Агентская автоматизация

Сначала появилась роботизированная автоматизация процессов (RPA), которая использовала программных роботов для выполнения повторяющихся действий и задач, основанных на правилах. Затем появилась автоматизация на основе ИИ, которая расширила возможности автоматизации до процессов, требующих более высоких когнитивных навыков, таких как интеллектуальная обработка документов (IDP), интеллектуальный анализ коммуникаций и интеллектуальный анализ процессов. А теперь появилась агентная автоматизация.

1. Что такое агентская автоматизация?

Агентская автоматизация — это новейший этап эволюции автоматизации. Она позволяет программным «агентам», работающим на основе больших языковых моделей (LLM), генеративного искусственного интеллекта (GenAI) и больших моделей действий (LAM), а также других передовых технологий искусственного интеллекта, совершать автономные действия.ия

Агенты агентской автоматизации могут воспринимать окружающую среду, рассуждать и задавать вопросы о ней, а также формулировать и выполнять набор действий для достижения конкретных целей.

Людям не нужно структурировать и направлять работу этих агентов. Вместо этого агенты сами могут оценивать данные, выявлять закономерности, формулировать новые вопросы, делать выводы, структурировать процессы для выполнения работы и выполнять работу.

RPA и автоматизация на основе ИИ никуда не денутся.

Но агентская автоматизация меняет будущее автоматизации, делая её ещё более важной для бизнес-операций в мире, насыщенном цифровыми технологиями и ИИ. Теперь, когда к набору подходов к автоматизации добавилась агентская автоматизация, мы можем автоматизировать сложные бизнес-процессы, которые раньше были слишком нестандартными или непредсказуемыми для автоматизации.

Это означает, что теперь предприятия могут полностью автоматизировать сложные сквозные рабочие процессы. И теперь они могут автоматизировать «длинный хвост» процессов, которые до сегодняшнего дня не поддавались автоматизации.

2. Каковы преимущества использования агентской автоматизации?

Агентская автоматизация обеспечивает следующие преимущества для всех подразделений и отраслей промышленности:

Агентская автоматизация расширяет возможности автоматизации на более широкий спектр организационных процессов, позволяя автоматизировать задачи, которые ранее были слишком сложными или специфическими для традиционных ме

Эта технология обеспечивает скорость, дополнительную производительность и эффективность автоматизации для более широкого спектра медленных, ручных и дорогостоящих процессов, включая «длинный хвост» задач, с которыми традиционная RPA не может справиться самостоятельно. Агентская автоматизация хорошо работает в динамичных средах, где правила не всегда точны. Благодаря своей адаптивности и динамичности автоматизация теперь может применяться в сложных рабочих процессах, которые включают работу с неструктурированными данными, распознавание образов и принятие решений в режиме реального времени.

В то время как традиционные подходы к автоматизации, такие как RPA, успешно устраняют повторяющиеся задачи с заранее заданными правилами, они не так хорошо подходят для выполнения менее предсказуемой работы, не основанной на правилах. Это означает, что в сквозных процессах могут быть места, которые необходимо заполнять вручную. Благодаря агентской автоматизации, реализованной с помощью передовых технологий автоматизации, агенты теперь могут выполнять такие вероятностные, менее структурированные задачи, что позволяет полностью автоматизировать больше процессов.

Результат: с одной стороны, высокоэффективный и точный автоматизированный процесс, а с другой — больше времени для продуктивной работы, которая приносит больше пользы.

Для многих предприятий многие решения требуют быстрого анализа больших объёмов данных, чтобы делать точные выводы и оперативно принимать меры (подумайте, например, об оптимизации цепочки поставок в режиме реального времени, мгновенной выявлении мошенничества или выборе оптимальных действий для клиентов по запросу).

Поскольку агенты ИИ могут обрабатывать и анализировать данные со скоростью и в масштабах, недоступных человеку, и делать это в режиме реального времени, они могут быстро предоставлять высококачественную, точную и полезную информацию. Более того, благодаря постоянному или «по требованию» анализу информационных потоков агенты ИИ помогают принимать решения на основе наиболее точной и актуальной информации.

