Агентный искусственный интеллект

Узнайте о будущем сферы труда, где современный искусственный интеллект и автоматизация объединяются для создания мощных автономных агентов, способных понимать, создавать и выполнять сложные бизнес-процессы.

Что такое агентный искусственный интеллект?

Агентный ИИ — это новая технология, которая призвана преобразовать все отрасли. Она сочетает в себе новые формы искусственного интеллекта (ИИ), такие как большие языковые модели (LLM), традиционный ИИ, например машинное обучение, и автоматизацию предприятий для создания автономных ИИ-агентов, которые могут анализировать данные, ставить цели и предпринимать действия с минимальным участием человека. Эти агенты способны принимать решения и динамически решать проблемы, обучаться и совершенствоваться при каждом взаимодействии.

Агентный ИИ — это вероятностная технология, которая легко адаптируется к меняющимся условиям и событиям. Она опирается на закономерности и вероятности при принятии решений и выполнении действий, в отличие от детерминированных систем, таких как роботизированная автоматизация процессов (RPA), которые следуют фиксированным правилам и заранее заданным результатам. Агентный ИИ позволяет автоматизировать многие рабочие процессы и бизнес-процессы, с которыми детерминированные системы не могут справиться самостоятельно.

Агентный ИИ не просто позволяет предприятиям автоматизировать конкретные задачи — он создаёт интеллектуальные системы, способные понимать контекст, адаптироваться к новой информации и сотрудничать с людьми для решения сложных задач. Позволяя машинам действовать независимо в неструктурированных средах, агентный ИИ меняет представление о том, чего может достичь автоматизация.

В то время как агентный ИИ открывает новые возможности для автоматизации, RPA по-прежнему играет важнейшую роль в обеспечении соответствия требованиям, безопасности и отказоустойчивости. Таким образом, в будущем рабочие процессы на предприятиях будут представлять собой сочетание вероятностных и детерминированных технологий, работающих вместе.

Агентский искусственный интеллект и агентская автоматизация

Агентный ИИ позволил создать новый тип автоматизации — агентную автоматизацию, — которая может оптимизировать сложные неструктурированные процессы, с которыми традиционная автоматизация на основе правил не может справиться самостоятельно. Агентная автоматизация знаменует собой переход от традиционной автоматизации на основе правил к более динамичному, учитывающему контекст подходу. В то время как RPA играет важную роль в автоматизации структурированных, повторяющихся задач, агентная автоматизация позволяет обрабатывать сложные процессы принятия решений, которые могут адаптироваться в режиме реального времени. Это не просто расширение технологических возможностей RPA; это революционный подход, который отлично дополняет существующие предложения RPA, расширяя возможности предприятий по автоматизации более масштабных и сложных процессов.

Агентная автоматизация предполагает симбиотическое сочетание ИИ-агентов, RPA-роботов и людей. Люди определяют цели для агентов, обеспечивают управление и вмешиваются, когда требуется человеческое суждение и проверка (человек в цикле). Роботы повышают точность, производительность и эффективность ИИ-агентов, собирая данные, необходимые для принятия решений (например, для входа в систему, подключения и понимания информации в нескольких системах); они также могут выполнять широкий спектр других определённых действий для агентов.

Становится всё более очевидным, что организованная экосистема, состоящая из агентов, роботов и людей, управляемых с помощью одной платформы, обеспечивает более высокую производительность, безопасность и контроль.

Платформа UiPath™интегрирует передовой искусственный интеллект с платформами автоматизации, такими как и позволяет предприятиям:

• Воспользуйтесь преимуществами бесперебойной координации действий людей, роботов и ИИ-агентов

• Управляйте многоагентной экосистемой с помощью критически важных средств контроля, управления и безопасности, необходимых современным предприятиям

• Автоматизируйте динамические рабочие процессы в CRM, ERP и других системах

• Оптимизируйте процесс принятия решений с использованием данных в режиме реального времени

Такой подход обеспечивает возможности и масштабируемость, необходимые компаниям для расширения сферы автоматизации, сочетая интеллектуальные функции и действия для повышения эффективности.

Каковы преимущества агентного ИИ и агентской автоматизации?

