Интернет изобилует заявлениями о конце программного обеспечения в том виде, в каком мы его знаем. Виновник? ИИ, конечно.
Многие утверждают, что программное обеспечение уже испускает последний вздох и что небольшая группа инженеров, оснащенных искусственным интеллектом, создающих ИИ-агенты, полностью заменит традиционные корпоративные программные решения. Хотя это утверждение верно, оно игнорирует реалии того, как программное обеспечение используется в бизнесе, текущее состояние ИИ для разработки программного обеспечения и ограничения существующих подходов ИИ.
В конечном итоге ИИ станет доминирующим компонентом практически в каждом программном продукте, учитывая его широкие возможности и адаптируемость к различным сценариям. Однако достижение этой точки требует значительного прогресса. Вот почему.
В чем сегодня превосходят агенты искусственного интеллекта
Агенты ИИ уже могут эффективно выполнять множество более простых задач самостоятельно и работать в тандеме с людьми для достижения более сложных результатов. Однако они не могут надежно выполнять сложные сквозные процессы без поддержки обширной детерминированной логической структуры, которая использует структурированные правила и рабочие процессы для принятия решений и ограничения поведения ИИ, обеспечивая надежность и последовательность.
Благодаря преимуществам улучшения моделей, новым методам обучения и более развитой архитектуре ситуация со временем изменится. Когда это произойдет, агенты ИИ возьмут на себя доминирующую роль в выполнении очень сложных процессов.
Сегодня агенты ИИ отлично справляются с задачами типа помощников, например, связанными с исследованиями. Агент ИИ действует как основной механизм оркестрации, координируя задачи по поиску, извлечению данных, анализу и составлению отчета для вывода отчета (а-ля «глубокое исследование»). Здесь мы терпим ошибки, поскольку выходные данные предназначены для проверки и оценки человеком, прежде чем будут предприняты какие-либо значимые действия.
Агенты ИИ также могут служить более обобщенным интерфейсом помощника для выполнения множества взаимосвязанных задач в сотрудничестве с человеком, таких как получение данных из систем, анализ информации и выполнение определенных действий. И здесь человек остается в курсе, направляя процесс и просматривая информацию, в то время как человек и агент ИИ совместно работают над достижением конечной цели.
В других случаях агенты ИИ могут действовать полностью автономно для выполнения задачи, если она узко определена и действия, необходимые для ее выполнения, ограничены. Например, ИИ-агент приема счетов может получать структурированную информацию о поставщиках на основе данных счетов, проверять эту информацию, а затем определять возможные следующие шаги, такие как маршрутизация платежа или эскалация для проверки.
Сложность подчеркивает текущую потребность ИИ в детерминированной логике
Из-за текущих ограничений ИИ использование ИИ-агента со слишком большим количеством степеней свободы (независимых решений или шагов) в рамках процесса приводит к ненадежным результатам. Вот почему более сложные приложения требуют вышеупомянутых логических основ, чтобы направлять агентов ИИ с узко определенными целями и контекстом, необходимым для правильного выполнения задач.
И вот почему: без 100% точности сложность многозадачности резко снижает шансы на успех. По статистике, даже если точность каждого шага агента составляет 98 %, при необходимости 20 шагов общий показатель успеха падает до менее чем 70 %.
Многие реальные корпоративные приложения ИИ разработаны в первую очередь с использованием детерминированной логики, при этом ИИ добавляется для улучшения определенных областей приложения. Детерминированная логика используется там, где вы знаете, что нужно сделать, а агенты ИИ добавляются там, где вам нужна адаптируемость для выполнения масштабных задач. Для бизнеса это означает объединение агентов искусственного интеллекта с оркестрацией и автоматизацией в единой системе, чтобы избежать дорогостоящих ошибок и обеспечить надежность критически важных бизнес-процессов.
Развивающаяся роль искусственного интеллекта в корпоративном программном обеспечении
Итак, где мы находимся сегодня? Для бизнес-приложений возможности ИИ-агентов ограничены. Однако модели быстро совершенствуются, и разрабатываются новые системы для устранения недостатков ИИ при выполнении сложных задач.
Такие технологии, как механизмы анализа процессов, уже расширяют этот горизонт в области корпоративных процессов, внедряя модели с обширными знаниями о рабочих процессах предприятия, добавляя клиентский контекст из каждой организации и постоянно обучаясь на основе выполнения каждого агента. Это позволяет агентам ИИ клиентов выполнять более сложные задачи автономно и с более высокой надежностью, даже несмотря на то, что сквозные процессы по-прежнему требуют большого объема детерминированной оркестровки для успешного управления всем процессом.
Взгляд в агентическое будущее
Скорость и степень, в которой агенты ИИ будут усваивать логику, встроенную в программное обеспечение, являются сегодня одними из самых важных вопросов в сфере технологий. Мы уже видим амбициозное видение операционной системы на базе LLM, в которой ИИ служит основным интерфейсом для всех взаимодействий, выполняемых посредством естественного языка. Учитывая скорость инноваций и пристальное внимание отрасли, на такое будущее нельзя делать ставку.
В корпоративном мире еще неизвестно, превратятся ли агенты ИИ в сложные механизмы оркестровки в течение нескольких лет. Но одно ясно: предприятия должны уже сейчас начать закладывать основу для будущего, в котором агенты ИИ будут играть все более важную роль. Лидеры, которые научатся сочетать детерминированную автоматизацию с адаптируемыми агентами искусственного интеллекта, будут лучше всего добиваться успеха, балансируя между этими двумя сдвигами.
Независимо от того, как вы измените свою стратегию, ИИ изменит ландшафт программного обеспечения, и это путешествие будет совсем не скучным!
ТЕНДЕНЦИОННЫЕ ИСТОРИИ YOUTUBE.COM/THENEWSTACK Технологии развиваются быстро, не пропустите ни одной серии. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы смотреть все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. ПОДПИСАТЬСЯ Группа, созданная в Sketch. Питер Уайт — директор по продуктам компании Automation Anywhere, где он разрабатывает стратегию и инновации в области ИИ для агентов ИИ, агентной автоматизации процессов и инструментов разработки. До этой должности он более восьми лет проработал в Salesforce, формируя искусственный интеллект Эйнштейна… Подробнее от Питера Уайта