Чтобы оставаться конкурентоспособными, необходимо постоянно двигаться вперёд. Способность ИИ-агентов анализировать огромные объёмы данных, выявлять закономерности и давать рекомендации также распространяется на поддержку инноваций. Агенты могут автономно проводить сложный анализ, который помогает находить новые рынки, эффективно и быстро запускать новые продукты и определять способы предоставления более качественных, быстрых и дешёвых товаров и услуг. Кроме того, беря на себя трудоёмкий, низкоуровневый и базовый анализ, агенты могут освободить людей для того, чтобы они могли в большей степени использовать свои «человеческие» способности к творчеству, воображению и нестандартному мышлению для разработки по-настоящему новых идей.

Агентская автоматизация может расширить возможности сотрудников, предоставляя им ИИ-помощника для выполнения рутинных и повторяющихся задач, чтобы люди могли сосредоточиться на более творческой и стратегической работе. Такой подход не только повышает удовлетворённость работой, но и позволяет сотрудникам вносить более значимый вклад в достижение целей организации. Компании получают более вовлечённую и мотивированную рабочую силу, которая может заниматься «человеческими» делами, такими как творчество, воображение и инновации, — всё это является ключом к долгосрочному успеху и преимуществам.

Самые сложные агенты ИИ могут отслеживать собственную производительность, учиться и совершенствоваться со временем без значительного вмешательства человека. По мере обучения агентов процессы становятся ещё более эффективными.

Способность агентской автоматизации к постоянному самоконтролю не только способствует непрерывному совершенствованию процессов (см. выше). Она также позволяет быстро и точно рассчитывать влияние автоматизации и рентабельность инвестиций как на уровне задач, так и на уровне процессов. Организации могут видеть, как работают их бизнес-операции и какие области требуют дополнительного внимания. Компании также могут быть уверены в своих инвестиционных решениях и использовать результаты и аналитические данные для фокусировки и обоснования дополнительных инвестиций.

Предоставляя необходимые структуры и интеллектуальные возможности для использования наиболее подходящих и эффективных моделей для решения любой задачи, агентская автоматизация может помочь компаниям в полной мере использовать свои инвестиции в ИИ и расширить возможности ИИ, сократив при этом время окупаемости инвестиций.

Агентская автоматизация по своей сути масштабируема и гибка. Таким образом, независимо от того, нужно ли масштабироваться, чтобы справиться с возросшим спросом, быстро реагировать на изменения на рынке или переходить на новый рынок, агентская автоматизация обеспечивает гибкость и скорость, необходимые для реагирования на меняющиеся условия ведения бизнеса. Эта врождённая гибкость крайне важна для предприятий, стремящихся обеспечить свою деятельность в будущем.

3. В чём разница между агентской автоматизацией, автоматизацией на основе ИИ и RPA?

Организации могут выбирать из множества подходов и инструментов автоматизации для автоматизации процессов. RPA, автоматизация на основе ИИ и агентская автоматизация играют ключевую роль в автоматизации предприятий.

RPA идеально подходит для экономичной и точной обработки задач, основанных на правилах. RPA отлично справляется со структурированными данными и четкими инструкциями, что делает его идеальным для рутинных, предсказуемых процессов, таких как ввод данных и обработка счетов. Это важные задачи для большинства организаций, но зачастую они неинтересны и не требуют от человека особых навыков, творческого подхода или эмпатии. Таким образом, если поручить роботам выполнение таких повторяющихся задач, люди смогут заняться более важной работой.

Автоматизация на основе ИИ (иногда называемая «интеллектуальной автоматизацией») наделяет программных роботов продвинутыми навыками ИИ. Благодаря этим навыкам роботы могут выполнять более широкий спектр сложных задач, таких как понимание содержания документов, извлечение данных, определение тональности электронного письма и тому подобное. ИИ может включать в себя такие методы, как машинное обучение, обработка естественного языка (NLP), оптическое распознавание символов (OCR) и, в последнее время, генеративный ИИ и большие языковые модели (LLM). Задачи и процессы по-прежнему определяются людьми, но сами задачи требуют ряда возможностей, предоставляемых искусственным интеллектом.