Позволяя ИИ-агентам нового поколения выполнять более широкий спектр задач, чем когда-либо прежде, агентский ИИ значительно расширяет возможности автоматизации. Кроме того, он улучшает качество взаимодействия между агентами и людьми. Для предприятий это даёт ряд важных преимуществ:

Повышение эффективности и продуктивности

Уполномоченные программные агенты теперь могут выполнять сложные задачи, требующие принятия решений, которые ранее были недоступны машинам. Это позволяет сотрудникам сосредоточить свою энергию и опыт на стратегических инициативах, творческом решении проблем и построении более прочных отношений с клиентами — действиях, которые действительно способствуют росту бизнеса.

Улучшенный опыт работы с клиентами

Агентский ИИ совершает революцию в общении с клиентами, предоставляя персонализированный и адаптивный опыт в больших масштабах и с высокой скоростью. Используя сложные модели, ИИ-агенты могут определять намерения клиентов, прогнозировать потребности и предлагать индивидуальные решения, работая круглосуточно и без выходных для обеспечения постоянной и эффективной поддержки.

Стратегическое сотрудничество человека и искусственного интеллекта

Системы agentic с искусственным интеллектом могут не заменять обычных сотрудников, а повышать эффективность работы персонала, его продуктивность и вовлеченность. Благодаря плавной интеграции с существующими системами и процессами системы agentic с искусственным интеллектом могут формировать прочные партнерские отношения с рабочей силой. Это дает предприятиям больший совокупный потенциал и интеллект для решения сложных задач, автоматизации процесса принятия решений и повышения эффективности во всех своих организациях.

Каковы наиболее эффективные варианты использования agentic AI на сегодняшний день?

Оптимизация процесса рассмотрения страховых претензий

Страховой отрасли не привыкать к бумажной волоките и ручным процессам, но агентский ИИ меняет правила. Страховые компании могут использовать эту технологию для автоматизации всего процесса рассмотрения страховых случаев, от первоначальной подачи заявления до окончательной выплаты. Это позволяет ускорить обработку, сократить количество ошибок и значительно улучшить качество обслуживания клиентов.

Представьте себе агента с искусственным интеллектом, который может мгновенно оценить обоснованность претензии, собрать необходимую информацию из разных источников и общаться с клиентом понятным и чутким образом. Помимо ускорения процесса рассмотрения претензий, это снижает административную нагрузку на страховых агентов, позволяя им сосредоточиться на более сложных случаях и предоставлять более высокий уровень персонализированного обслуживания.

Оптимизация логистики и управления цепочками поставок

В мире логистики и управления цепочками поставок важна каждая минута. Задержки, сбои и неэффективность могут негативно сказаться на всей системе, costing бизнесу время и деньги. Агентский ИИ становится мощным инструментом для решения этих проблем.

Программные агенты Agentic на базе искусственного интеллекта могут анализировать огромные объемы данных в режиме реального времени, оптимизируя маршруты, прогнозируя потенциальные узкие места и даже корректируя уровень запасов в зависимости от колебаний спроса. Такая динамическая оптимизация может помочь обеспечить эффективную доставку товаров и услуг, снизить затраты и повысить удовлетворенность клиентов.

Расширение возможностей при принятии финансовых решений

Агентский ИИ также набирает популярность в финансовом секторе, позволяя программным агентам анализировать рыночные тенденции, оценивать инвестиционные возможности и даже создавать персонализированные финансовые планы для отдельных клиентов. Избавившись от необходимости проводить подробный анализ и составлять отчёты, финансовые консультанты теперь могут сосредоточиться на построении отношений и предоставлении стратегических рекомендаций.

Помимо рекомендаций по инвестициям, агентский искусственный интеллект также трансформирует методы управления рисками финансовых институтов. Agentic - агенты на базе искусственного интеллекта могут анализировать огромные объемы данных для выявления потенциальных рисков и уязвимостей, помогая финансовым учреждениям активно управлять своими рисками и обеспечивать соблюдение нормативных требований. Такой упреждающий подход сводит к минимуму потери и одновременно повышает общую устойчивость финансовой системы.

Ускорение открытия и разработки лекарственных средств

Отрасль здравоохранения переживает цифровую трансформацию, и агентский ИИ играет в этом ключевую роль. Например, программные агенты могут рекомендовать планы лечения на основе индивидуальных данных пациента, обеспечивая индивидуальный подход к лечению с учётом уникальных потребностей и истории болезни каждого пациента. Такой персонализированный подход к здравоохранению обещает улучшить результаты лечения и более эффективно использовать медицинские ресурсы.

