Согласно последнему опросу EY US AI Pulse Survey, корпоративные бюджеты вкладываются в проекты по разработке агентного ИИ в различных отраслях, но большинство лиц, принимающих решения, по-прежнему не знают, что именно они покупают.
Этот термин используется повсюду, его применяют ко всему, что хоть отдаленно напоминает генеративный искусственный интеллект, а руководители дают добро на десятки миллионов долларов, не имея реального представления о том, что эти системы на самом деле делают. Это создает разрыв между cash и возможностями, и этот разрыв немал.
Каждый пятый из опрошенных руководителей высшего звена заявил, что их компания уже вложила более 10 миллионов долларов в ИИ, и почти треть планирует сделать то же самое в следующем году.
Дэн Диасио, руководитель глобального направления ИИ в EY, не выглядел удивленным. «Агентный ИИ вызывает большой ажиотаж, и многие участники рынка хотят этим воспользоваться», — сказал Дэн. «Мы наблюдаем невероятный ребрендинг всего, что связано с генеративным ИИ, представляя это как „агентный ИИ“»
В чём проблема? Большая часть того, что компании называют «агентными» системами, по-прежнему работает как ассистент. Вы что-то вводите, а она что-то выдаёт. Она может порекомендовать следующий шаг или автоматизировать какую-то административную работу, но ничего не делаетdent. Дэн сказал, что настоящие агенты знают, когда нужно выполнить задачу, понимают контекст и обрабатывают каждый шаг без указаний.
Лидеры тратят больше, внедряют меньше
Несмотря на резкое увеличение расходов, внедрение идет очень медленно. Только 14% опрошенных руководителей заявили, что их компания полностью внедрила агентный ИИ. Все остальные застряли в пилотном режиме. Дэн сказал, что этот разрыв объясняется тем, что компании не готовы к таким требованиям.
«Это включает в себя наличие систематизированных, высококачественных знаний для управления этими системами, а также четкое понимание того, как компании справляются с масштабными изменениями между нынешним и будущим состояниями». Перевод: нет основы — нет внедрения.
Даже с учетом отдачи от более ранних инструментов ИИ, большинство компаний не решаются двигаться дальше. Дэн сказал, что именно сочетание технических недостатков и сопротивления изменениям замедляет процесс. «Хотя это сочетание создает атмосферу неопределенности, оно дает организациям четкий план действий», — сказал он. Этот план? Сначала исправить внутренний беспорядок. В противном случае это просто более дорогостоящие пилотные проекты, которые ни к чему не приведут.
Дипанкар Матур, заместитель директора компании Searce, заявил, что сама идея полномасштабного внедрения сейчас практически бесполезна. «Это как пытаться попасть в постоянно движущуюся мишень», — сказал Дипанкар.
В процессе развития агентного ИИ нет единого момента запуска. Вместо этого речь идёт о постоянных обновлениях. Яdent, что нуждается в автоматизации, решаю, что наиболее важно, использую лучшие доступные инструменты, а затем немедленно их улучшаю. «Этот цикл улучшений — не временный проект; это постоянная операционная необходимость», — сказал он.
Руководители defiроли, обеспечивают безопасность систем и раскрывают потенциал команд
Дэн сказал, что способ избежать страха и путаницы — это рассматривать взаимодействие ИИ и человека как настоящее партнерство. Необходимо четко определить, кто за что отвечает. «Это означает разработку стратегии, которая описывает, какие задачи будет выполнять ИИ и какие роли будут играть люди», — сказал он. Это устраняет сомнения и дает сотрудникам возможность работать с инструментами, а не против них.
Но это работает только в том случае, если у ИИ есть с чем работать. «Задачи выполняются на основе знаний и опыта, то есть информации, которая может существовать только в головах работников», — сказал Дэн. Такие знания не хранятся в базе данных. Их необходимо собрать и преобразовать в структурированный материал. Агентным системам это необходимо для принятия обоснованных решений. Нет ввода — нет вывода.
А еще есть кибербезопасность. Дэн сказал, что чем больше агентов в производстве, тем больше уязвимостей. «Мы начинаем получать все больше новостей о киберугрозах, связанных со многими агентами», — сказал он. Это означает, что компаниям необходимо с самого начала разрабатывать планы кибербезопасности, ориентированные на ИИ. Установить правила использования данных, конфиденциальности, этики и того, когда необходимо вмешательство человека. «Заблаговременно решая эти вопросы управления, руководители могут создать надежную и прозрачную систему», — сказал он.
Дипанкар также настаивал на предоставлении командам прямого доступа к инструментам ИИ. Он сказал, что для создания чего-то полезного больше не требуется быть инженером. «Барьер для внедрения ИИ значительно снизился», — сказал он. Но полагаться на руководящие комитеты или централизованные советы по ИИ только замедляет процесс. «Настоящий прогресс требует от лидеров активной поддержки и содействия этому широкому внедрению»
Он сказал, что наиболее прогрессивные компании создают внутренние центры передового опыта в области ИИ. Это не гигантские отделы, а всего лишь сплоченные команды экспертов, которые внедряются в различные бизнес-подразделения, обучают их и помогают им создавать собственные рабочие процессы на основе агентов. «Самые успешные предприятия создают небольшие элитные команды специалистов уровня «черного пояса» в области ИИ», — сказал он.
