Концепция системы двух мышлений исходит от Даниэля Канемана, нобелевского лауреата и автора по мышлению, быстро и медленно. В своей новаторской работе Канеман представил систему второй как один из двух способов человеческой мысли. В то время как System One представляет быстрое, интуитивно понятное и автоматическое мышление, система вторая система медленная, преднамеренная и аналитическая-активируется, когда мы сталкиваемся с сложными проблемами или необходимы принимать решения высоких ставок. Работа Канемана была направлена на описание тонкостей человеческого познания, но структура поразительно подходит для понимания искусственного интеллекта.
Для людей систему два шага, когда инстинкта и привычки недостаточно. Представьте, что вы решаете, следует ли одобрить слияние с высокими ставками. Система может предложить быстрое суждение, основанное на деталях на уровне поверхности или чувствах кишечника, но Система вторая берет на себя внимание, чтобы изучить финансовые показатели, рассмотреть юридические последствия и взвесить стратегическое соответствие. Именно этот преднамеренный, сложный процесс системы воплощают два.
Сегодняшний искусственный интеллект действует в основном, как System One: Быстрый, эффективный и способный идентифицировать шаблоны в обширных наборах данных. Эти модели преуспевают в распознавании изображений, сегментации клиентов или задаче прогнозного обслуживания. Тем не менее, они редко выходят в сферу рассуждений, где должны быть оценены конфликтующие приоритеты, неоднозначные данные и долгосрочные соображения.
Здесь вступает в игру System Two AI. Подобно тому, как Две Система в людях справляется с сложности и нюансом, система AI Втоена стремится к рассуждению над корпоративными данными, синтезирует понимание и дает действенные рекомендации. Эта эволюция представляет собой прыжок вперед: от распознавания закономерностей до решения проблем. Это преобразование, которое превратит ИИ из пассивного инструмента в активного партнера в принятии решений.
Заимствуя терминологию Канемана, мы фиксируем четкую аналогию для этого сдвига в возможностях ИИ. В то время как люди используют System Two Ginding для навигации по проблемам с тщательными рассуждениями, будущие системы ИИ предназначены для эмуляции этого подхода, предлагая предприятиям нечто гораздо более мощное, чем предсказание — истинное понимание и действенный интеллект.
Почему система двух имеет значение для искусственного интеллекта
Эволюция от GPT-4O в O1 и теперь O3 представляет собой монументальный сдвиг в возможностях ИИ, который превращает ИИ из инструмента в интеллектуального, рассудительного агента. Это различие жизненно важно для предприятий. Системный AI в одном стиле, такой как GPT-4O, может определить тенденции, создание отчетов или анализа простых наборов данных. Тем не менее, фактическая бизнес -ценность возникает, когда ИИ превращается в агента — автономного помощника, который обрабатывает данные и причины посредством сложных проблем, уравновешивания конкурирующих приоритетов и обеспечивает действенные стратегии без постоянного человека.
Думайте об этом как о «найме ИИ», а не «Использование ИИ». Система Два ИИ, воплощенная в таких моделях, как O3, не просто выделяет проблемы — это объясняет их. Это разница между наличием статической панели панели и развертыванием виртуального аналитика, который может оценить корпоративную эффективность, предлагать оптимизацию и адаптироваться к изменяющимся условиям в режиме реального времени.
Этот переход от инструмента к интеллектуальному помощнику переопределяет то, чего могут достичь предприятия с помощью ИИ. Расширяя возможности агентов для автономного порабощения над сложными, взаимосвязанными проблемами, предприятия открывают новые возможности для роста, эффективности и инноваций.
Гипотетические применения системы двух ИИ в бизнесе
Трансформационная сила системы Два агента ИИ — это будущее бизнес -аналитики. Власть заключается в их способности рассуждать о частных корпоративных данных, предоставляя понимание и решения, которые соответствуют сложным организационным целям. Три гипотетических примера из разных отраслей и департаментов демонстрируют, как система двух рассуждений может разблокировать реальную ценность бизнеса.