Агентный ИИ также ускоряет поиск и разработку лекарств, позволяя программным агентам быстро анализировать большие массивы данных, выявлять потенциальные мишени для лекарств и прогнозировать их эффективность. Это ускоряет процесс исследования, что приводит к снижению затрат и позволяет ускорить выпуск жизненно важных лекарств.

Преобразование обслуживания и поддержки клиентов

Обеспечение исключительного качества обслуживания клиентов является главным приоритетом для компаний во всех отраслях. Agentic AI помогает улучшить обслуживание клиентов, позволяя программным агентам предоставлять персонализированную круглосуточную поддержку. И эта поддержка выходит далеко за рамки простых часто задаваемых вопросов и автоматических ответов.

Агенты по обслуживанию клиентов на базе искусственного интеллекта могут понимать устные и письменные запросы клиентов, решать сложные проблемы и даже предвидеть потребности клиентов, обеспечивая по-настоящему персонализированный опыт. Представьте себе виртуального помощника, который не только отвечает на ваши вопросы, но и активно предлагает актуальную информацию и рекомендации, основанные на ваших прошлых взаимодействиях. Этот гиперперсонализированный сервис повышает лояльность к бренду, предоставляя клиентам первоклассный опыт.

Ускорение и оптимизация тестирования

Агентное тестирование использует ИИ-агентов для выполнения ряда сложных и критически важных задач по тестированию под контролем человека. Например, агенты могут создавать регулярные отчёты о текущих тестовых проектах. Они могут разрабатывать, проводить и анализировать тесты приложений. Агенты могут сотрудничать с людьми, чтобы находить и устранять слабые места в планах и проектах по тестированию.

В чем разница между агентированным ИИ и генеративным ИИ?

Хотя и агентный ИИ, и генеративный ИИ (GenAI) являются ключевыми технологиями, их цели различаются. У каждой из них есть свои уникальные преимущества и области применения.

GenAI отлично справляется с созданием нового контента в различных форматах, включая текст, изображения, музыку и даже код. Он умеет генерировать идеи, создавать захватывающие истории и предлагать инновационные решения. Однако генеративный ИИ в первую очередь ориентирован на создание контента и полагается на человеческий вклад и рекомендации для определения контекста и целей своей работы.

С другой стороны, агентский ИИ ориентирован на действия и выходит за рамки создания контента, расширяя возможности автономных систем, способных самостоятельно принимать решения и действовать.

Эти системы могут анализировать ситуации, формулировать стратегии и выполнять действия для достижения конкретных целей с минимальным вмешательством человека. Они предназначены для автономной работы, адаптации к меняющимся условиям и обучения на собственном опыте.

По сути, в то время как GenAI фокусируется на создании, агентный ИИ фокусируется на выполнении. Результатом генеративного ИИ является новый контент, в то время как результатом агентного ИИ является серия действий или решений. Их можно использовать в тандеме для создания мощных решений, сочетающих креативность с действием. Например, модель GenAI может быть использована для создания маркетинговой копии, в то время как агентская система искусственного интеллекта может автономно развертывать эту копию по оптимальным каналам на основе данных в реальном времени и целей кампании.

Как мы дошли до этого с помощью agentic AI?

История агентского ИИ началась с первых чат-ботов, примитивных цифровых помощников, которые использовали базовое сопоставление шаблонов и деревья решений для имитации диалога. Эти чат-боты стали революционным шагом в развитии взаимодействия человека и машины, но они были ограничены в своей способности понимать нюансы языка, контекстные подсказки и сложные запросы.

Несмотря на свои ограничения, эти первые чат-боты заложили основу для разработки более сложных технологий искусственного интеллекта для общения. Они продемонстрировали потенциал ИИ для автономного взаимодействия с клиентами, например, для ответа на запросы клиентов, предоставления информации по запросу и даже для ведения простых диалогов. Однако зависимость чат-ботов от заранее заданных правил и шаблонных ответов ограничивала их способность обрабатывать сложные сценарии и адаптироваться к неожиданным действиям пользователей. У них просто не было когнитивных способностей для обработки более сложных и тонких взаимодействий.