Агентская автоматизация выводит автоматизацию на новый уровень автономии, используя возможности GenAI, чтобы предоставить агентам возможности анализировать неструктурированные данные, распознавать закономерности, планировать действия и принимать решения самостоятельно. Вместо того чтобы требовать, чтобы люди точно указывали роботам, что делать в рамках определенного процесса, agentic automation использует новейшие возможности GenAI, позволяющие агентам (думайте о них как о программных роботах с чрезвычайно высоким уровнем когнитивных навыков) действовать автономно при понимании, структурировании и выполнении своей работы.

Например, сотрудник-человек может дать агенту “подсказку о задаче”, например: “пожалуйста, составьте подробный отчет на основе данных из двух разных систем, который включает подробный анализ, рекомендуемые действия и обоснование этих действий”. Агент был бы способен самостоятельно определять, что должно быть сделано, где информацию можно найти в различных системах, как информацию необходимо анализировать и тому подобное. Затем агент мог бы разработать и выполнить рабочий процесс.

4. Будет ли автоматизация на базе RPA и искусственного интеллекта заменена агентской автоматизацией?

Ответ однозначный — «нет». В любом процессе есть множество задач и процессов, которые RPA может и должен выполнять. В частности, RPA будет работать с гораздо большей эффективностью, надёжностью и точностью, чем агентская автоматизация, при выполнении предсказуемых задач, основанных на правилах, которые не отличаются высокой сложностью и вариативностью. Что касается интеллектуальной автоматизации, она также обеспечивает более высокую вычислительную эффективность и, что важно, более высокую надёжность и достоверность, чем агентская автоматизация в таких областях, как обработка документов, анализ документов, интеллектуальный анализ данных и тому подобное. По этой причине агентская автоматизация с гораздо большей вероятностью будет сотрудничать с RPA и интеллектуальной автоматизацией, а не вытеснять их. Представьте себе мозаику из агентов и роботов с разным уровнем квалификации, которые работают вместе в рамках организованного процесса, и каждый выполняет свою работу наиболее эффективно и качественно.

Чтобы сделать это более реальным, рассмотрим следующий сценарий: для завершения сквозного процесса ИИ-агент может обратиться к роботам RPA, чтобы они выполнили рутинные действия, основанные на правилах. Если процесс требует понимания документов и извлечения информации из внутренних и внешних систем, ИИ-агент может использовать роботов с такими навыками интеллектуальной автоматизации.

5. Каковы некоторые распространенные области применения агентской автоматизации?

Несмотря на то, что агентская автоматизация — это всё ещё развивающаяся технология, она широко применяется в различных отраслях, подразделениях и классах процессов. Ниже приведены примеры успешного внедрения агентской автоматизации с оговоркой, что в будущем появится ещё много-много приложений.

Банковские и финансовые услуги

Агенты используются для анализа рыночных тенденций, оценки инвестиционных возможностей и даже для создания индивидуальных финансовых планов для отдельных клиентов, что позволяет финансовым консультантам сосредоточиться на построении отношений и стратегическом руководстве. В сфере управления рисками агенты анализируют огромные объёмы данных, выявляя потенциальные уязвимости, что помогает финансовым учреждениям заблаговременно управлять рисками и обеспечивать соблюдение нормативных требований.

Страхование

Агентская автоматизация позволяет страховым компаниям повысить эффективность своей работы. Например, страховые компании могут использовать эту технологию для автоматизации всего процесса рассмотрения страховых случаев, от первоначальной подачи заявления до окончательной выплаты. Агент с искусственным интеллектом может мгновенно оценить обоснованность заявления, собрать необходимую информацию из различных источников и даже компетентно и сочувственно общаться с клиентом. Помимо ускорения процесса рассмотрения страховых случаев, это снижает административную нагрузку на страховых агентов, позволяя им сосредоточиться на более сложных случаях и предоставлять более высокий уровень персонализированного обслуживания.

