Только получается осмыслить бум генеративного ИИ, как на очереди новый взрывной тренд. Недавний отчёт PwC предрекает настоящую революцию ИИ-агентов во всех областях уже в следующем году. 

О чём речь
ИИ-агент — это автономная система, которая принимает решения и выполняет задачи с минимальным вмешательством человека. Он анализирует данные, взаимодействует с окружающей средой и обучается на основе опыта. Например, API Responses от OpenAI позволяет создавать собственных ИИ-агентов, способных искать информацию в интернете, анализировать файлы и выполнять задачи от имени пользователя. HubSpot AI помогает анализировать клиентов, сегментировать аудиторию и делать рассылки. А Paradox автоматизирует рекрутинг и отбор кандидатов, назначает собеседования и формирует оффер. 

ИИ-агент и ИИ-ассистент — это одно и то же?
Не совсем. Если сравнивать ИИ-агентов с ИИ-ассистентами, то последние — это второй пилот, а первые — автопилот. Агентный ИИ превосходит чат-ботов по точности ответов и сложности задач. Он повышает эффективность и снижает потребность в человеческом контроле, анализирует бизнес-процессы и стратегии, помогая компании добиваться глобальных и промежуточных целей. 

Зачем в этом разбираться
Тем, кто сумеет быстро перестроить процессы и внедрить ИИ-агентов в свою среду, обещают рост производительности и инновационные прорывы. В производстве, здравоохранении и финансах это принесёт $2,6–4,4 трлн к 2030 году. 

И такие примеры уже есть: 

🔹Siemens использует ИИ для прогнозирования отказов оборудования, уменьшая затраты на 20% и увеличивая время работы на 15%.

🔹Amazon использует ИИ для персонализированных рекомендаций, повышая продажи на 35%.

🔹DHL оптимизирует маршруты, экономя на эксплуатационных расходах 15%.

🔹Netflix улучшает показатели удержания клиентов на 10%.

🔹Coca-Cola использует ИИ для маркетинга, снижая время разработки контента на 50%.

Более того, появились первые вакансии специально для ИИ-агентов. 

Ок, что надо делать?
Авторы отчёта советуют начать со стратегии, чтобы согласовать ИИ с основными бизнес-целями и задать новые, которые достижимы с применением технологии. Для первого этапа лучше выбрать небольшие процессы и направления, чтобы учесть ошибки перед масштабированием. Сами ИИ-агенты также должны отвечать задачам бизнеса и масштабироваться вместе с ним. 

Затем — перестроить ключевые процессы и сформировать гибридные команды сотрудников и ИИ-агентов, разграничив зоны ответственности так, чтобы ключевые решения не принимались без контроля человека.

Кроме того, важно инвестировать в качественные данные, то есть не просто закупать или собирать дата-сеты, но и фильтровать их по различным параметрам, интегрировать в системы управления данными и другие сервисы, чтобы принимать решения на основе максимально точной информации. 

Наконец, стоит обучить сотрудников, чтобы у них были знания и навыки для работы с ИИ-агентами. Причём учёба должна быть непрерывной, ведь сотрудникам важно быть в курсе всех инноваций и уметь их внедрять.

Что может пойти не так?  
Конечно, есть проблемы, из-за которых ИИ-агенты пока не стали массовыми. Например, высокая стоимость разработки и внедрения, зависимость от больших массивов данных и низкая адаптивность. Если бизнес-процессы в компании резко изменились, ИИ-агенты могут далеко не сразу среагировать. А главное — если доверить им принятие стратегических решений, то кто будет нести за них ответственность?

Подписывайтесь 👉 @yab2btech