ИИ-агенты могут стать новой рабочей силой, но им все равно нужен руководитель

ИИ-агенты становятся все умнее и самостоятельнее. Но еще предстоит проделать большую работу, прежде чем агенты, управляемые ИИ, смогут по-настоящему выполнять широкий круг задач.

Все чаще мы слышим об агентах ИИ как о новых «цифровых работниках» - концепция, возникшая еще до того, как агентный или генеративный ИИ вошел в обиход в таких областях, как автоматизация роботизированных процессов. Цифровые работники призваны служить дисциплине и послушанию, но, как и у людей, у них тоже есть свои причуды.

Движение в сторону цифровой рабочей силы в последнее время делает большие скачки. Недавно компания Salesforce представила Agentforce 2.0, платформу цифровой рабочей силы для предприятий. Платформа позволяет «создать безграничную рабочую силу с помощью агентов с искусственным интеллектом для любого отдела, собранных с использованием новой библиотеки предварительно созданных навыков и способных выполнять действия в любой системе или рабочем процессе». Платформа также выходит далеко за рамки RPA, демонстрируя «улучшенные рассуждения и поиск данных для предоставления точных ответов и организации действий в ответ на сложные, многоэтапные вопросы», говорится в заявлении Salesforce. Агенты даже взаимодействуют в Slack.

Дополнение команд цифровой рабочей силой

Крупные организации используют платформу для пополнения своих команд цифровыми сотрудниками, добавил поставщик.

Талантов не хватает, а обучать их дорого, поэтому организации обращаются к искусственному интеллекту, чтобы помочь в работе с клиентами и справиться с отставанием в рабочих процессах, но больше не могут позволить себе «неадекватные решения, которые дают общие ответы», - заявили в Salesforce. Существующие решения, такие как «вторые пилоты», не могут обеспечить точные и надежные ответы на сложные запросы - например, персонализированные рекомендации при приеме на работу. Они не могут самостоятельно предпринимать какие-либо действия, например, давать рекомендации по продуктам».

Автономные цифровые работники теперь могут выполнять такую работу на многих уровнях, соглашаются лидеры отрасли. «Слияние квалифицированных новаторов, быстро развертываемых облачных инструментов, информированности клиентов и поддержки руководства создало идеальную среду для процветания агентского ИИ в 2025 году», - заявил ZDNET Крис Беннетт, директор по прозрачности и образованию в области ИИ компании Motorola Solutions.

Например, компания Motorola Solutions начала использовать агентный ИИ «для повышения уровня общественной безопасности и безопасности предприятий, используя приложения, которые анализируют и обрабатывают данные в режиме реального времени, чтобы оказать важнейшую и немедленную поддержку сотрудникам служб быстрого реагирования и безопасности», - заявил Беннетт. «Агенты ИИ никогда не скучают, не устают и не отвлекаются, автоматизируя повторяющиеся задачи и освобождая сотрудников для выполнения важнейших обязанностей и участия в общественной жизни». ИИ-агенты могут ускорить выполнение таких задач, как просмотр исторических видеозаписей, помочь следователям быстро найти пропавших людей с помощью поиска на естественном языке».

По словам Вишвеша Анантакришнана, соучредителя и вице-президента Aurascape, это происходит благодаря тому, что агенты ИИ интуитивно понимают процессы и «создают серию шагов или рецепт решения проблемы». Они также могут «предпринимать действия по выполнению этих шагов и даже сотрудничать с другими агентами». Соединяясь вместе, эти данные дают агентам представление о том, как функционирует предприятие».

Затем агенты ИИ «разрабатывают и выполняют сложные процессы, например, просматривают прогнозы спроса и принимают упреждающие меры по созданию и отправке форм заказов на дополнительные запасы до того, как запасы закончатся», - продолжает он. «Такой тип автоматизации экономит работникам значительное время и освобождает их от повторяющихся задач».

Агенты ИИ нуждаются в продуманном управлении

В то же время агенты ИИ нуждаются в продуманном управлении, как и в случае с человеческим трудом, и еще предстоит проделать определенную работу, прежде чем сотрудники, управляемые агентным ИИ, смогут действительно взять на себя широкий круг задач. «Хотя перспективы агентного ИИ очевидны, до широкого внедрения агентного ИИ на уровне предприятий еще несколько лет», - говорит Скотт Бичук, партнер Norwest Venture Partners. «Агенты должны быть надежными, учитывая их потенциальную роль в автоматизации критически важных бизнес-процессов».

Одной из проблем является отслеживание действий агентов ИИ. «Многие инструменты с трудом объясняют, как они пришли к своим ответам на основе конфиденциальных данных пользователей, а модели с трудом обобщают полученные знания», - говорит Анантхакришнан.

Непредсказуемость - одна из сопутствующих проблем, поскольку LLM «работают как черные ящики», - говорит Бичук. «Пользователям и инженерам сложно понять, успешно ли ИИ выполнил свою задачу и правильно ли он это сделал». Кроме того, он предупреждает, что агенты ИИ все еще ненадежны. «В системах, где ИИ создает собственные шаги для выполнения задач, выдуманные детали могут привести к увеличению количества ошибок по мере выполнения задачи, что в конечном итоге сделает результаты ненадежными».

Человеческие работники также способны легко и регулярно сотрудничать друг с другом. Для работников ИИ это совсем другая история. «Поскольку агенты будут взаимодействовать с множеством систем и хранилищ данных, добиться полной видимости - задача не из легких, - говорит Анантхакришнан. Важно, чтобы видимость фиксировала каждое действие агента». «Это означает глубокую видимость активности на конечных устройствах и возможность обработки данных в самых разных форматах». Затем важно иметь возможность «быстро объединить контекст с конечных точек с трафиком на уровне сети, чтобы определить данные, на основе которых действует агент», а также «распознать тип агента ИИ, взаимодействующего с вашими данными, будь то доверенное лицо или совершенно новый агент».

Системный инженер ИИ

Это может способствовать появлению новой роли, ориентированной на человека, - системного инженера ИИ. «Эта новая роль, связанная с обеспечением качества и надзором, станет необходимой для предприятий, поскольку они будут управлять и постоянно оптимизировать агентов ИИ», - говорит Бичук.

В многоагентных средах «агенты ИИ будут постоянно взаимодействовать и развиваться, потребляя новые данные для выполнения своих индивидуальных задач», - пояснил он. «Когда один из них получает плохие данные - намеренно или ненамеренно - и меняет свое поведение, он может начать выполнять свою работу неправильно или с меньшей точностью, даже если за день до этого он делал ее совершенно правильно. Ошибка одного агента может привести к каскадному эффекту, который ухудшит работу всей системы. Предприятия будут нанимать столько системных инженеров по ИИ, сколько потребуется, чтобы этого не произошло».

Компании и технологические команды могут быть «хорошо подготовлены к поддержке агентского ИИ, но нам еще нужно время и опыт, чтобы найти правильный баланс между агентскими и человеческими рабочими процессами», - советует Беннетт. «Мы советуем рассматривать ИИ как дополнение к человеческим экспертам, а не как их замену».