Производство: сквозная цепочка поставок ‘What-if’ Optimizer
Система два агента искусственного интеллекта в производстве революционизирует управление цепочками поставок путем рассуждения над взаимосвязанными источниками данных, чтобы определить лучшие стратегии для эффективности и снижения затрат. Используя контракты на частных поставщиков, уровни запасов, соглашения о ценах и показатели эффективности завода в реальном времени, агент запускает моделирование с мультизентарио для оценки компромиссов, таких как стоимость в зависимости от скорости или устойчивость в сравнении с поставкой. В отличие от System One AI, который превосходит при обнаружении шаблонов или прогнозировании единственных показателей, этот агент рассуждений синтезирует обширные динамические наборы данных, интегрируя внешние факторы, такие как колебания цен на товары и глобальные ограничения доставки наряду с внутренними ограничениями, такими как надежность поставщиков и склады.
Это расширенное рассуждение позволяет агенту рекомендовать динамические корректировки, такие как переключение поставщиков или изменение размеров партий, обеспечивая при этом четкие оправдания, связанные с воздействием ROI. Способность построить и сравнивать сложные сценарии «что-то, если» делает эту способность преобразующей. Предприятия получают как эффективность, так и устойчивость с помощью оптимизированных стратегий, которые минимизируют отходы, снижают риски и адаптируются к нарушениям цепочки поставок в режиме реального времени. Этот уровень стратегического понимания достижимо только с системой AI Two AI, повышая цепочку поставок из центра затрат до конкурентного преимущества.
Сельское хозяйство и продовольствие: точное сельское хозяйство и оптимизация урожая
В сельском хозяйстве система AI -агента системы преобразует точное сельское хозяйство, рассуждая по разнообразным, динамическим наборам данных, чтобы предоставить действенные стратегии для оптимизации доходности. Опираясь на запатентованные данные на ферме, такие как профили питательных веществ в почве, использование пестицидов и история севооборота, наряду с показаниями датчиков в реальном времени, спутниковые образы и прогнозы погоды, агент дает многоэтапные рекомендации, которые адаптируются к развитию условий окружающей среды. В отличие от System One AI, который может идентифицировать закономерности в данных почвы или предсказать тенденции погоды, два агента системы объединяют эти входные данные, чтобы предложить целостные, контекстные стратегии для таких задач, как орошение, оплодотворение и сбор урожая.
Эта возможность рассуждения позволяет агенту предсказать будущую доходность с большей точностью, включив сезонные модели климата и тенденции цен на товары. Он также может рекомендовать корректировки графиков посадки или севооборотов для улучшения здоровья почвы и снижения потребления ресурсов. Синтезируя сложную сеть переменных, агент помогает фермерам улучшать урожайность, минимизировать отходы и повысить прибыльность — даже при непредсказуемых климатических условиях. Этот расширенный, динамический уровень оптимизации достижим только с помощью подхода, управляемого рассуждениями, что делает систему двух AI незаменимым инструментом в области устойчивого сельского хозяйства.
Сеть ресторанов: региональные операции и планировщик гостей
Система два агента искусственного интеллекта революционизирует региональное управление операциями для сети ресторанов среднего размера путем превращения мониторинга BI Siled в действенные стратегии, адаптированные для отдельных мест. В отличие от System One AI, который может подчеркнуть изолированные тенденции (например, «продажи снижаются на 10% по сравнению с прошлой неделей»), этот агент, управляемый рассуждениями, коррелирует продажи с данными операционных, маркетинга и клиента, чтобы раскрыть коренные причины и рекомендовать точные вмешательства.
Например, агент может связать снижение продаж в одном месте с нехваткой свежих ингредиентов, вытекающих из задержек цепочки поставок, одновременно определяя другое место, где локальное событие вызвало всплеск пешеходного движения, но ошеломил недоупомянутую команду. Запустив сценарии «что если», агент прогнозирует, как корректировки по службе, укомплектование персонала или инвентаризации могут улучшить доход, сократить время ожидания и поддерживать удовлетворенность гостями. Он обеспечивает пошаговое руководство по перераспределению сменов персонала, настройки предложений меню или оптимизации заказов на запасы, чтобы обеспечить правильный баланс эксплуатационной эффективности и опыта гостей.