Государственный сектор

Государственные учреждения используют возможности агентской автоматизации для улучшения обслуживания граждан и оптимизации работы. Эта технология позволяет государственным учреждениям автоматизировать такие задачи, как обработка документов, анализ данных и распределение ресурсов, высвобождая ценные человеческие ресурсы для выполнения более сложных задач. Она также позволяет принимать решения на основе данных в таких областях, как городское планирование и здравоохранение, что приводит к повышению эффективности государственных услуг.

Производство

Агентская автоматизация открывает новую эру эффективности и производительности на производственных площадках. Алгоритмы профилактического обслуживания анализируют машинные данные в режиме реального времени, предотвращая поломки до их возникновения и сводя к минимуму дорогостоящие простои. Они также выступают в качестве тщательных инспекторов по контролю качества, используя системы на базе ИИ для проверки продукции с беспрецедентной точностью. А в сфере управления цепочками поставок агенты в режиме реального времени оптимизируют маршруты, прогнозируют потенциальные узкие места и даже корректируют уровень запасов в зависимости от колебаний спроса.

Телекоммуникации

В телекоммуникационной отрасли надёжность сети имеет первостепенное значение. Агентская автоматизация играет важнейшую роль в обеспечении бесперебойной связи, заблаговременно выявляя и устраняя потенциальные проблемы в сети. Это гарантирует бесперебойное обслуживание клиентов и сводит к минимуму время простоя.

Здравоохранение и науки о жизни

По мере стремительной цифровизации здравоохранения агентская автоматизация может ускорить его трансформацию. Агенты могут быстро диагностировать пациентов, используя оцифрованные медицинские изображения и данные о пациентах. Они также могут быстро составлять индивидуальные планы лечения, объединяя актуальные научные данные с историями болезни отдельных пациентов. При разработке лекарств агенты ИИ могут быстро анализировать большие массивы данных, выявлять потенциальные мишени для лекарств и проводить сложные симуляции для прогнозирования их эффективности — и всё это с целью ускорить вывод на рынок жизненно важных препаратов.

Опыт работы с клиентами

Агентская автоматизация повышает качество обслуживания клиентов во всех отраслях. Она обеспечивает персонализированные рекомендации и круглосуточную поддержку, благодаря чему клиенты чувствуют, что их слышат и ценят. Инструменты анализа настроений оценивают отзывы клиентов в режиме реального времени, позволяя компаниям оперативно реагировать и совершенствовать свои предложения, формируя устойчивую лояльность и обеспечивая стабильный рост. И эта поддержка выходит далеко за рамки простых часто задаваемых вопросов и автоматических ответов. Оснащенные агентским ИИ, агенты могут понимать устные и письменные запросы клиентов, решать сложные проблемы и даже предугадывать потребности клиентов, обеспечивая персонализированный и проактивный подход.

Опыт работы сотрудников

Часто руководители отвечают за повышение вовлечённости сотрудников, отвечая на их вопросы и отзывы, которые появляются в результате внутренних коммуникаций, блогов и объявлений. Агенты ИИ используются для сбора и обобщения этих сообщений, связывания комментариев с этими обобщениями, определения того, нужно ли руководителю отвечать на комментарий, назначения комментария нужному руководителю и отправки каждому руководителю по электронной почте краткого обзора необходимых действий с указанием приоритетности. Это даёт руководителям больше времени для подготовки качественных персонализированных ответов и гарантирует, что они не пропустят важные сообщения от сотрудников.

Средства, оборудование и управление продукцией и мониторинг

Интеграция агентного ИИ с Интернетом вещей (IoT) порождает множество вариантов использования, которые обещают произвести революцию в управлении тяжёлым оборудованием, объектами и продуктами по всему миру. Представьте себе сеть взаимосвязанных устройств и датчиков, каждое из которых оснащено ИИ-агентом, способным отслеживать, анализировать и оптимизировать операции в режиме реального времени. Это может произвести революцию в таких отраслях, как производство, здравоохранение и транспорт, и привести к повышению эффективности, снижению затрат и улучшению безопасности.

6. Какая инфраструктура и технологии необходимы для поддержки автоматизации управления на уровне предприятия?

