Pagerduty спонсировал этот пост.
По всему миру компании вкладывают значительные средства в агенты искусственного интеллекта. Исследования показывают, что более половины организаций в Соединенных Штатах, Великобритании, Австралии и Японии уже развернули агентов, а еще треть сделает это в ближайшие два года. При правильном развертывании и использовании они могут повысить эксплуатационную эффективность, снизить затраты и освободить таланты, чтобы сосредоточиться на высоких задачах.
Однако успех не гарантирован. Инженерные и разработчики должны будут понять, как ИИ в основном изменяет способ, которым они работают. Они также должны сделать это без роскоши месяцев или годов стратегического планирования. Поскольку конкуренты уже получают преимущество, нет времени, чтобы тратить.
Ожидания высоки
Агенты ИИ представляют следующее поколение искусственного интеллекта. Они способны автономно работать над проблемами, установленными для них людьми. Агенты постоянно изучают и адаптируют, анализируют планы, выполняют задачи и принимают независимые решения на основе соответствующих данных. Для разработчиков это может значительно оптимизировать конвейеры CI/CD путем автоматизации ручной работы, просмотра и улучшения кода и ускорения прототипирования.
Это одна из причин, почему так много предприятий оптимистично о технологии. Более трех пятых (62%) ожидают, что более чем 100% отдачи от инвестиций от агентского искусственного интеллекта, при этом средняя ожидаемая доходность составляет 171%, что увеличится до 192% в Соединенных Штатах.
Вот восемь шагов, которые разработчики и инженеры могут предпринять для успешного развертывания агентов искусственного интеллекта.
1) Найдите подходящее место для начала
Первый проект искусственного интеллекта, пожалуй, самый важный. Демонстрируйте несколько быстрых побед, и это может завоевать доверие с заинтересованными сторонами для быстрого масштабирования ИИ использования в организации. Ключ здесь — не быть слишком амбициозным. Ищите хорошо понятые рабочие процессы с большим количеством ручной, повторяющейся работы. Это означает определение приоритетов задач, которые являются предсказуемыми и низким риском, структурированными данными функций и имеют желаемые результаты, которые хорошо определены.
2) Попасть в правильное мышление
Агенты ИИ могут изменить правила игры для организаций, но только если их люди открыты для изменений. Сотрудники могут помочь управлять усыновлением, предоставляя регулярные отзывы менеджерам, поощряя коллег быть непредубежденными и тратить время на изучение и экспериментирование с технологией. Они могут поощрять коллег поделиться своими успехами и неудачами, которые помогают определить, что работает, что позволяет им избежать повторения ошибок других.
3) Понимание ясно, как агенты работают с людьми
Агенты ИИ могут быть автономными, но системы не могут и не должны функционировать без человека в цикле. Понимание пределов технологии, с одной стороны, и где она может помочь командам с другой, имеет решающее значение для оптимизации ее использования. Назначьте человека -владельца каждому рабочему процессу агента искусственного интеллекта и четко определите, когда агент должен действовать, помогать или экранировать. Обычные петли обратной связи сотрудников также могут помочь повысить производительность агента с течением времени.
4) Эффективно измерить рентабельность инвестиций с самого начала
Измерение стоимости является ключом к получению ввода и бюджета от лидеров бизнеса и выявлению успешных подходов, на которых можно сосредоточиться на будущее. Такие метрики, как сэкономленное время, сокращение ручных вмешательств и повышение эффективности, могут помочь отслеживать стоимость из агентских проектов искусственного интеллекта с течением времени. Но не забудьте также говорить на языке бизнеса, поделившись качественным и количественным пониманием. Например, агенты могли освободить членов команды, чтобы сосредоточиться на неменаальных задачах.
5) Выберите правильного технического партнера
Агенты ИИ далеко не коммодитизированы, что делает выбор технического партнера чрезвычайно важным. Ищите платформы, которые созданы для критических операций, поддерживаемых Deep Domain Expertise и имеют надежные, корпоративные ограждения для управления и соответствия. Любая новая технология также должна иметь возможность интегрироваться с существующим стеком, позволяя персоналу забрать его без крупных переподготовки или технологических препятствий для прыжков.
6) Охватите предложения обучения и поддержки
Чтобы получить максимальную отдачу от агентов искусственного интеллекта, инженерам может потребоваться перенести свое мышление на одного из сотрудников и руководителя, а не конечного пользователя. Они должны использовать любую возможность, которую они могут получить, чтобы узнать больше, будь то, как справиться с галлюцинациями и неожиданным поведением или как улучшить свои быстрые инженерные навыки. Работодатели будут все чаще в поисках разработчиков и инженеров с хорошей грамотностью ИИ.
7) Быть ответственным и ответственным
Организации должны сбалансировать возможности с риском, в соответствии с их аппетитом риска предприятия. Инженеры должны выполнять свои обязанности в качестве ответственных пользователей технологии, избегая теневых инструментов ИИ в пользу утвержденных решений или лоббировать старших менеджеров, если они движутся слишком медленно. Они должны поделиться приемлемыми политиками ИИ как можно шире в команде, чтобы установить подотчетность и изучение документов в результате ранних развертываний с низким уровнем риска, чтобы помочь информировать управление для более конфиденциальных вариантов использования.
8) Будьте открыты для обмена и масштабирования передового опыта
После успешного использования агентов искусственного интеллекта в проекте результаты должны быть переданы более широкой организации для создания импульса. Превратите факторы успеха, такие как тип рабочего процесса, стратегии обучения или методы связи в повторяемые пьесы и делятся ими в соседних командах. Инженеры могут даже захотеть принять участие в создании централизованных баз знаний, устранения устранения неполадок и руководств по адаптации, чтобы помочь другим.
Время сиять
Как бы то бычья, как многие мировые организации, касаются принятия агентов ИИ, есть предостережения. Исследования показывают, что две пятые обеспокоены тем, что ускоряются, тратя слишком много денег на недоказанные технологии и/или не имея достаточных руководящих принципов.
Ключ, как и во всех новых инвестициях в технологии, состоит в том, чтобы начать с малого и построить импульс с ранними победами. Принятие агентов ИИ — это не серебряная пуля, и для достижения успеха понадобятся ограждения управления, включая человеческий контроль. Те, кто приоритет для бизнеса повсюду, вместо того, чтобы принять эту технологию ради себя, будут наилучшим образом пользоваться.
Пришло время сделать решающий шаг.
Pagerduty является глобальным лидером в области управления цифровыми операциями, преобразующий критическую работу для современных предприятий. PageRduty Operations Cloud объединяет AIOP, автоматизацию, операции обслуживания клиентов и управление инцидентами для создания гибкой, устойчивой и масштабируемой платформы. Узнайте больше последних из Pagerduty Trending Stories YouTube.com/thenewstack Tech, быстро движется, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Mandi Walls является защитником DevOps в Pagerduty. Она является постоянным докладчиком на технических конференциях и является автором «Белой бумаги» O’Reilly Media «Построение культуры DevOps». Она интересуется появлением новых инструментов и … Подробнее от стен Манди
