Масштабирование агентных ИИ-пилотов по всему предприятию
AI Summary
С переходом агентного ИИ от экспериментов к развертыванию в крупных компаниях, основная задача заключается в обеспечении взаимодействия агентов и их безопасной интеграции в бизнес-процессы. Несмотря на то, что 80% компаний из списка Fortune 500 уже внедрили агентный ИИ, многие из них все еще работают с изолированными пилотными проектами. Для успешного масштабирования необходимо четко связать технологии с бизнес-стратегией и переосмыслить рабочие процессы, чтобы избежать применения ИИ на устаревших системах.
Поскольку агентный ИИ переходит от экспериментов к внедрению в бизнес, задача заключается в том, чтобы выяснить, как агенты могут работать вместе, подключаться к необходимым системам и данным и безопасно функционировать в рамках рабочих процессов, которые управляют бизнесом. Хотя агентный ИИ был принят примерно 80% компаний из списка Fortune 500, прогресс к значительному масштабу остается неравномерным, и многие организации все еще работают над изолированными пилотными проектами.
СМОТРЕТЬ ВЕБИНАР
Для Аруна Чандры, операционного директора NiCE, первым шагом является выход за рамки экспериментов ради самих экспериментов. "Все пытаются выяснить, что мы можем сделать с этой технологией?" - говорит он. Но для масштабирования требуется более четкая связь с бизнес-стратегией: организациям необходимо определить, пытаются ли они увеличить доход, сократить затраты или преследуют другую стратегическую или финансовую цель. Отсюда им нужно переосмыслить рабочие процессы, в которых будут работать агенты, а не просто накладывать ИИ на существующие процессы. "Последнее, что вы хотите сделать, это применить ИИ к устаревшему или неэффективному рабочему процессу," - говорит Чандра.
Этот сдвиг требует от организаций рассматривать агентный ИИ как единое целое. Агенты должны иметь доступ к данным, знаниям и контексту, необходимым для принятия эффективных решений, а также подключения к бэкенд-системам, если от них ожидается, что они будут действовать. Фрагментированная информация может подорвать эти возможности: "Эффективность этих ИИ-агентов является чисто функцией контекста, знаний и данных, которые они могут усваивать и использовать," - говорит Чандра.
Организационные последствия также заслуживают внимания. Масштабирование агентов может создать новую форму фрагментации, если команды создают изолированные системы, которые не соединяются друг с другом, в то время как управление, конфиденциальность, безопасность и управление изменениями становятся более важными по мере того, как агенты берут на себя более значимую работу. Чандра утверждает, что ИИ-агенты в конеч
Похожие новости
Опрос Hi-Tech Mail и «VK Рекламы»: 92% россиян считают, что ИИ в рекламе станет больше
Согласно опросу Hi-Tech Mail и «VK Рекламы», 92% россиян ожидают увеличения использования искусственного интеллекта в рекламе. Более половины респондентов уверены, что способны отличить рекламу, созданную ИИ, от традиционной.
Порядка 71% российских компаний сталкиваются со сложностями при закупке и эксплуатации ИТ-оборудования
По данным исследования MWS Cloud, около 71% российских компаний испытывают трудности при закупке и эксплуатации ИТ-оборудования. Это подчеркивает актуальные проблемы в области облачной инфраструктуры и технологий в стране.
«Навикон» внедрил систему бюджетирования для Merz Pharma на российской платформе Optimacros
Компания «Навикон» успешно завершила внедрение системы бюджетирования и консолидации для Merz Pharma на российской платформе Optimacros. Этот проект направлен на оптимизацию финансового управления и повышения эффективности бюджетирования в компании.