Эволюция генеративного ИИ: программные компании разрабатывают AI-агентов для рабочей силы 2025 года. Как компании разрабатывают автономные AI-агенты, становится важным вопросом современности.
По данным опроса Deloitte, 26% руководителей заявили, что их организации серьезно изучают автономные агенты. Такие компании, как ServiceNow, SAP и Salesforce, уже представили AI-агентов для выполнения рабочих задач.
Когда клиенты облачного провайдера программного обеспечения ServiceNow обращаются в службу поддержки, 80% случаев — звонков и сообщений в чате — обрабатываются без человеческого вмешательства. Вместо этого компания полагается на аналитический и генеративный искусственный интеллект в виде AI-агентов для решения распространенных вопросов клиентов. Крис Беди, главный клиентский директор ServiceNow, отметил, что сотрудники по-прежнему обрабатывают один из пяти запросов, получая поддержку от агентного ИИ, который может автоматизировать задачи, такие как составление ответного письма клиенту. Работники остаются вовлеченными для окончательной проверки перед выполнением действий агентного ИИ. В результате взаимодействия людей и агентного ИИ время обработки более сложных случаев сократилось на 52% за две недели, сообщила ServiceNow.
Сооснователь OpenAI Сэм Альтман и другие ведущие технологи утверждают, что 2025 год станет годом, когда AI-агенты «войдут» в рабочую силу. Помимо ServiceNow, такие разработчики программного обеспечения, как Salesforce и SAP, также представили свои платформы агентного ИИ. Эти системы могут выполнять рабочие задачи, такие как обработка счетов клиентов, предоставление поддержки клиентам и составление электронных писем. Гигант бизнес-программного обеспечения Intuit, владеющий TurboTax и QuickBooks, начал внедрять функции агентного ИИ в декабре. В настоящее время люди остаются в процессе, но поставщики ожидают, что эта технология станет полностью автономной. Многоагентные системы, в которых два или более AI-агентов сотрудничают для выполнения работы, будут распространяться.
«Агенты представляют собой следующий уровень понимания того, как применять ИИ», — сказал Джим Роуз, глава ИИ в консалтинговой компании Deloitte. «Они могут выполнять действия за вас». В недавнем опросе Deloitte среди 2773 бизнес-руководителей 26% респондентов заявили, что их организации изучают автономные агенты в «значительной или очень большой степени».
Почему AI-агенты стали новым фокусом для генеративного ИИ
В первые два года бума генеративного ИИ, который начался после появления ChatGPT от OpenAI в конце 2022 года, большинство компаний, внедривших эту технологию, использовали ее для создания чат-ботов и выполнения рутинных задач, таких как составление резюме встреч. AI-агенты представляют собой эволюцию технологии генеративного ИИ, созданную для автономного выполнения задач, хотя большинство из них по-прежнему находятся под контролем работников. Агентный ИИ «на самом деле обладает уникальными навыками в области рассуждений, планирования и оркестрации», — сказал Беди в интервью Business Insider. «Эти агенты могут сотрудничать друг с другом и действительно начать реализовывать обещание автономной работы». Бум интереса к AI-агентам начался после того, как Salesforce в сентябре представила Agentforce для автоматизации задач в службе поддержки, продажах и маркетинге. Компания заявила, что к концу этого года она выпустит 1 миллиард агентов для клиентов. Также сообщается, что более 340 000 вопросов поддержки клиентов были ответены автономно с помощью Agentforce.
ServiceNow оценивает, что ее AI-агенты, уже внедренные в различных областях бизнеса, таких как служба поддержки, человеческие ресурсы и ИТ, приносят оценочную годовую ценность в 325 миллионов долларов, увеличивая производительность на 20%. В то время как компании разрабатывают автономные AI-агенты, компания утверждает, что работа, поддерживаемая AI-агентами, экономит 400 000 рабочих часов в год.
Тем не менее компании-технологии находятся на ранних стадиях разработки своих агентных ИИ, и многие из них активно исследуют, какие процессы они могут полностью автоматизировать с помощью этой технологии, когда компании разрабатывают автономные AI-агенты. В результате руководители компаний, внедряющие агентный ИИ, обучают своих сотрудников сотрудничеству с новыми «коллегами» и предоставлению обратной связи.
AI-агенты часто разрабатываются как инструменты для сотрудничества работников
Джон Кусера, старший вице-президент по управлению продуктами в Salesforce, рекомендовал компаниям быть прозрачными в отношении того, какие задачи могут выполнять AI-агенты, а какие останутся за работниками. Он добавил, что бизнесы должны четко обозначить, что такое AI-агент, отметив, что не все агентные системы равны. «Существует много ложных агентов», — сказал Кусера. «Агентом является только тот, кто принимает запрос и самостоятельно определяет, что делать, а затем какие данные использовать».
