Руководитель направления искусственного интеллекта американского отделения PwC Дэн Прист рассказал порталу ZDNet о том, как дальновидные руководители готовят своих сотрудников и процессы к беспрецедентной трансформации на основе агентного ИИ.

Бизнес находится в постоянном поиске путей повышения эффективности, сокращения затрат и улучшения производительности. Некоторые из самых ранних известных предпринимателей — древние месопотамские торговцы — вдохновили на изобретение письменности. Подобные потребности существовали в каждый экономический период. Главное отличие сейчас заключается в том, что технологии ИИ могут повысить эту эффективность новыми и экспоненциально прибыльными способами. И в основе этого повышения эффективности лежит агентный ИИ.

«Агентный ИИ — это системы ИИ, способные взаимодействовать с людьми, системами или другими агентами, они могут автономно воспринимать информацию, принимать решения и действовать в определенных рамках для достижения целей», — поясняет Прист.

Системы агентного ИИ отличаются от предыдущего поколения алгоритмических систем управления бизнесом, которые мы используем последние несколько десятилетий. Агентный ИИ может понимать контекст, реагировать на меняющиеся ситуации, не следуя шаблону, и автономно работать над достижением поставленных целей.

По сравнению с традиционной автоматизацией (и некоторыми руководителями-людьми), системы агентного ИИ могут быть гибкими, справляться с неопределенностью и принимать обоснованные решения со скоростью бизнес-операций. По словам Приста, агентный ИИ «помогает организациям работать быстрее, эффективнее и масштабируемее, фундаментально преобразуя подходы к выполнению работы и принятию решений».

Распространенные препятствия для интеграции ИИ

Однако невозможно просто взмахнуть волшебной палочкой и получить идеально работающий агентный ИИ в масштабах всего предприятия. Существует множество проблем, включая накопленный технический долг, глубоко укоренившийся в устаревших инструментах и процессах, неприятие изменений, нормативные требования и отсутствие понимания и технических навыков работы с ИИ в организации.

«Распространенными препятствиями для создания интегрированных агентных систем являются фрагментированные среды данных, отсутствие взаимодействия между инструментами и разрозненные организационные структуры», — отмечает Прист.

Как ни парадоксально, сам процесс внедрения может препятствовать успешному внедрению ИИ. Многие компании начинают с применения передовой ИТ-практики: внедрения новой системы небольшими порциями. Однако наиболее эффективные системы ИИ процветают благодаря кросс-организационной информации, поэтому поэтапный подход часто приводит к фрагментации, неэффективности и сопротивлению заинтересованных сторон.

«Преодоление этих проблем требует не только модернизации технологий, но и культурных и операционных изменений для обеспечения кросс-функциональной координации и масштабируемой интеграции, — объясняет Прист. — Кроме того, опасения по поводу безопасности, соответствия нормативным требованиям и надлежащего управления могут замедлить внедрение, особенно в регулируемых отраслях».

Чтобы успешно внедрить агентный ИИ в масштабах всего предприятия и ощутить его преимущества, руководителям необходимо пересмотреть бизнес-процессы, разработать стратегии кросс-функциональной координации, заручиться полной поддержкой высшего руководства и способствовать изменению корпоративной культуры во всей организации.

Ключевая роль проверки концепции в агентном ИИ

Руководители изначально, естественно, неохотно отказываются от передачи человеческих процессов машине. Однако ключ к успешному внедрению — проверка концепции (PоC). «PоC важна как никогда, особенно в условиях, когда все еще сильны скептические настроения», — говорит Прист.

Технология может продемонстрировать свою эффективность и преимущества благодаря ранним внедрениям, демонстрирующим достижения и плавный переход к операциям на основе ИИ.

«Путь от проверки концепции к внедрению ИИ в масштабах предприятия начинается задолго до самой PоC, — отмечает Прист. — Он начинается с грамотной стратегии. Успех зависит от выбора правильных возможностей: сценариев использования с высокими потенциалом и достоверностью, где ИИ имеет все шансы принести реальную пользу. Успех с ранним решением, на которое делают ставку руководители, отличает организации, масштабирующие ИИ, от тех, кто заходит в тупик. Разумный выбор создает условия для проведения PоC, которая станет не просто проверкой осуществимости, а демонстрацией ощутимого влияния на бизнес».

Естественно, на этом этапе будут и неудачи. Но главное — не принимать их за ошибки ИИ, когда первопричина кроется в ошибках планирования или стратегии. Поскольку PоC должны создавать реальную ценность на ранних этапах, обязательно найдите способы измерить эту ценность, чтобы превратить заявления об успехе в ощутимые, измеримые и доказуемые результаты.

Важность поддержки со стороны сотрудников вашей организации

Добиться такой поддержки может быть непросто. Одним из побочных эффектов повышения эффективности и внедрения агентного ИИ часто становится снижение гарантий занятости для тех самых вовлеченных сторон, которые могли бы поддерживать такое внедрение. Прибыль компании может вырасти, однако отдельные сотрудники часто опасаются изменений, связанных с внедрением ИИ в масштабах всего предприятия.

Чтобы развеять эту обеспокоенность, Прист советует бизнес-руководителям обращать внимание на то, готовы ли члены команды к помощи со стороны ИИ или относятся к этому с энтузиазмом. «Успешное внедрение зависит от готовности людей к его использованию», — отмечает он.

