По мере того как агенты ИИ множатся, ИТ-отдел становится новым отделом кадров

Поскольку ИИ-агенты быстро становятся все более мощной силой корпоративных микросервисов, их необходимо будет приобретать, адаптировать и направлять — так же, как и их коллег-людей. Вот как это работает.

Роль агентного ИИ в подключенных предприятиях гораздо глубже, чем роль вспомогательных приложений. Агенты ИИ быстро становятся новой силой, стоящей за микросервисами, которые формируют ткань корпоративных систем. Кроме того, по мере распространения этих агентов отделы информационных технологий станут виртуальными отделами «человеческих ресурсов», которые будут приобретать, адаптировать и направлять помощников на основе искусственного интеллекта параллельно с ролью HR в управлении человеческим капиталом.

Таковы выводы панельной дискуссии, организованной Deloitte на недавнем Всемирном мобильном конгрессе, посвященной растущей роли агентов ИИ на предприятиях. Участники дискуссии отметили, что агентная архитектура напоминает появление микросервисных архитектур, разбивающих монолитные приложения на гибкие, независимые, небольшие кусочки.

«Агентный ИИ — это следующий шаг в разрушении и решении проблем», — сказал Брайан Томпсон, вице-президент по управлению продуктами GreenLake в HPE. В частности, с помощью агентного ИИ есть возможности «использовать эти типы моделей и разбить их на микросервисный подход для их решения, разбив их на специализированные сервисы».

Агентный ИИ позволяет объединить корпоративные рабочие процессы, соглашается Фред Девуар, глобальный руководитель архитектуры решений для телекоммуникационных компаний в Nvidia. «Мы берем компоненты и объединяем их в архитектуру RESTful. Nvidia смогла оптимизировать их с помощью наших микросервисов, а затем объединить эти микросервисы в чертежи, чтобы обеспечить очень быстрое время получения выгоды или первых результатов».

Конечно, агентный ИИ предоставляет возможности, выходящие далеко за рамки традиционных микросервисных архитектур. «До сих пор у нас не было технологии, которая могла бы генерировать идеи или реализовываться независимо», — сказал Абди Гударзи, руководитель отдела продуктов искусственного интеллекта, инноваций и новых бизнесов Deloitte. «Просто подумайте об этом заявлении и о любом другом программном комплексе, с которым вы когда-либо имели дело. Никто из них не мог самостоятельно выполнить что-либо из этого. В этом и заключается сила искусственного интеллекта».

Агентные сервисы ИИ берут на себя многие обременительные задачи людей — по сути, формируется параллельная рабочая сила, но она внедряется и управляется ИТ-отделом, а не отделом кадров. «Управление человеческим капиталом и управление капиталом агентного ИИ — это одно и то же, верно?» — сказал Девуар. «Но разница в том, что вместо HR для людей теперь у вас есть ИТ-отдел, который действует как HR для всех этих агентов». ИТ-отдел также берет на себя функции «курирования, охраны, обучения и тонкой настройки агентов ИИ для выполнения конкретных задач и взаимодействия с человеческими рабочими процессами. Это немалый подвиг. На это уходит много усилий. Это похоже на HR на гораздо, гораздо более глубоком техническом уровне».

Это также означает радикальные изменения во всех организациях. «У людей есть эмоции. У агентов нет эмоций», — сказал Гударзи. «Как вы включаете эмоции, которые будут частью выполнения работы? Когда работа начинает работать по-другому, необходимо изменить культуру, изменить стратегии развития талантов, а также изменить то, как люди и машины работают вместе».

Однако переход к предприятию на основе агентного ИИ сопряжен с определенными трудностями, особенно когда речь идет о данных, надежности и талантах. Что касается данных, «предприятия тратят так много средств на то, чтобы взять под контроль свои структурированные данные», — сказал Гудзари. «Построение ERP-систем. Построение систем учета. Все эти приложения или системы в конечном итоге имеют отдельные хранилища данных.

Агентный ИИ может помочь решить эту проблему, позволяя развертывать агент там, где находятся данные. «Вместо того, чтобы переносить все свои данные в ИИ, вы передаете ИИ к данным», — сказал Девиор. «Когда вы делаете вызов в сервисную службу, он фактически запрашивает ответ у всех этих агентов данных и сопоставляет эти данные в модель».

Кроме того, существует проблема надежности агентов. «Вам нужно подумать о том, действительно ли вы имеете дело с правильными данными», — отметил Гудзари. «Имею ли я дело с правильными результатами? Все остальные предыдущие технологии были разработаны для транзакционной активности. Агентный ИИ разрабатывается на основе вероятностных технологий. Таким образом, вы получаете наилучший вероятный ответ, потому что у вас есть обученные агенты с большими знаниями о том, как переваривать данные, принимать решения и давать рекомендации».

Затем возникает вопрос доверия: «Могу ли я доверять этому агенту? Могут ли эти данные быть правдой? Имею ли я дело с правильными данными? Это тоже должно быть решено».

В целом, «это новые концепции для предприятий», — подчеркнул Гудзари. «Вот почему это замедлило процесс с точки зрения внедрения. Но возможности реальные. Эта технология достаточно продвинута, чтобы ее можно было использовать в производственных системах предприятия. И я действительно верю, что в этом году все пойдет в гору».