Но затем значительные достижения в области возможностей ИИ и корпоративных технологий начали расширять возможности, что привело к появлению агентского ИИ.

Как большие языковые модели (LLM) способствовали появлению агентного ИИ?

С появлением мощных больших языковых моделей, таких как GPT-3 и GPT-4, ландшафт ИИ кардинально изменился. Эти модели, обученные на огромных массивах данных, продемонстрировали новую способность ИИ понимать и генерировать текст, похожий на человеческий. Разговоры стали более естественными и содержательными, открывая новые возможности для применения ИИ.

Представьте, что LLM — это мозг, управляющий агентским ИИ. Они обеспечивают основу для понимания естественного языка, позволяя агентам ИИ интерпретировать сложные инструкции, участвовать в содержательных беседах и даже генерировать творческий контент. Благодаря расширенным языковым возможностям агентский ИИ может взаимодействовать с пользователями более естественным и интуитивно понятным образом, открывая новые возможности для совместной работы и решения проблем.

Более того, LLM-модели позволили агентному ИИ рассуждать и принимать решения на основе обрабатываемой ими информации. Анализ больших объёмов данных и выявление закономерностей позволяет этим ИИ-агентам генерировать идеи, делать прогнозы и предпринимать действия, соответствующие их заранее заданным целям. Эта способность мыслить и действовать автономно является ключевой характеристикой агентного ИИ, отличающей его от традиционных технологий автоматизации.

Какие достижения в области машинного обучения способствовали развитию агентского ИИ — и каким образом?

Достижения в области алгоритмов машинного обучения в сочетании с постоянно растущей вычислительной мощностью ещё больше ускорили эту эволюцию. Теперь эти системы могут обучаться на основе огромных объёмов данных, совершенствуя свои возможности и становясь всё более адаптируемыми к новым ситуациям. Этот сдвиг проложил путь для более динамичных решений в области автоматизации и искусственного интеллекта.

Например, обучение с подкреплением — разновидность машинного обучения, при которой автономные агенты учатся, взаимодействуя с окружающей средой и получая обратную связь, — сыграло важную роль в развитии агентского ИИ, способного принимать решения на высоком уровне. Обучение методом проб и ошибок позволяет агентским системам ИИ оптимизировать свои действия для достижения конкретных целей даже в сложных и динамичных средах.

Какие технологические инновации и достижения способствуют внедрению агентского ИИ с помощью ИИ-агентов на предприятиях?

Интеграция инструментов ИИ с существующими корпоративными системами изменила правила игры. Это позволило автономным агентам получать доступ к множеству источников данных по всей организации — от систем управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) и планирования ресурсов предприятия (ERP) до инструментов управления цепочками поставок и персоналом. Разрушение разрозненности данных и объединение разрозненных систем позволяет агентному ИИ получать полное представление о вашем бизнесе, принимать более взвешенные решения на основе данных и автоматизировать сложные рабочие процессы.

Достижения в области облачных вычислений также сыграли решающую роль в развитии агентского ИИ. Облачные платформы, такие как Microsoft Azure и Amazon Web Services (AWS), обеспечивают масштабируемую вычислительную мощность и ёмкость хранилища, необходимые для обучения и развёртывания сложных моделей ИИ. Кроме того, сложные инструменты обработки данных позволяют компаниям извлекать ценную информацию из больших массивов данных в режиме реального времени, расширяя возможности агентского ИИ по принятию решений.

Кроме того, разработка решений для автоматизации на основе ИИ, таких как UiPath Platform™, ещё больше ускорила внедрение агентского ИИ. Эти платформы предлагают полный набор инструментов и сервисов, которые упрощают проектирование, разработку и внедрение автоматизированных систем на основе ИИ, позволяя компаниям создавать интеллектуальных агентов и управлять ими, которые могут выполнять широкий спектр сложных задач и процессов.

Как эти достижения объединились, обеспечив появление агентов с искусственным интеллектом?

Как уже говорилось выше, сочетание мощных больших языковых моделей, сложного машинного обучения и бесшовной интеграции с предприятием привело к появлению агентского ИИ — «мозгового центра» агентов ИИ. Благодаря значительно улучшенным аналитическим способностям, навыкам рассуждения, обучения и умозаключения, этот новый тип программных агентов теперь может работать с минимальным вмешательством человека, выполняя сложные динамичные процессы, которые когда-то считались исключительной прерогативой человеческого интеллекта. Они могут ставить цели, разрабатывать и оптимизировать процессы для выполнения работы. Они могут самостоятельно принимать решения о выполнении действий или направлять других агентов для запуска процесса. Они могут учиться на собственном опыте и со временем повышать свою эффективность.

