В будущем AI Enterprise AI речь идет не только о понимании, но и о монументальном развитии, поскольку компании в мировой экономике покупают и продают.
Агенты искусственного интеллекта готовы принять автоматизацию за пределы предыдущих навыков и переходить от инструментов искусственного интеллекта, которые поддерживают процесс принятия решений для независимых компаний, которые увеличивают выполнение в масштабе.
Deloitte прогнозирует, что половина всех компаний будет использовать Genai к 2027 году, чтобы начать пилотов -агента -ai или концептуальные доказательства, что знаменует собой значительную трансформацию в функциональности компаний.
Технологический и коалетный Icertis.
Содержание
Проблемы на пути к принятию агентов
В то время как агент AI имеет огромное обещание, организации должны сначала преодолеть несколько препятствий. Типичный пример: другой текущий опрос показал, что более 85 процентов компаний нуждаются в обновлении существующего технологического стека для использования агентов ИИ. Большинство компаний по-прежнему находятся на ранних стадионах внедрения ИИ, и рабочие процессы масштабирования агента от первоначальных инвестиций для продвижения общенациональной инфекции ROI остаются серьезными задачами.
Путь к агенту -KI требует переосмысления ИТ -инфраструктуры, талантливой и высококачественной интеграции данных, борьбы с рисками безопасности и соответствия, а также продвижения организационного доверия к автономным решениям -и в то же время гарантируют, что имеются правильные ограждения. Без точно определенной стратегии компании рискуют неэффективностью, барьеры внедрения, риски репутации и пропущенные способы использования полного потенциала KIS.
Сложность в масштабировании
Агентов недостаточно. Они не могут быть использованы в изоляции и должны работать в координации между системами для выполнения сложных многоэтапных процессов и проявлять себя как гибкие рабочие процессы. В отличие от монолитных систем с предсказуемыми взаимодействиями, рабочий процесс агента организует сеть агентов искусственного интеллекта для автономного решения сложных и многослойных проблем с анализом механического масштаба и людей в решении петли.
Компании нуждаются в передовых структурах оркестровки, которые могут управлять этими сложными взаимодействиями, чтобы обеспечить надежную обработку ошибок и поддерживать непрерывность рабочего процесса между командами. Разработка четкой дорожной карты будет иметь решающее значение, чтобы помочь организациям с эффективным предоставлением и масштабированием агентов искусственного интеллекта.
Подотчетность и управление
Ввиду независимого функционирования нескольких рабочих процессов агентов, гарантирование ответственности является серьезной проблемой. Без точно определенной модели управления компаниями рискуют отсутствовать надзора, что может привести к несоблюдению, финансовым несоответствиям и снижению доверия к процессам, контролируемым ИИ. Агенты должны понимать бизнес -правила, следовать за людьми — правила, определяемые условиями правовой базы, этической практикой и контрактами между клиентами, поставщиками и партнерами.
По словам «Решения о проверке кишечника» против договорных условий, до того, как меры будут приняты и гарантировали, что во всем бизнесе проходили четкие экзамены, принятие решений прозрачна и отложена агентами и приводит к гораздо меньшей вероятности ненужной ответственности.
Обеспечить данные и конфиденциальность
В каждой системе компании важно, чтобы организации имели решающее значение для обращения с конфиденциальной информацией ответственно и безопасно. Перед предоставлением рабочих процессов агента убедитесь, что данные являются чистыми и структурированными, чтобы конфиденциальная информация без воздействия может использоваться несколькими агентами одновременно.
Это относится к данным банковского счета, которые требуются для платежей поставщиков, личных данных и данных о контрактах в качестве основных примеров. Компании также должны создавать безопасные трубопроводы данных и непрерывные меры соответствия, чтобы снизить риски и в то же время позволять агентам ИИ функционировать эффективно и ответственно.
Управление доверием и изменением
Принятие рабочих процессов агентов требует не только технических навыков — это требует культурных изменений. Из -за опасений по поводу надежности, точности, предвзятости, этических последствий и отсутствия прозрачности многие организации должны доверять проблемам с доверием агентов ИИ.
В недавно проведенном исследовании недавно проведенное исследование показало, что качество вывода данных и проблем с безопасностью и защитой данных были одними из десяти наиболее важных препятствий для введения ИИ. Сопротивление изменениям в организациях в сочетании с отсутствием понимания того, как работают агенты ИИ, может создавать препятствия.
Таким образом, алфавизация AI-KI и осознание функционирования агентов ИИ с внутренней подготовкой и инструкциями, управляемыми руководством, могут использовать во всем агенте AI. Акцент на протоколах безопасности и защиту защиты данных также помогает укрепить доверие.
Первый шаг к автономной компании
Итак, где компании могут признать непосредственную ценность от рабочих процессов AI и агентов AI?
Агенты ИИ так же хороши, как и данные, на которых они тренируются. Если компании хотят повысить прибыльность и получить доход от своей стратегии искусственного интеллекта, вам сначала следует рассмотреть данные, которые управляют торговым потоком. Коммерческие соглашения и критические данные, которые вы содержат, имеют основополагающее значение для покупки и продажи компаний и в то же время предлагают ограничения на ограничения соответствия, которые должны выполнять вашу работу хорошо, не добавляя рискованных взглядов.
Путь к агенту -KI не является прямой линией. Благодаря стратегическому управлению проблемами, компании могут разблокировать новую интеллектуальную и эксплуатационную эффективность, чтобы использовать свое будущее в качестве автономной компании.
Мы перечисляем лучшее программное обеспечение для управления производительностьюПолем
Эта статья была произведена в рамках канала Expert Insights Techradarpro, в котором мы сегодня предлагаем лучшие и умные руководители в технологической индустрии. Взгляды, выраженные здесь, относятся к авторскому и не обязательно мнениям Techradarpro или Future PLC. Если вы заинтересованы в том, чтобы определить больше здесь:
