В последно време различни чатботове като ChatGPT, Claude и Gemini заеха централно място в областта на изкуствения интелект. Тези инструменти обаче не са крайната цел за повечето предприятия. Значителен брой фирми се стремят да разработят изкуствен общ интелект (AGI) – технология, способна да разсъждава на нива, сравними или потенциално надвишаващи човешкия интелект. Независимо от това, пътуването до AGI включва няколко етапа на развитие.
Въпреки че чатботовете показват впечатляващи възможности, тяхната полезност е донякъде ограничена. Без елемента на автономия чатботовете могат да подобрят ефективността и производителността само до известна степен. Това ограничение допринася за тяхната неспособност да генерират очаквани приходи. По същество чатботовете представляват основния етап от напредъка на ИИ.
Това ограничение е причината AI фирмите да се фокусират все повече върху AI агентите като следващата вълна от AI иновации. За разлика от традиционните ботове за чат или автоматизираните ботове за поддръжка, които обикновено се срещат на бизнес уебсайтове, AI агентите са проектирани да надхвърлят простото следване на инструкции и могат да правят независими избори.
Взаимодействието със съществуващите ботове за поддръжка на клиенти често може да бъде разочароващо, тъй като те обикновено не успяват да разрешат проблемите бързо или ефективно – за разлика от представителите за поддръжка на хора. Въпреки това, появата на автономни AI агенти е настроена да трансформира това изживяване.
Дефиниране на AI агенти
Дефиницията на AI агентите остава донякъде двусмислена дори сред експертите, но тяхната визия продължава да се развива.
Въпреки това някои характеристики са добре разбрани. AI агентите са проектирани като модели, способни да вземат сложни решения автономно в рамките на сценарии от реалния свят. Те може да се нуждаят от случаен човешки надзор, но наборът от задачи, които могат да изпълняват, значително ще надмине този на настоящите чатботове.
Докато чатботове като ChatGPT могат да подобрят човешката продуктивност, AI агентите имат потенциала да заменят човешки роли, поне за по-прости задачи.
Разграничавайки се от съществуващите генеративни AI ботове, които функционират единствено чрез предсказване на следващата дума в последователност, AI агентите ще притежават способността да мислят критично и да разсъждават. Бегъл поглед върху такива способности за разсъждение вече беше наблюдаван с модела o1 на OpenAI.
Разсъждението обаче е само един аспект от това, което AI агентите са предназначени да постигнат.
Основна черта на AI агентите е тяхната способност да преследват цели, установени от хората, без постоянни инструкции, особено в сложни и непрекъснато променящи се среди. За разлика от настоящите чатботове, които разчитат на насоки стъпка по стъпка от хората, AI агентите ще изискват от потребителя само да определи крайната цел.
Проактивността е друга съществена характеристика; AI агентите не трябва да чакат подкани, както правят типичните чатботове.
Освен това ключов аспект на AI агентите е способността им да се учат от обратната връзка. Тези агенти могат непрекъснато да се развиват и да подобряват ефективността си, без да се нуждаят от човешка намеса; те се учат от своя опит.
Как работят AI агентите Представете си AI агент, който се занимава с клиентски проблем. Вместо просто да се придържа към твърд скрипт, той може да извлече информация като референтния идентификатор на клиента, да получи достъп до съответните вътрешни документи и да зададе допълнителни въпроси, за да разбере по-добре ситуацията, преди да предложи решения. Ако е необходимо, може да ескалира въпроса до човешки ръководител за одобрение. В крайна сметка, ако решението се окаже невъзможно, то може да пренасочи клиента към човешки представител.
Потенциални употреби
Поддръжката на клиенти е само една област, в която се очаква AI агентите да процъфтяват, но те вероятно ще се появят в много други области, като разработката на софтуер.
Прогнозите показват, че през следващите три години значителен брой компании ще наемат AI агенти за задачи по кодиране, като пренасочат човешките разработчици най-вече към ролите за преглед.