Формирование доверия к агентам ИИ зависит от того, верят ли люди в значимую ценность, которую они получат в результате внедрения ИИ. Людям необходимо видеть явные преимущества, будь то эффективность, инсайты или новые возможности. Доверие — это не только производительность, говорит Прист: «Это релевантность. Если пользователи не верят, что ИИ работает в их интересах или приносит ощутимую пользу, скептицизм будет расти, независимо от уровня развития технологии».

По его словам, агенты ИИ должны использоваться для расширения возможностей людей, а не для их замены. «Агенты ИИ не могут воспроизвести необходимые для эффективной команды качества, включая глубокую специализацию и экспертные знания, разнообразие мнений и идей, а также способность мыслить прогрессивно и творчески», — говорит он.

Прист рекомендует руководителям готовить своих сотрудников к будущему, основанному на ИИ, что подразумевает обучение работе с агентами, извлечению ценности из данных и созданию высокопроизводительных команд, в которых люди и агенты взаимодействуют для реализации инноваций.

Агенты ИИ могут дополнить рабочую силу, взяв на себя рутинные, повторяющиеся задачи, что позволит сотрудникам сосредоточиться на более стратегической, творческой и ценной работе. Они могут выступать в качестве интеллектуальных помощников, помогая в таких задачах, как исследования, обобщение, автоматизация рабочих процессов и принятие решений.

«Такое дополнение повышает производительность, — говорит Прист, — сохраняя при этом человеческие суждения и контекст, которые машины не могут воспроизвести».

Практические примеры успешного использования агентного ИИ

Исходя из опыта PwC, Прист приводит три примера из сфер технологий, гостиничного бизнеса и здравоохранения.

Технологии. Крупная технологическая компания переосмыслила взаимодействие с клиентами, развернув омниканальный контакт-центр на базе агентов ИИ. Благодаря предиктивному моделированию намерений, адаптивному диалогу и аналитике реального времени система сократила время телефонных разговоров почти на 25%, уменьшила количество переадресаций звонков на величину до 60% и повысила удовлетворенность клиентов примерно на 10%.

Гостиничный бизнес. Крупная компания гостиничного бизнеса оптимизировала управление стандартами бренда во всем своем глобальном портфеле, внедрив гибкие рабочие процессы на базе современной платформы на базе ИИ. Интеллектуальные агенты теперь автоматизируют обновления, утверждения и отслеживание соответствия требованиям, что сократило время проверок до 94%.

Здравоохранение. Глобальная компания в сфере здравоохранения преобразовала онкологическую помощь, внедрив агентные рабочие процессы на базе ИИ в онкологических клиниках. Интеллектуальные агенты оптимизировали клинические и операционные процессы. Они автоматизировали извлечение, стандартизацию и запросы к неструктурированным документам. Это примерно на 50% упростило врачам и исследователям поиск полезной клинической информации для точного назначения лечения и проведения исследований. Кроме того, благодаря поиску и синтезу документов на базе ИИ удалось снизить административную нагрузку на персонал почти на 30%.

Создание инфраструктуры и внедрение системы управления

Инфраструктура и система управления неразрывно связаны. Агенты по своей природе должны перемещаться между подразделениями организации и взаимодействовать с различными дисциплинами и системами. Как только взаимодействие становится возможным на этом уровне, техническая совместимость становится серьезной проблемой и требованием.

Стандарты, модульные системы и Open Source-реализации могут снизить долгосрочные риски и повысить совместимость и удобство обслуживания. PwC рекомендует предприятиям инвестировать в масштабируемые, безопасные платформы, поддерживающие оркестровку, отслеживаемость и интеграцию между системами. Это включает в себя надежные конвейеры данных, API и фреймворки управления, которые помогают агентам надежно и ответственно работать в масштабе.

«Эффективные фреймворки управления для агентов ИИ сочетают в себе четкую подотчетность, надежный надзор и соответствие нормативным стандартам, — говорит Прист. — Такие принципы, как прозрачность, объяснимость, конфиденциальность данных и снижение предвзятости, должны быть заложены как в техническую архитектуру, так и в организационные политики».

Это непрерывный процесс. Для поддержания контроля по мере масштабирования агентов необходимо использовать проверки, валидацию моделей и механизмы человеческого участия.

Долгосрочные перспективы

PwC прогнозирует, что в течение следующих двух лет агентный ИИ изменит работу команд. Интеллект станет неотъемлемой частью бизнеса, что приведет к принятию более обоснованных решений, появлению более информированных руководителей и узкоспециализированных экспертов.

«Я воодушевлен этим периодом, потому что он знаменует начало эры высокой производительности, когда агенты выведут команды на новый уровень, сделав их самыми умными в истории человечества», — говорит Прист.

По его словам, на горизонте пяти лет агентный ИИ, вероятно, станет основой корпоративной инфраструктуры. Эти агенты будут становиться все более автономными, способными к непрерывному обучению, адаптации к бизнес-целям в режиме реального времени и бесшовному взаимодействию с людьми и другими агентами.

«В связи с этими изменениями важно помнить об общей картине. Переживаемые нами перемены не временны, они фундаментальны и не исчезнут сами собой», — призывает Прист.