Gartner прогнозирует, что агенты искусственного интеллекта изменят работу, но разочарование растет

Очень быстро тема ИИ-агентов перешла из неоднозначных понятий в реальность. Вскоре предприятия смогут задействовать целые группы работников ИИ для автоматизации и дополнения — а в некоторых случаях и замены — человеческих талантов.

«Автономные агенты сегодня являются одной из самых горячих и, возможно, одной из самых обсуждаемых тем в области искусственного интеллекта», — заявил выдающийся вице-президент Gartner Арун Чандрасекаран на симпозиуме Gartner/Xpo на прошлой неделе.

Однако, хотя автономные агенты развиваются в новом цикле ажиотажа консалтинговой фирмы по генеративному искусственному интеллекту, он подчеркнул, что «мы находимся на супер-ранней стадии создания агентов. В долгосрочной перспективе это одна из ключевых исследовательских целей компаний и исследовательских лабораторий, занимающихся искусственным интеллектом».

Основные тенденции в цикле хайпа вокруг искусственного интеллекта по версии Gartner

Согласно отчету Gartner «Цикл ажиотажа в области генеративного искусственного интеллекта» в 2024 году, вокруг поколения искусственного интеллекта возникают четыре ключевые тенденции, главная из которых — автономные агенты. Сегодняшние диалоговые агенты продвинуты и универсальны, но представляют собой «очень пассивные системы», которые нуждаются в постоянной подсказке и вмешательстве человека, отметил Чандрасекаран. Агентному ИИ, напротив, потребуются только инструкции высокого уровня, которые он сможет разбить на ряд этапов выполнения.

«Чтобы автономные агенты процветали, модели должны значительно развиваться», — сказал Чандрасекаран. Им нужны рассуждение, память и «способность запоминать и контекстуализировать вещи».

Еще одна ключевая тенденция — мультимодальность, сказал Чандрасекаран. Многие модели начинались с текста и с тех пор расширились до кода, изображений (в качестве входных и выходных данных) и видео. Проблема в том, что «самим аспектом мультимодальных перевозок они также становятся больше», — сказал Чандрасекаран.

ИИ с открытым исходным кодом также находится на подъеме. Чандрасекаран отметил, что на рынке до сих пор доминируют модели с закрытым исходным кодом, но открытый исходный код обеспечивает гибкость настройки и развертывания — модели могут работать в облаке, локально, на периферии или на мобильных устройствах.

Наконец, на передний план выходит периферийный ИИ. Для сред с ограниченными ресурсами будут использоваться модели гораздо меньшего размера — от 1 до 10 миллиардов параметров. Они могут работать на ПК или мобильных устройствах, обеспечивая «приемлемую и разумную точность», — сказал Чандрасекаран.

Модели «уменьшаются и распространяются из облака в другие среды», сказал он.

Направляясь к корыту

В то же время некоторые руководители предприятий говорят, что искусственный интеллект не оправдал этой шумихи. По словам Чандрасекарана, поколение ИИ начинает скатываться к разочарованию (когда технологии не оправдывают ожиданий). Но это «неизбежно в ближайшем будущем».

По его словам, для этого есть несколько фундаментальных причин. Во-первых, венчурные капиталисты профинансировали «огромное количество стартапов», но они до сих пор сильно недооценивают сумму денег, необходимую стартапам для успеха. Кроме того, у многих стартапов есть «очень ненадежные конкурентные рвы», которые по сути служат оберткой поверх модели, которая не предлагает особой дифференциации.

Кроме того, «борьба за таланты реальна» (обратите внимание на модели найма сотрудников), а предприятия недооценивают масштабы управления изменениями. Покупатели также все чаще задают вопросы о ценности бизнеса (и о том, как ее отслеживать).

Существуют также опасения по поводу галлюцинаций и объяснимости, и еще многое предстоит сделать, чтобы сделать модели более надежными и предсказуемыми. «Сегодня мы не живем в технологическом пузыре», — сказал Чандрасекаран. «Технологии достаточно развиты. Но они развиваются недостаточно быстро, чтобы соответствовать высоким ожиданиям, которые сегодня возлагают на себя лидеры предприятий».