Агентская автоматизация требует целого ряда технологических возможностей, включая:

Агентский ИИ часто называют следующим шагом в развитии больших языковых моделей. Но хотя большие языковые модели необходимы, они не являются достаточным условием. Скорее, агентский ИИ использует совокупность различных методов ИИ и машинного обучения. К ним относятся передовые подходы, такие как обучение с подкреплением, глубокое обучение и модели обучения с учителем/без учителя, которые позволяют автономно принимать решения; обработка естественного языка и компьютерное зрение, которые позволяют агентам использовать документы и другие мультимодальные данные для понимания контекста, в котором они работают; а также модели машинного обучения, которые анализируют исторические данные для прогнозирования будущего, чтобы агенты могли предвидеть будущее и принимать упреждающие решения.

Рабочее место, на котором все бегают и занимаются своими делами, а никто не умеет организовывать собственные рабочие процессы, будет довольно хаотичным и непродуктивным. То же самое можно сказать и об агентском рабочем месте. Вот почему гибкая и мощная оркестрация процессов необходима для агентской автоматизации. У агентов должна быть «высшая власть», которая поможет им координировать задачи, управлять рабочими процессами и оптимизировать операции для достижения заранее определённых целей. Функция оркестрации процессов должна поддерживать динамическое выполнение рабочих процессов, то есть обеспечивать эффективную совместную работу нескольких агентов, выполняющих различные задачи. Она также должна поддерживать многоагентское взаимодействие, чтобы процессы с участием нескольких агентов, роботов и людей выполнялись плавно и синхронно.

Межкорпоративные и независимые сквозные процессы почти всегда включают в себя несколько систем, приложений и технологий. Поэтому возможности оркестрации должны быть — способны работать во всей экосистеме корпоративных технологий. И если разные решения принимаются разными агентами — процесс, называемый распределенным принятием решений, — возможности оркестрации процессов должны обеспечивать правильную последовательность решений, действий и данных для других решений.

Триггер — это событие или действие, которое побуждает агента искусственного интеллекта к действию, будь то содержание электронного письма, запрос от сотрудника, сообщение о неблагоприятной погоде, сигнал от устройства Интернета вещей (IoT) или множество других событий. Они играют фундаментальную роль в инициировании и руководстве действиями агентов искусственного интеллекта и необходимы для обеспечения того, чтобы агенты могли реагировать динамически без вмешательства человека. Следовательно, каждая агентская система требует возможности идентифицировать триггеры и оповещать нужного агента (ов). Для этого необходима возможность непрерывного и точного отслеживания процессов, входных данных, действий, а также внутренних и внешних событий.

RPA — это критически важная возможность для выполнения агентской автоматизации. Представьте, что роботы RPA выполняют большую часть задач в рамках сквозного агентского рабочего процесса.

Агентские системы должны уметь автономно и автоматически извлекать уроки из прошлого опыта и адаптироваться для повышения своей эффективности. Подобно тому, как люди учатся на своих ошибках, агенты должны уметь выявлять ошибки — например, при интерпретации неструктурированных данных, выявлении закономерностей или принятии решений на основе контекста — и использовать эту обратную связь для адаптации и оптимизации. Для этого необходимо объединить автоматизированный процесс обратной связи/оценки с моделями искусственного интеллекта и машинного обучения.

Чтобы принимать правильные решения, ИИ-агент должен понимать среду, в которой он работает. Это может включать в себя всё: от бизнес-правил и политик до исторических решений и конкретной информации о клиентах, продуктах, партнёрах или поставщиках, а также ценностей и поведенческих норм компании. Агентские системы должны иметь возможность предоставлять своим агентам соответствующий контекст и ситуационное понимание, необходимые для принятия решений, понимания, прогнозирования и действий. В агентские системы необходимо встраивать автоматизированные процессы, позволяющие агентам получать доступ к этим контекстным данным.

Разработка подсказок с помощью ИИ необходима для повышения эффективности агентских систем, особенно тех, которые используют большие языковые модели для понимания естественного языка, принятия решений или взаимодействия. Разработка подсказок с помощью ИИ повышает способность людей создавать и оптимизировать подсказки. Более качественные подсказки позволяют агентским системам ИИ достигать большей точности, действовать более контекстно-зависимым образом и достигать ключевых бизнес-целей, сводя к минимуму ошибки и предубеждения. Результат: более продуктивная, адаптивная и удобная для пользователей агентская автоматизация.