Какие риски и проблемы возникают при внедрении agentic AI?

Потенциал агентного ИИ значителен, но важно помнить о потенциальных рисках, связанных с этой преобразующей технологией. По мере того, как системы ИИ становятся всё более автономными и эффективными, обеспечение их ответственного и этичного использования становится первостепенной задачей. Исследователи и разработчики активно работают над созданием структур и руководств, которые обеспечат прозрачную, справедливую и подотчётную работу агентного ИИ. Некоторые области, вызывающие серьёзную обеспокоенность:

Каковы некоторые рекомендации по внедрению agentic AI?

Сильное управление

Разработайте чёткие механизмы управления и соблюдения требований, которые определяют роли и обязанности всех заинтересованных сторон, участвующих в разработке и внедрении агентских систем ИИ. Это включает в себя разработку этических принципов использования ИИ, обеспечение соблюдения соответствующих нормативных требований и создание механизмов для регулярного мониторинга и аудита.

Безопасность и соответствие требованиям

Внедрите надёжные меры безопасности, такие как шифрование, контроль доступа и регулярную оценку уязвимостей, чтобы защитить конфиденциальную информацию и сохранить целостность агентских систем ИИ. Кроме того, обеспечьте соблюдение правил защиты данных и установите чёткие правила использования данных, чтобы снизить риски для конфиденциальности и соблюдать этические нормы.

Тестирование и валидация

Тщательное тестирование и проверка необходимы для обеспечения надёжности и безопасности агентских систем искусственного интеллекта. Проведите всестороннее тестирование в различных сценариях, включая как ожидаемые, так и непредвиденные ситуации, чтобы выявить и устранить потенциальные недостатки или непредвиденные последствия до внедрения системы в реальную среду.

Постоянный мониторинг и совершенствование

Системы агентного ИИ должны постоянно обновляться, чтобы обеспечивать свою эффективность и безопасность. Регулярная обратная связь, показатели эффективности и отзывы пользователей могут помочь выявить области, требующие улучшения, и позволить системе адаптироваться к меняющимся условиям. Постоянное обучение и совершенствование — ключ к максимальной отдаче и долговечности инвестиций в агентный ИИ.

Каким будет будущее агентского ИИ, агентской автоматизации и ИИ-агентов?

Огромные прорывы в области искусственного интеллекта, которые позволяют машинам работать почти как люди, создают революционные технологические изменения. Сегодня машины понимают нас лучше, чем когда-либо. Они могут учиться, прогнозировать, интуитивно понимать и рассуждать. Они могут выполнять неопределённые задачи, управлять сложными процессами и принимать взвешенные решения, которые всего год или два назад могли принимать только люди.

Короче говоря, агентский ИИ позволяет нам создать новую виртуальную рабочую силу, которая впервые в истории может выполнять работу специалистов в области знаний. Это открывает совершенно новые возможности для проектирования рабочих процессов, распределения работы между агентами и людьми, а также определения ролей людей и машин в многочисленных процессах в организации.

Хотя достижения в области агентного ИИ уже изменили некоторые способы взаимодействия и сотрудничества людей и машин, это лишь несколько капель в океане масштабных перемен. На горизонте маячит масштабная и неизбежная волна трансформации труда, которая только начинает формироваться и набирать обороты.

То, как будут работать самые современные и успешные компании через пять лет, — повсеместное использование автоматизации и искусственного интеллекта во всех сферах их деятельности, — то, что будут делать их сотрудники, то, что будут делать машины, и то, как люди и машины будут работать вместе, — будет мало похоже на то, как они работают сейчас. Они будут работать лучше, быстрее и эффективнее. Они будут отличаться выдающимся уровнем взаимодействия с клиентами, гибкостью в реагировании на текущие и будущие изменения, а также способностью достигать новых уровней продуктивности и вовлечённости сотрудников.

Возможности практически безграничны, и будущее агентного ИИ наполнено перспективами. По мере развития этой технологии она может изменить мир труда и роли людей и машин в этом мире.