У предприятий есть множество причин принять агентов ИИ, что может повысить производительность и снизить уточнение сотрудников.
Существует также множество способов, с помощью которых реализации агентов искусственного интеллекта могут потерпеть неудачу — и по мере того, как все больше и больше организаций движутся, чтобы принять агент AI, умные подумают о том, как опередить подводные камни, которые могут привести к тому, что агентские проекты не будут ошибаться.
Как человек, который развернул ряд агентов искусственного интеллекта как для внутреннего использования, так и от имени корпоративных клиентов, я узнал кое -что о том, как избежать неудачи реализации агента AI. Читайте дальше, чтобы я взглянул на основные причины неудачи, а также советы по смягчению их.
Что такое агенты искусственного интеллекта и как их могут использовать?
Агент ИИ — это автономная программная система, которая воспринимает его окружающую среду, принимает решения и принимает меры.
Создавая пользовательские агенты, соответствующие конкретным вариантам использования, организации могут частично или полностью автоматизировать сложные задачи, которые ранее потребовали бы ручных усилий со стороны сотрудников.
Агентная технология искусственного интеллекта является относительно новой: готовые к производству агентские технологии ИИ и рамки (такие как протокол контекста модели, или MCP), стали доступными почти за последний год или около того. Тем не менее, агенты искусственного интеллекта уже получают широкое присутствие в бизнес -средах: согласно исследованию IDC от лета 2025 года, 34,1 процента предприятий уже начали внедрять агент AI на момент времени.
Главные причины сбоя в усыновлении агента
Но опять же, это одно, чтобы начать реализацию агентов ИИ. Это еще один, чтобы успешно завершить проект. Вот взгляд на основные причины, по которым агентские реализации ИИ могут потерпеть неудачу.
1. Нереальные ожидания
Агенты ИИ являются мощным типом решения, способным автоматизировать задачи и рабочие процессы, которые в противном случае потребовали бы ручных усилий. Но они не могут выполнить магию. Они могут не выполнять очень сложные задачи или те, которые требуют типов контекста (например, понимание человеческих эмоций), которые могут принести только люди.
Это не означает, что агенты ИИ не могут быть полезны в таких случаях. Они все еще могут быть полезны, но только если они работают вместе с — вместо людей. Другими словами, часто необходимо сохранить «человека в цикле», чтобы агенты ИИ достигли своих целей.
Также часто случай, когда агенты изо всех сил пытаются преуспеть в своих предполагаемых задачах из ворот. Обычно они должны пройти итеративный процесс разработки, прежде чем они станут способными соответствовать ожиданиям, что означает, что они могут не начать обеспечивать бизнес -стоимость так быстро, как хотят или ожидают руководители.
Неспособность понять эти ограничения или условия нереалистичных ожиданий относительно того, что могут сделать агенты искусственного интеллекта, является одной из частых причин, по которой реализации не достигают своих целей.
2. Приоритет приоритетов плохого использования.
Учитывая огромный потенциал агентов искусственного интеллекта, для организаций может быть заманчиво попытаться разработать пользовательские агенты, предназначенные для обработки всех возможных вариантов использования или рабочего процесса.
Это ошибка для большинства компаний, потому что это оставляет их в положении укусить больше, чем они могут жевать. Если ваша организация является новой для реализации и управления агентами искусственного интеллекта, она должна запустить простые виды использования, когда задачи четко определены и результаты легко измерить (например, развертывание программного приложения или написание данных в базу данных, чтобы назвать пару примеров).
Только после достижения успеха в этих задачах организация перейдет в более сложные варианты использования. Попытка решения сложных задач, которые включают несколько переменных или систем из ворот, не вызовет вас на пути к успеху.
3. Проблемы качества данных
Старая поговорка «мусор в мусоре» применяется ко многим типам ИТ -систем. Но это особенно актуально для агентов искусственного интеллекта, которые будут бороться за эффективную работу, если им не хватает доступа к правильным типам данных, или если данные, с которыми они работают, низкое качество.
Вот почему очень важно, чтобы агенты искусственного интеллекта подвергались воздействию данных, необходимых для выполнения предполагаемых задач. (Они не должны, конечно, иметь возможность получить доступ к ресурсам, которые не имеют значения для их предполагаемых вариантов использования, поскольку это создает риск безопасности.) Часто это включает не просто легко управляемые ресурсы, такие как структурированные базы данных, но также и свободные нетронутые данные, такие как коллекции документов.
Не менее важным является очистка данных, чтобы избежать отсутствия, неполной, устаревшей или устаревшей информации, прежде чем подвергать ее агентам, такими как ситуации, когда информация о клиентах без одного источника конфликтует с данными в другом. Без точных и последовательных данных агенты с большей вероятностью будут принимать неправильные решения, потому что они не могут эффективно интерпретировать свои среды.
4. Проблемы управления
Способность отслеживать то, что делают агенты, ведя регистрацию и аудит своей деятельности, имеет решающее значение для управления и безопасности. Эта видимость также играет важную роль в разработке и улучшении агентов, поскольку для выявления ошибок (например, непреднамеренных модификации конфиденциальных данных необходимы регистрация и аудиторские маршруты и исправления их посредством реализации новых ограждений.
К сожалению, большинство агентских фреймворков искусственного интеллекта в настоящее время предлагают встроенные функции для решения этих проблем. Но с достаточными усилиями по разработке, можно внедрить пользовательские решения для управления для поддержки успешного принятия агента. Это больше работы, чем принятие готового решения и называть его днем, но это необходимо для балансировки власти агентов ИИ с потенциальными рисками управления.
Готовый к производству подход к агентскому принятию ИИ
Если проблемы, с которыми я излагал выше, звучат знакомые, это, вероятно, потому, что многие из тех же проблем поставлены на карту во время генеративного внедрения искусственного интеллекта. Тем не менее, агенты ИИ удваивают некоторые из этих проблем, потому что, в отличие от генеративных систем ИИ, агенты не просто создают контент. Они могут предпринять независимые действия, которые непосредственно влияют на производительность и надежность ИТ -систем, поэтому при разработке агентской стратегии принятия и реализации AI настолько важно, поэтому достижение ситуации настолько важно.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Дерек Эшмор является основным приложением приложения в Asperitas. Он помогает компаниям использовать облачные платформы для экономически эффективного, надежного и с лучшей доступностью и производительностью, получить преимущество перед своими конкурентами. Подробнее от Дерека Эшмора