Агенты ИИ могут выступать в качестве виртуальных коллег и высокоинтеллектуальных помощников (например, вторых пилотов), но для максимальной эффективности они должны иметь возможность естественного взаимодействия с людьми с помощью интуитивно понятных интерфейсов, таких как чат-боты, голосовые помощники и тому подобное. Кроме того, агентские системы должны упрощать и облегчать вовлечение человека в процессы, чтобы люди могли быстро выявлять исключения и проблемы с производительностью и реагировать на них.

Системы искусственного интеллекта часто работают с конфиденциальными данными, которые необходимо защищать от внутренних и внешних угроз. Поэтому им требуются инструменты безопасности на основе ИИ, которые могут автономно выявлять и снижать эти риски без постоянного контроля и вмешательства человека. Кроме того, системы должны обеспечивать, чтобы автоматизированные процессы и решения, принимаемые ИИ, были справедливыми, непредвзятыми и соответствовали правовым и нормативным стандартам. Поэтому агентские системы ИИ должны включать в себя как автономные возможности аудита и мониторинга, так и поддержку управления человеком, включая прозрачность, мониторинг и контроль.

7. Какие проблемы ввозникают при внедрении агентской автоматизаци?

Хотя агентская автоматизация открывает перед бизнесом огромные возможности, её внедрение сопряжено с трудностями и соображениями, которые требуют пристального внимания.

Обеспечение надежного принятия решений

Сама суть агентской автоматизации заключается в её способности принимать автономные решения. Но вместе с этой автономностью приходит и ответственность. Обеспечение точности и безопасности этих решений имеет первостепенное значение. Динамическая природа агентской автоматизации означает, что агенты ИИ должны быть тщательно протестированы и проверены в различных сценариях, чтобы выявить и устранить потенциальные предубеждения или ошибки. Для контроля и управления системами на базе ИИ необходим надёжный процесс проверки, а также участие человека, чтобы гарантировать заинтересованным сторонам, что решения являются обоснованными и надёжными.

Конфиденциальность и безопасность данных

Агентская автоматизация может включать процессы, связанные с конфиденциальными данными, что делает конфиденциальность и безопасность данных первостепенной задачей. Поскольку эти системы становятся все более взаимосвязанными с корпоративными приложениями и инфраструктурой, внедрение строгих мер безопасности является обязательным условием. Это включает шифрование, контроль доступа и регулярные аудиты для защиты данных и поддержания соответствия нормативным требованиям. Создание надежной основы для инициатив по автоматизации агентства имеет решающее значение для защиты ваших операций, репутации и информации клиентов.

Уверенно ориентируясь в сложных условиях

Сложность агентской автоматизации, предполагающей интеграцию ИИ и моделей машинного обучения, может создавать трудности при настройке и интеграции. Однако сотрудничество с опытными поставщиками может значительно упростить этот процесс. Сотрудничество с экспертами, которые разбираются в нюансах технологий ИИ и в ваших конкретных бизнес-потребностях, позволит вам уверенно справляться со сложностями и обеспечить бесперебойную реализацию.

Определение приоритета этичных методов искусственного интеллекта

Внедрение автоматизации на основе ИИ поднимает важные этические вопросы. Обеспечение прозрачности процессов принятия решений с помощью ИИ, устранение потенциальных предвзятостей в моделях и сохранение подотчётности — всё это имеет решающее значение для ответственного внедрения ИИ. Компании должны уделять приоритетное внимание справедливости, равноправию и этичным методам использования ИИ, чтобы завоевать доверие клиентов, сотрудников и заинтересованных сторон.

Для решения этих проблем требуется проактивный и вдумчивый подход. Решая их, компании могут в полной мере использовать потенциал агентской автоматизации для повышения эффективности, внедрения инноваций и роста, обеспечивая при этом ответственное и этичное использование ИИ.