Этот подход приводит к значительной ценности бизнеса за счет сокращения отходов, улучшения удовлетворенности гостей и согласования маркетинговых стратегий с оперативными реалиями. Менеджерам больше не нужно тратить часы перекрестных привязков; Вместо этого они получают интегрированное, специфичное для местоположения руководство, которое обеспечивает более быстрое, более стратегическое принятие решений. В отрасли, где гибкость и согласованность являются ключевыми, агенты AI Система обеспечивают конкурентное преимущество, превращая сложные, многолетние проблемы в четкие, действенные планы.
Готовкость данных определяет готовность предприятия
Система Two AI готова переопределить, как работают предприятия, превращая ИИ в проактивные агенты, способные рассуждать о сложных наборах данных и предоставление действенных идей. Однако эффективность этих агентов зависит от одного критического фактора: качество и доступность данных. Без надежных, хорошо организованных и доступных данных даже самые продвинутые системы ИИ не могут полностью раскрыть свой потенциал.
Обещание рассуждений агента ИИ полностью зависит от возможностей платформы данных, которая поддерживает ее. Чтобы система два ИИ функционировала в качестве автономного стратегического партнера, платформа должна обеспечивать беспроблемный доступ ко всем соответствующим источникам данных, разбивая бункеры из систем цепочки поставок, мониторинга BI, датчиков IoT и за его пределами. Но сырой доступа недостаточно. Платформа данных должна обеспечить создание векторных внедрений-структурированных представлений, которые делают неструктурированные данные поиска и пригодных для использования с помощью систем извлечения с аугментированной генерацией (RAG). Эти встраивания позволяют ИИ спрашивать, эффективно анализировать и разумно по обширным наборам данных, предоставляя действенные идеи в режиме реального времени.
Надежная платформа данных также должна обеспечивать строгие элементы управления доступа, гарантируя, что разрешения на данные агента AI в соответствии с запрашивающими сотрудниками. Это важно для поддержания безопасности и соответствия нормативным требованиям в средах, включающих конфиденциальные данные. Кроме того, платформа должна поддерживать высокопроизводительную интеграцию с кластерами графических процессоров-будь то размещение локальных или в облаке-поэтому агент рассуждений может обрабатывать и анализировать массовые наборы данных в масштабе. Без этого уровня инфраструктуры организации будут изо всех сил пытаться раскрыть весь потенциал системы двух ИИ. В эпоху рассуждений искусственного интеллекта платформа данных является не просто фундаментом-она является критическим фактором интеллектуального принятия решений и инноваций в масштабах предприятия. Те, кто не сможет подготовить свои экосистемы данных, окажутся оставленными, неспособными использовать преобразующую силу агентов искусственного интеллекта.
Чтобы подготовиться к этому будущему, предприятия должны оценить свои стратегии данных сейчас. Ваши наборы данных объединены, обогащены и готовы к расширенным рассуждениям? Может ли ваша инфраструктура поддерживать доступ и анализ в реальном времени, как вы могли бы с обширной платформой данных? Эти вопросы определяют готовность в эпоху системы двух ИИ. По мере того, как предприятия переходят к принятию этих интеллектуальных агентов, те, у кого есть сильные основы данных, будут процветать, что позволит их системам искусственного интеллекта выйти за рамки прогноза для принятия стратегических, обоснованных решений.
Возможность рассуждения над данными будет определять успех бизнеса в эту новую эру. Поскольку система ИИ в Системе становится неотъемлемой частью операций, предприятия должны соответствовать их готовности данных с помощью своих амбиций. В этот век трансформации одна истина ясна: готовность данных определяет готовность предприятия.
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. Брайан Веркли является предпринимателем и мировым бизнес -лидером с более чем 25 -летним опытом работы в области технологий. Его опыт ведущих отраслевых сбоев из Интернета в социальные сети в облако подготовит его к следующему нарушению искусственного … Подробнее от Брайана Веркли
