От шумиха ИИ до практичности: предприятия должны расставить приоритеты в соответствии с Flash

По мере углубления в эпоху автономной трансформации агенты ИИ изменяют функционирование бизнеса и создание ценности. Но с множеством поставщиков, рекламирующих свои "агенты ИИ", сложно разобраться в шуме и точно определить, на что эти системы действительно способны — и, что крайне важно, как нам следует их использовать.

Дело не так просто, как составление списка задач для автоматизации и тестирование агентов ИИ по эталонам. Подобно тому, как выбор реактивного самолёта для быстрой поездки в продуктовый магазин был бы излишеством, нам нужно более критически подходить к интеграции ИИ в нашу работу.

Почему мы не должны стремиться заменить нашу работу агентами ИИ

Каждая организация стремится приносить ценность своим клиентам, партнёрам и сотрудникам. Эта ценность составляет лишь часть того, что организация потенциально могла бы создать, учитывая запросы и желания тех, кого она обслуживает.

Когда сотрудники заканчивают день с перечнем задач на завтра и другим списком задач, которые пришлось отложить — задач, которые могли бы добавить ценности, если бы их выполнили, — очевидно, что существует разрыв между потенциальной и фактической создаваемой ценностью. Это оставляет нереализованную ценность на столе.

Очевидная отправная точка для внедрения агентов ИИ — это анализ текущей работы и создаваемой ею ценности. Легко увидеть немедленные преимущества: автоматизация задач для их более быстрого или надёжного выполнения. Хотя этот подход оправдан в рамках стратегии трансформации, многие организации попадают в ловушку, сосредотачиваясь исключительно на улучшении уже создаваемой ценности. Это ограничивает их видение и инвестиции лишь небольшой частью их потенциала, как показано на диаграмме Венна ниже, оставляя значительную часть доступной ценности нетронутой.

Люди и машины обладают уникальными сильными и слабыми сторонами. Компании, которые сотрудничают для перепроектирования своих рабочих процессов с бизнес-, технологическими и отраслевыми партнёрами, превзойдут тех, кто зациклен на автоматизации существующей ценности без расширения общего объёма создаваемой ценности.

Понимание возможностей агентов ИИ через фреймворк SPAR

Чтобы разъяснить, как функционируют агенты ИИ, мы разработали фреймворк SPAR: восприятие, планирование, действие и рефлексия. Эта модель отражает то, как люди преследуют цели, и предлагает простой взгляд на операции агентов ИИ.

Восприятие

Как мы используем наши органы чувств для понимания окружающей среды, так и агенты ИИ собирают данные из своего окружения. Они обнаруживают триггеры, собирают соответствующую информацию и следят за своим операционным контекстом.

Планирование

После восприятия агенты ИИ не спешат действовать. Подобно людям, взвешивающим свои варианты, эти агенты анализируют данные с учётом своих целей и ограничений, чтобы принимать стратегические решения о достижении целей.

Действие

Способность выполнять действия отличает агентов ИИ от простых аналитических инструментов. Они могут координировать различные инструменты и системы для выполнения задач, отслеживать прогресс в реальном времени и корректировать действия по мере необходимости, чтобы оставаться на правильном пути.

Рефлексия

Пожалуй, наиболее продвинутая функция — это способность учиться на опыте. Современные агенты ИИ могут оценивать свою производительность, анализировать результаты и совершенствовать свои методы на основе того, что оказывается эффективным, формируя цикл непрерывного улучшения.

Сила агентов ИИ заключается в бесшовной интеграции этих четырёх возможностей, что позволяет им справляться с сложными задачами с нарастающей точностью. Этот подход контрастирует с существующими, часто оптимизированными процессами, где постепенные улучшения могут приносить ограниченные результаты. Исследование новых путей для создания ценности и развития рынка может привести к экспоненциальному росту.

5 шагов для построения стратегии агентов ИИ

Традиционный метод внедрения ИИ, которому следуют многие технологи, консультанты и бизнес-лидеры, имеет 87% неудач:

1. Составьте список проблем для решения;
2. Или:
3. Изучите свои данные;
4. Выберите потенциальные варианты использования;
5. Оцените варианты использования по ROI, осуществимости, стоимости и срокам;
6. Выберите подмножество вариантов использования и инвестируйте в их выполнение.

Этот метод может казаться разумным, поскольку он широко признан лучшей практикой, но доказательства свидетельствуют, что он неэффективен. Пора разработать новую стратегию:

1. Определите общий потенциал ценности, которую ваша организация могла бы предоставить клиентам и партнёрам, учитывая ваши ключевые компетенции и регуляторный и геополитический ландшафт рынка.
2. Оцените текущую создаваемую ценность вашей организации.
3. Определите пять главных возможностей, которые могли бы создать новую значительную ценность и потенциально открыть новые рынки.
4. Оцените эти возможности по ROI, осуществимости, стоимости и срокам для разработки решений с агентами ИИ (повторяйте шаги 3 и 4 по мере необходимости).
5. Выберите подмножество ценностных случаев и посвятите себя их реализации.

Создание новой ценности с помощью ИИ

Погружение в путешествие автономной трансформации — это не гонка, а стратегическая эволюция, где организационные способности растут в тандеме с технологическими достижениями. Начиная с чёткого понимания ценности и методично расширяя амбиции, ваша организация может процветать в эпоху агентов ИИ.

Брайан Эвергрин — автор книги "Автономная трансформация: Создание более человеческого будущего в эпоху искусственного интеллекта"

Паскаль Борне — автор книги "Агентный искусственный интеллект: Использование агентов ИИ для переосмысления бизнеса, работы и жизни"

Эвергрин и Борне, вместе с Кэсси Козырьков, предлагают новый онлайн-курс по агентам ИИ: "Агентный искусственный интеллект для лидеров"