Lehet, hogy az AI-ügynökök jelentik az új munkaerőt, de még mindig szükségük van egy menedzserre
Az AI-ügynökök egyre okosabbak és függetlenebbek. De még mindig van tennivaló ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia által vezérelt munkaerő valóban sokféle feladatot el tudjon látni.
Egyre gyakrabban hallunk arról, hogy a mesterséges intelligencia ügynökei az új „digitális munkások” - ez a fogalom azelőtt jelent meg, hogy az ügynökök vagy a generatív AI elterjedt volna az olyan területeken, mint az aszrobotikus folyamatautomatizálás. A digitális munkásokat úgy tervezték, hogy a fegyelmet és az engedelmességet szolgálják, de az emberi munkásokhoz hasonlóan nekik is megvannak a sajátosságaik.
A digitális munkaerő irányába történő elmozdulás az utóbbi időben nagy ugráson ment keresztül, amelyet a Salesforce nemrégiben bemutatott, az Agentforce 2.0, a vállalatok digitális munkaerő-platformja. A platform „korlátlan számú munkaerőt tesz lehetővé az AI-ügynökökön keresztül bármely részleg számára, amelyet előre felépített készségeket tartalmazó új könyvtár segítségével állítanak össze, és amely bármilyen rendszeren vagy munkafolyamatban képes lépéseket tenni”. A Salesforce közleménye szerint a platform az RPA-n túlmutató lépéseket is tesz, és „továbbfejlesztett érvelést és adatlekérést tesz lehetővé, hogy precíz válaszokat adjon, és a műveleteket összehangolja az összetett, többlépcsős kérdésekre válaszolva”. Az ügynökök még a Slackben is kölcsönhatásba lépnek.
A csapatok bővítése digitális munkával
A nagy szervezetek kihasználják a platformot, hogy digitális munkaerővel bővítsék csapataikat - tette hozzá az eladó.
A tehetségek szűkösek és költséges a betanítása, ezért a szervezetek az MI-hez fordulnak, hogy segítsenek az ügyfelekkel való interakcióban és kezeljék a munkafolyamatok lemaradásait, de már nem engedhetik meg maguknak „nem megfelelő megoldásokat, amelyek általános válaszokat adnak” - szögezte le a Salesforce. "A létező megoldások, például a másodpilóták nehezen tudnak pontos, megbízható válaszokat adni összetett kérésekre - például személyre szabott útmutatást adni egy álláspályázathoz. Nem tudnak önállóan lépéseket tenni - például termékajánlatokkal ápolni a vezető pozíciót."
Az iparági vezetők egyetértenek abban, hogy az autonóm digitális dolgozók már számos szinten végezhetnek ilyen munkát. "A képzett innovátorok, a gyorsan telepíthető felhőeszközök, az ügyfelek tudatosságának és a vezetői támogatásnak a konvergenciája ideális környezetet teremtett az ügynöki mesterséges intelligencia virágzásához 2025-ben" - mondta a ZDNET-nek Chris Bennett, a Motorola Solutions mesterséges intelligencia átláthatóságért és oktatásért felelős igazgatója.
A Motorola Solutions például megkezdte az ügynöki mesterséges intelligencia kiaknázását "a közbiztonság és a vállalati biztonság javítása érdekében, olyan alkalmazásokkal, amelyek valós időben elemzik és felszínre hozzák az adatokat, hogy döntő, azonnali támogatást nyújtsanak az elsősegélynyújtóknak és a biztonsági személyzetnek" - mondta Bennett. "A mesterséges intelligencia ügynökei soha nem unatkoznak, fáradnak vagy elterelődnek, automatizálják az ismétlődő feladatokat, és felszabadítják a válaszadókat a kritikus felelősség és a közösségi szerepvállalás alól. Az AI-ügynökök felgyorsíthatják az olyan feladatokat, mint a történelmi videofelvételek áttekintése, és természetes nyelvi kereséssel segíthetik a nyomozókat az eltűnt személyek gyors megtalálásában."
Ez az AI-ügynökökön keresztül működik, amelyek intuitálják a folyamatokat, hogy "lépések sorozatát vagy receptet hozzanak létre a probléma megoldásához" - mondta Viswesh Ananthakrishnan, az Aurascape társalapítója és alelnöke. Ezenkívül "műveleteket hajthatnak végre e lépések végrehajtása érdekében, és még együttműködhetnek más ügynökökkel is. Együtt kombinálva ezek az adatok képet adnak az ügynököknek a vállalat működéséről".
