Prognozy na przyszłość generatywnej AI
Według prognoz Gartnera, do 2028 roku jedna trzecia interakcji ludzi z generatywną sztuczną inteligencją (AI) przekształci się z prostego komunikowania się z modelami językowymi w bezpośrednią współpracę z autonomicznymi agentami opartymi na intencjach. To znaczący krok naprzód w porównaniu z obecnymi asystentami AI, które działają głównie w trybie reaktywnym.
Przygotowanie na nowy etap technologiczny
Agenci AI to nowy etap rozwoju generatywnej AI. Dla kadry zarządzającej kluczowym przesłaniem jest konieczność przygotowania się na ten skok technologiczny. Warto zacząć już teraz, wprowadzając asystentów AI w mniej ryzykownych zastosowaniach, by stopniowo przechodzić do bardziej krytycznych obszarów.
Agenci AI jako wyspecjalizowani pracownicy
Agenci AI mogą być postrzegani jako wyspecjalizowani, niezmordowani pracownicy organizacji, których zadaniem jest rozwiązywanie konkretnych problemów biznesowych. Przyspieszenie adopcji tej technologii już teraz przynosi pozytywne rezultaty, co jest widoczne w wielu branżach, od automatyzacji marketingu po generowanie kodu.
Autonomia i proaktywność agentów AI
W odróżnieniu od tradycyjnych asystentów, agenci AI działają w sposób proaktywny i autonomiczny. Są w stanie podejmować decyzje i wykonywać działania bez potrzeby ingerencji człowieka. To oznacza, że mogą obsługiwać złożone, wieloetapowe procesy od początku do końca, stale monitorując dane i reagując na zmiany w czasie rzeczywistym.
Generowanie treści i śledzenie działań
Agenci mogą generować wysokiej jakości treści, co skraca czas przeglądu wyników o 20-60%. Ich działania są łatwo śledzalne, co umożliwia pełną weryfikację każdego kroku i wykorzystanych źródeł danych. Dzięki swojej wyspecjalizowanej naturze, agenci mogą być precyzyjnie dopasowani do rozwiązywania konkretnych problemów w różnych obszarach, takich jak finanse, HR czy marketing.
Zastosowanie agentów AI w różnych sektorach
Przykładowo, w sektorze finansowym agent AI mógłby w czasie rzeczywistym wykrywać i zapobiegać oszustwom. W HR analizowałby dane kandydatów w celu identyfikacji najlepszych talentów, a w marketingu na bieżąco optymalizowałby kampanie reklamowe, maksymalizując zwrot z inwestycji.
Współpraca agentów AI w systemach wieloagentowych
Integracja agentów w ramach wieloagentowych systemów pozwala im na współpracę, wymianę danych i podejmowanie skoordynowanych decyzji, bez potrzeby nadzoru ze strony człowieka. Jednak brak jest jeszcze infrastruktury, która w pełni wspierałaby taką współpracę między agentami, co stanowi dużą szansę dla startupów na rozwój w tej dziedzinie.
Wyzwania związane z wdrożeniem generatywnej AI
Pomimo rosnącej popularności generatywnej AI, jedynie 14% organizacji korzysta obecnie z tych technologii, pomimo że 97% chciałoby je wdrożyć. Barierami są nie tylko wyzwania techniczne, takie jak zarządzanie bezpieczeństwem i zaufaniem, ale także potrzeba odpowiedniego przetwarzania danych oraz unikanie pętli decyzyjnych, które mogą blokować działanie agentów.
Pierwsze kroki w stronę agentów AI
Pierwszym krokiem na drodze do wprowadzenia agentów AI jest wdrożenie generatywnych asystentów AI, co pozwala organizacjom na zdobycie doświadczenia z nową technologią. Kluczowe jest zaangażowanie pracowników, którzy najlepiej znają procesy biznesowe i mogą wskazać, gdzie AI przyniesie największe korzyści.
Zarządzanie danymi przed wdrożeniem AI
Przed wdrożeniem AI organizacje muszą zadbać o czystość danych i zarządzanie dostępem. Proces ten wymaga stopniowego podejścia, zaczynając od prostszych przypadków użycia, co pozwoli na wypracowanie niezbędnych fundamentów do przyszłej integracji agentów AI.
