой для их эффективного внедрения.
Основные выводы опроса
- Опрос проводился среди 1,045 специалистов в области технологий.
- 42% ожидают разработать или протестировать более 100 агентов ИИ в следующем году.
- 36% предполагают, что более 100 агентов будут внедрены в эксплуатацию.
- 41% хотят решить более 20 различных бизнес-задач с помощью агентов ИИ.
Что такое агенты ИИ?
Агенты ИИ – это интеллектуальные помощники, которые могут принимать решения и выполнять действия самостоятельно. Они работают как цифровые коллеги, помощники или представители службы поддержки, используя обработку естественного языка для общения.
Будущее агентов ИИ
- К 2025 году каждый четвертый опрошенный заявил, что большинство бизнес-процессов в их компании будут работать с агентами ИИ.
- 41% рассчитывают, что от 26% до 50% основных процессов будут поддерживаться агентами ИИ.
Проблемы внедрения
По итогам опроса более 86% профессионалов подчеркнули необходимость обновления существующих технологических уровней для подготовки к внедрению агентов ИИ. Основными вызовами являются:
- Необходимость доступа к более чем восьми источникам данных для успешного внедрения.
- Реализация крупных инфраструктурных обновлений, включая добавление новых поставщиков.
- Подход «гибридного» развития: 41% предпочитают комбинированные решения, 24% хотят создавать кастомизированные решения с использованием кода.
Инфраструктурная готовность
Специалисты согласны с тем, что для эффективной работы агентов ИИ необходима качественная инфраструктура. Это подразумевает:
- Согласованную архитектуру платформы для доступа к фундаментальным моделям.
- Обеспечение безопасности и возможности масштабирования систем.
Модели агентов
Успех агентов ИИ зависит от качественных моделей. Для эффективных агентов нужны адекватные модели, которые необходимо обучать и запускать в производственных условиях. Чем лучше модели, тем эффективнее будут агенты.
Автономность агентов
Агенты ИИ представляют новый подход к логике управления. Они могут самостоятельно вырабатывать план действий в ответ на задачу, что создает как опасности, так и новые возможности для автоматизации.
Проблемы данных
Данные играют ключевую роль в функционировании агентов ИИ. Необходима работа с многообразием типов данных, включая неструктурированные, такие как изображения и текст. Эффективная интеграция данных позволяет агентам принимать обоснованные решения в реальном времени.
Централизация знаний
Создание централизованного хранилища корпоративных знаний позволит агентам накапливать знания и улучшать свою работу со временем. Ключевые условия для этого включают:
- Контролирование API для агентов.
- Отслеживание производительности и наблюдаемость.
- Обратная связь и непрерывное обучение.
Заключение
Увеличение популярности агентов ИИ требует обращения внимания на инфраструктуру и качество данных, а также на новые подходы к обучению и развитию в этой области. Хорошее управление данными и эффективные модели обеспечат успешное внедрение агентов ИИ, открывая новые горизонты для автоматизации и оптимизации бизнес-процессов.
Используйте возможности агентов ИИ для вашей компании уже сегодня!