Az AI-ügynökök ezután "összetett folyamatokat fejlesztenek ki és hajtanak végre, például keresleti előrejelzéseket néznek meg, és proaktív lépéseket tesznek a megrendelőlapok generálására és benyújtására, még mielőtt a készletek kimerülnének" - folytatta. "Ez a fajta automatizálás jelentős időt takarít meg a dolgozóknak, és megszabadítja őket az ismétlődő feladatoktól."
Az AI-ügynököket átgondoltan kell kezelni
Ugyanakkor az AI-ügynököket megfontoltan kell kezelni, csakúgy, mint az emberi munkánál, és van még tennivaló, mielőtt az AI-vezérelt munkaerő valóban sokféle feladatot el tudna látni. "Bár az ügynöki mesterséges intelligencia ígérete nyilvánvaló, néhány évre vagyunk attól, hogy az ügynöki mesterséges intelligencia széles körben elterjedjen vállalati szinten" - mondta Scott Beechuk, a Norwest Venture Partners partnere. "Az ügynököknek megbízhatónak kell lenniük, tekintettel a kritikus fontosságú üzleti folyamatok automatizálásában betöltött potenciális szerepükre."
Az egyik probléma az MI-ügynökök tevékenységének nyomon követhetősége. "Sok eszköz nehezen tudja megmagyarázni, hogyan jutott a felhasználók érzékeny adataiból a válaszokhoz, és a modellek nehezen tudják általánosítani a tanultakon túl" - mondta Ananthakrishnan.
A kiszámíthatatlanság egy ehhez kapcsolódó kihívás, mivel az LLM-ek „fekete dobozként működnek” - mondta Beechuk. "A felhasználók és a mérnökök számára nehéz megállapítani, hogy az AI sikeresen elvégezte-e a feladatát, és helyesen tette-e." Ezenkívül figyelmeztet arra, hogy továbbra is megbízhatatlanok az AI-ügynökök. "Azokban a rendszerekben, ahol a mesterséges intelligencia saját lépéseket hoz létre a feladatok elvégzéséhez, a kitalált részletek a feladat előrehaladtával több hibához vezethetnek, ami végül megbízhatatlanná teszi a kimeneteket."
A humán dolgozók is képesek könnyen és rendszeresen együttműködni. A mesterséges intelligencia dolgozói számára ez egy másik történet. "Mivel az ügynökök több rendszerrel és adattárral fognak kölcsönhatásba lépni, az átfogó láthatóság elérése nem könnyű feladat" - mondta Ananthakrishnan. Fontos, hogy látható legyen az ügynök minden egyes művelete. "Ez azt jelenti, hogy a végponti eszközökön végzett tevékenységek mélyen láthatók, és lehetőség nyílik az adatok sokféle formátumban történő feldolgozására." Ezután fontos, hogy „gyorsan kombinálhassuk ezt a kontextust a végpontokról a hálózati szintű forgalommal, hogy meghatározzuk az ügynök tevékenységeiről tájékoztató adatokat”, valamint „felismerjük az Ön adataival interfész AI-ügynök típusát, függetlenül attól, hogy megbízható entitásról van-e szó. , vagy egy vadonatúj ügynök."
Az AI rendszermérnök
Ez fellendítheti a kialakulóban lévő emberközpontú szerepet - az AI-rendszermérnököt. "Ez az új minőségbiztosítási és felügyeleti szerep elengedhetetlen lesz a vállalatok számára, mivel kezelik és folyamatosan optimalizálják az AI-ügynököket" - mondta Beechuk.
A többügynököt tartalmazó környezetekben "az MI-ügynökök folyamatosan kölcsönhatásba lépnek és fejlődnek, folyamatosan új adatokkal gazdagodva egyéni munkájuk elvégzéséhez" - magyarázta. "Ha valamelyikük rossz adatokat kap - szándékosan vagy akaratlanul - és megváltoztatja a viselkedését, akkor elkezdheti hibásan vagy kevésbé pontosan végezni a feladatát, még akkor is, ha egy nappal korábban teljesen jól végezte. Hiba az egyik ügynökben akkor olyan lépcsőzetes hatást válthat ki, amely lerontja az egész rendszert.
Lehet, hogy a vállalatok és a technológiai csapatok „jó pozícióban vannak az ügynöki mesterséges intelligencia támogatására, de még időre és tapasztalatra van szükségünk ahhoz, hogy megtaláljuk a megfelelő egyensúlyt az ügynöki és az emberi munkafolyamatok között” - tanácsolta Bennett. "Az a tanácsunk, hogy a mesterséges intelligenciát a humán szakértők kiegészítésének tekintsék, ne helyettesítőnek."