Хотя опросы часто показывают, что многие работники беспокоятся о том, что ИИ заменит их, технологи утверждают, что AI-агенты не заменят людей, а возьмут на себя ответственность за рутинные задачи. «Эти агенты помогут мне выполнять мою работу, но ни в коем случае они не заставят меня делать что-то, о чем я не осведомлен», — сказал Уолтер Сан, глобальный глава ИИ в SAP, который продает программное обеспечение для финансового, цепочечного управления и других бизнес-потребностей. «Самое важное — это то, что сотрудники всегда остаются под контролем».
Как компании адаптируют AI-агентов с учетом обратной связи сотрудников
Чтобы обеспечить возможность работников влиять на разработку AI-агентов, SAP поощряет сотрудников различных бизнес-линий, включая поставщика услуг управления поездками и расходами Concur и SuccessFactors, предоставляющего программное обеспечение для управления персоналом, заработной платой и талантами, использовать внутреннюю онлайн-форму для обращения к команде ИИ с предложениями по убедительным случаям использования агентного ИИ. В Intuit AI-помощник Intuit Assist может помочь бизнесам получать выплаты на 45% быстрее, обнаруживая просроченные счета и автоматически составляя персонализированные напоминания. После одобрения владельцем бизнеса языка заметки и ее отправки, в среднем они получают оплату на пять дней быстрее, чем при использовании только человеческого процесса, сообщает Intuit Assist. Однако перед тем как Intuit Assist предпримет действия, окончательное решение принимают люди. «То, что мы пытаемся сделать, — это обеспечить правильное взаимодействие человека и автоматизации», — сказал Ашок Сривастава, главный директор по данным в Intuit.
Intuit внедрила обширную программу обучения ИИ, сосредоточенную на ответственном использовании ИИ и на том, что технология может и не может делать, и создала «песочницу» под названием GenStudio, которая позволяет сотрудникам взаимодействовать с большими языковыми моделями в защищенной среде. Компания также разработала образовательные программы, адаптированные для старших руководителей, директоров и инженеров. «Это очень распространено по всей компании», — добавил Сривастава.
Asana, производитель программного обеспечения для управления работой, запустила AI-агентов в октябре, сосредоточив внимание на нескольких функциях, включая маркетинг, ИТ, человеческие ресурсы и исследования и разработки. Вместо того чтобы отслеживать конкретное количество действий, которые агентный ИИ берет на себя, Asana контролирует типы работ, которые могут быть автоматизированы, устраняя рутинные задачи, чтобы дать возможность сотрудникам сосредоточиться на более сложных задачах. Компания также внимательно следит за тем, какие задачи AI-системы выполняют неправильно по сравнению с людьми.
Проблемы и решения: как компании могут оптимизировать взаимодействие с AI-агентами в кибербезопасности
В сфере кибербезопасности человеческие ошибки, как правило, происходят позже в течение рабочего дня, когда работники устают после долгой смены. ИИ не устает, но подвержен галлюцинациям — когда модель ИИ генерирует ответ, который вводит в заблуждение или содержит ложную информацию, но все равно представляет это как факт. Например, AI-агент Asana может ответить на определенные вопросы, предлагая задачи, которые на самом деле не существуют в конкретном рабочем процессе.
«Типы ошибок, которые мы видим, разные, поэтому способы их исправления должны быть различными», — сказал Шон Кэссиди, главный директор по информационной безопасности Asana. Он отметил, что компания проводит автоматизированные тесты для обнаружения галлюцинаций и улучшения продукта, когда они возникают.
Для того чтобы AI-агенты обеспечили убедительную окупаемость инвестиций для компаний, внедряющих их, Роуз из Deloitte заявил, что работники должны регулярно проверять простые автоматизированные задачи перед любыми действиями агентного ИИ. Если компании хотят увидеть значительную отдачу от своих инвестиций в агентный ИИ, им необходимо поставить ИИ в центр своей рабочей модели, а затем рассмотреть, как люди будут взаимодействовать с работой, добавил Роуз. В противном случае «экономия на самом деле не будет», — отметил он.
Крис Беди из ServiceNow заявил, что успех AI-агентов зависит от трех факторов: новые способности агентов должны разрабатываться для каждого отдела и его специфических потребностей, уникальные планы обучения должны быть разработаны для каждой части бизнеса — такие как финансы, маркетинг и продажи — и ценность и отдача от агентных рабочих процессов должны быть тщательно отслежены. «Компании, которые объединяют все три этих ингредиента, получат конкурентное преимущество», — добавил Беди.
Источник: Business Insider