Надежная стратегия интеграции является обязательным условием для построения безопасных и масштабируемых автономных систем. Майкл Амелинг, президент SAP Business Technology Platform, рассказывает на портале The New Stack о том, как создать правильную основу для ваших инициатив в области искусственного интеллекта.

ИИ уже изменил то, как организации анализируют данные, прогнозируют результаты и генерируют контент. Следующий шаг не за горами. Встречайте агентный ИИ: автономные системы, способные рассуждать, принимать решения, действовать и постоянно совершенствоваться с минимальным участием человека.

В отличие от предиктивного или генеративного ИИ, системы агентного ИИ не просто поддерживают принятие решений; они их выполняют. Они могут запускать рабочие процессы, координировать действия между системами, адаптироваться к меняющимся условиям и оптимизировать процессы в режиме реального времени. Но, несмотря на многообещающие перспективы этого сдвига, часто упускается из виду один фундаментальный вопрос: как обеспечить безопасное и надежное взаимодействие автономных агентов с корпоративными системами, где происходит бизнес?

Ответ — интеграция и то, какой подход к ней выберут организации, определит успех или неудачу инициатив в области агентного ИИ.

Почему интеграция является реальным двигателем развития агентного ИИ

Агентный ИИ не может существовать в изоляции. Дееспособность агентов зависит от данных, систем и процессов, к которым они имеет доступ и которыми могут управлять.

Полезная аналогия — разница между компасом и GPS. Компас указывает направление, подобно тому как традиционный ИИ предоставляет инсайты. В то же время GPS объединяет карты, данные о дорожном движении и сигналы в реальном времени для направления действий. Агентный ИИ работает аналогично: автономия возникает только тогда, когда интеллект сочетается с глубокой, надежной связью внутри всего предприятия.

Для автономной работы агенты ИИ должны уметь:

  • получать доступ к высококачественным контекстным данным в разных системах;
  • ориентироваться в фрагментированных гибридных ИТ-ландшафтах;
  • запускать и координировать действия в разных приложениях;
  • работать в рамках определенных границ управления, безопасности и соответствия нормативным требованиям.

Эти требования поднимают интеграцию с технической уровня на уровень стратегической бизнес-возможности.

Спектр интеграции: различные способы передачи данных агентам

Организации, изучающие агентный ИИ, быстро обнаруживают, что нет единого способа подключения агентов к корпоративным системам. Вместо этого существует спектр подходов к интеграции, каждый из которых имеет свои компромиссы.

На одном конце находятся прямые API-соединения и сквозная интеграция, когда агенты напрямую обращаются к сервисам или базам данных. Этот подход может хорошо работать для узких сценариев использования или новых сред, но часто сталкивается с проблемами масштабируемости, обработки ошибок и управления по мере роста сложности.

Другие обращаются к интеграционным Open Source-фреймворкам или платформам потоковой передачи событий, которые обеспечивают гибкость и строгий контроль со стороны разработчиков. Эти варианты могут быть эффективными, особенно для нативных цифровых команд, но обычно требуют значительных инженерных усилий для управления безопасностью, жизненным циклом, мониторингом и операциями корпоративного уровня.

Многие организации внедряют интеграционные платформы или решения «платформа интеграции как сервис» (iPaaS), которые абстрагируют логику подключения, оркестрации и преобразования в многократно используемые сервисы. Эти платформы все чаще добавляют функции с поддержкой ИИ — такие как автоматическое сопоставление, тестирование и мониторинг — для сокращения ручной работы.

Наконец, крупные предприятия часто ищут глубоко интегрированные платформы, тесно связанные с их основными бизнес-приложениями, моделями данных и процессными фреймворками. Эти решения делают акцент на управлении, масштабируемости и бизнес-контексте, что критически важно, когда агенты могут действовать автономно.

Выбор правильного подхода зависит от таких факторов, как зрелость организации, нормативные требования, сложность ландшафта и желаемый уровень автономности.

Почему агентный ИИ не может масштабироваться без стратегии интеграции

Большинство предприятий работают с использованием сочетания облачных сервисов, локальных систем, партнерских сетей и отраслевых приложений. Данные фрагментированы, процессы охватывают множество систем, и изменения происходят постоянно.

Без прочной интеграционной основы инициативы по внедрению агентного ИИ сталкиваются с реальными рисками:

  • агенты работают с неполными или противоречивыми данными;
  • хрупкие автоматизации, которые терпят неудачу в масштабе;
  • ограниченная прозрачность решений и действий;
  • пробелы в управлении, подрывающие доверие и соответствие нормативным требованиям.

Организации, которые рассматривают интеграцию как стратегическую возможность, а не как необходимость для каждого проекта, лучше подготовлены к безопасному масштабированию агентного ИИ. Они получают возможность автоматизировать сквозные процессы, быстро адаптироваться к изменениям и постоянно оптимизировать операции, превращая автономность из недостатка в конкурентное преимущество.

Развитие агентной интеграции

По мере развития агентного ИИ сама интеграция становится все более автономной.

На рынке мы видим первые примеры агентных шаблонов интеграции, где ИИ помогает или все чаще автоматизирует части жизненного цикла интеграции:

  • обнаружение систем, API и событий;
  • разработка и отображение интеграций на основе намерений;
  • развертывание и тестирование потоков интеграции;
  • мониторинг, оптимизация и даже «исправление» сбоев.

В этой модели эксперты по интеграции переходят от непосредственного участия в разработке к стратегическому управлению, определяя политики, результаты и ограничения, в то время как агенты занимаются выполнением. Это отражает подобные тенденции в других областях, от инфраструктуры как кода до автономных операций.

Позиционирование корпоративных интеграционных платформ в агентном мире

Корпоративные интеграционные платформы развиваются, чтобы соответствовать этому сдвигу, объединяя:

  • поддержку нескольких стилей интеграции (на основе API, на основе событий, B2B, A2A);
  • проектирование, отображение и мониторинг с помощью ИИ;
  • встроенную безопасность, контроль и управление жизненным циклом;
  • взаимосвязи между системами.

Эти платформы фокусируются на масштабируемости, доверии и бизнес-контексте. Благодаря внедрению возможностей ИИ непосредственно в рабочие процессы интеграции и тесному согласованию с корпоративными бизнес-процессами, они призваны сделать агентный ИИ операционно жизнеспособным в масштабе, а не просто технически возможным.

Для организаций, уже работающих со сложными, регулируемыми или критически важными системами, такой подход может снизить риски, ускорить получение результатов и обеспечить необходимое управление, когда автономные агенты начнут действовать от имени бизнеса.

Взгляд в будущее: насколько автономной должна стать интеграция?

Агентный ИИ представляет собой фундаментальный сдвиг в том, как предприятия проектируют и управляют своими операциями. Но автономность не является бинарной; это континуум.

Подобно тому, как системы автономного вождения варьируются от помощи водителю до полного автономного вождения, интеграционные платформы будут развиваться вдоль спектра автономности. Ключевой вопрос для предприятий заключается не в том, должна ли интеграция стать более автономной, а в том, насколько они готовы доверять автономности и где. Организации, которые начнут закладывать этот фундамент уже сейчас — путем модернизации интеграции, уточнения управления и экспериментирования с агентными моделями — будут в наилучшем положении для адаптации к следующей эре автономного бизнеса.

Будущее агентного ИИ будет определяться не только более интеллектуальными моделями, но и более интеллектуальными связями.