Неудивительно, что стоимость строительства и использование ИИ является еще одним серьезным препятствием. По данным опроса Gartner, более 90% CIOS заявили, что управление затратами ограничивает их способность получать выгоду от ИИ. Например, затраты на подготовку данных и выводы часто сильно недооцениваются, объясняет Хунг ЛеХонг, выдающийся вице-президент Gartner.

Кроме того, поставщики программного обеспечения повышают цены до 30%, поскольку искусственный интеллект все чаще внедряется в их конвейеры. «Это не просто стоимость ИИ, это стоимость приложений, которые они уже используют в своем бизнесе», — сказал ЛеХонг.

Основные варианты использования ИИ

Тем не менее, руководители предприятий понимают, насколько важным будет развитие искусственного интеллекта. Три четверти руководителей, опрошенных Gartner, считают, что искусственный интеллект — это технология, которая окажет наибольшее влияние на их отрасль, что является значительным скачком с 21% только в 2023 году, отметил ЛеХонг.

Этот процент «растет и растет с каждым годом», сказал он.

Сейчас основное внимание уделяется внутренним функциям обслуживания клиентов, где люди «все еще находятся на месте водителя», отметил Чандрасекаран. «Мы пока не видим большого количества вариантов использования ИИ поколения, ориентированных на клиентов».

ЛеХонг отметил, что значительное количество инициатив в области искусственного интеллекта корпоративного поколения направлено на расширение штата сотрудников для повышения производительности. «Они хотят использовать ИИ поколения на уровне отдельных сотрудников».

Чандрасекаран указал на три бизнес-функции, которые выделяются при внедрении: ИТ, безопасность и маркетинг. В ИТ некоторые области применения ИИ включают генерацию кода, анализ и документирование. В сфере безопасности эту технологию можно использовать для расширения SOC, когда дело касается таких областей, как прогнозирование, управление инцидентами и угрозами, а также анализ первопричин.

Между тем, в маркетинге ИИ можно использовать для анализа настроений на основе публикаций в социальных сетях и для создания более персонализированного контента. «Я думаю, что маркетинг и искусственный интеллект созданы друг для друга», — сказал Чандрасекаран. «Эти модели весьма креативны».

Он указал на некоторые распространенные варианты использования этих бизнес-функций: создание и расширение контента; обобщение данных и аналитическая информация; автоматизация процессов и документооборота; прогнозирование и сценарное планирование; помощь клиентам; программирование программного обеспечения и вторые пилоты.

Кроме того, предприятиям нужна возможность запрашивать и извлекать данные из собственных источников. «Корпоративный поиск — это область, в которой ИИ окажет значительное влияние», — сказал Чандрасекаран. «Каждый хочет свой ChatGPT».

ИИ движется быстро

Кроме того, Gartner прогнозирует, что:

• К 2025 году 30% предприятий внедрит стратегию внедрения искусственного интеллекта и тестирования по сравнению с 5% в 2021 году.
• К 2026 году более 100 миллионов людей будут взаимодействовать с роботами или синтетическими виртуальными коллегами, и почти 80% подсказок будут полуавтоматическими. «Модели будут становиться все лучше в анализе контекста», — сказал Чандрасекаран.
• К 2027 году более 50% предприятий внедрит программу ответственного управления ИИ, а количество компаний, использующих ИИ с открытым исходным кодом, увеличится в десять раз.

Поскольку искусственный интеллект теперь «приходит отовсюду», предприятия также стремятся поручить его конкретным лидерам, объяснил ЛеХонг: «В настоящее время 60% ИТ-директоров отвечают за разработку ведущих стратегий искусственного интеллекта. В то время как до появления искусственного интеллекта ученые, работающие с данными, были «мастерами в этой области», — сказал ЛеХонг.

В конечном счете, «большинство наших клиентов до сих пор бросают вещи, чтобы проверить, прилипнут ли они к стене», — сказал он. «Теперь они знают, в какую стену его бросить. Раньше у них было четыре стены и, возможно, потолок, в который можно было бы бросать это, теперь у них есть стена маркетинга, стена ИТ и стена безопасности».