Много организации разработват агентски системи за подобряване на вътрешните работни потоци, преминавайки от етапи на доказване на концепцията към етапи на пилотиране. Въпреки че автоматизирането на задачи с агенти не е нова концепция, интегрирането на AI ще позволи на тези агенти да се справят с по-голямо разнообразие от задачи с по-голяма гъвкавост.
Много предприятия вече внедряват AI агенти за различни вътрешни функции, като някои като Agentforce на Salesforce предлагат предварителни версии на бизнеса. Само след няколко години AI агентите могат изцяло да заменят персонала на традиционния кол център.
Освен това много фирми вероятно ще възприемат мултиагентна система, при която различни агенти ще изпълняват специализирани функции, като същевременно поддържат комуникация и сътрудничество.
Обхватът на AI агентите се простира отвъд бизнеса; приложенията за личен асистент също се обновяват с възможности за AI. Идеалният AI агент би функционирал подобно на човешки асистент, управляващ покупки, организиране на пътувания или насрочване на срещи, със способността да взаимодейства с различни инструменти, включително уеб търсения и други AI системи.
Освен това AI агентите трябва да бъдат мултимодални, както беше демонстрирано от проекта Astra на Google на тяхната скорошна I/O конференция, способни да обработват аудио, изображения и видео входове.
Трябва да се отбележи, че няма да съществува нито един вид AI агент; различните контексти ще изискват различни набори от умения.
Текущи предизвикателства, пред които са изправени AI агентите
Въпреки значителния напредък, постигането на напълно автономни агенти представлява множество предизвикателства.
За да се квалифицират като наистина полезни и автономни, AI агентите трябва драстично да намалят процента на грешки. Понастоящем системите с изкуствен интелект са силно податливи на неточности, които трябва да бъдат намалени до под 1%, за да се улесни широкото им приемане. Постигането на намаление под 10% може да е сравнително лесно, но по-нататъшното му рафиниране ще се окаже по-трудно.
Освен това, в сценария за поддръжка на клиенти, обсъден по-рано, критична пречка е да се гарантира, че AI агент може да определи кога да ескалира проблем към човек, вместо упорито да се опитва да го разреши независимо, което може да доведе до увеличаване на разходите.
Контекстуалното разбиране представлява друго препятствие. Когато се предвижда използването на AI chatbots за задачи по кодиране, техните настоящи ограничения стават очевидни; те се борят с производството на код с дълга форма поради контекстни ограничения.
Сигурността и контролът на достъпа също трябва да бъдат разгледани, за да се реализира напълно потенциалът на AI агентите. С по-голямата автономия идва повишен риск, който налага предпазни мерки, за да се гарантира, че агентите на ИИ изпълняват само разрешени действия и имат достъп до разрешена информация.
Освен това проблеми като бързото инжектиране представляват уязвимости в сигурността, които трябва да бъдат управлявани.
Ресурсите, необходими за обучение на данни и изчислителна мощност, също представляват предизвикателства. Въпреки това, според някои от изявленията на Сам Алтман, може да има потенциални решения за проблема с данните за обучението, които вече се разработват.
Компаниите, занимаващи се с изкуствен интелект, усърдно работят за постигане на агентно бъдеще и се очаква много от тези предизвикателства да бъдат разрешени в близко бъдеще. Например Google в момента улеснява 2M контекстен прозорец и напредва към безкраен контекст.
По този начин, докато AI може да не работи в момента на нивата, на които се надяваме, бъдещето може да настъпи по-рано от очакваното. Бизнесът трябва да се подготви за интегрирането на AI агенти в своите операции. Ако смятате, че ще минат години, преди AI да може компетентно да се справи с отговорностите, които контролирате, преразгледайте. AI агентите са на хоризонта и е от съществено значение да развиете нови умения, за да се адаптирате към тази нововъзникваща реалност. Много компании са готови да започнат интегриране на AI агент още през следващата година, включвайки автономно вземане на решения, проактивност, адаптивност и капацитет за работа в сложни настройки и преследване на определени цели.
Вашият коментар