AI-агенти в 2025 році: Що потрібно знати керівникам підприємств

2025 рік стане роком AI-агентів. Стоп, чи не згадувалося вже це у 2023 році? Тоді було обговорено поєднання AI-моделей у контексті штучного інтелекту, який викликав величезний інтерес. До 2024 року багато компаній почали активно експериментувати з генеративними AI, і деякі з них навіть використовували поєднання моделей. Однак більшість таких проектів не вдалося масштабувати. Причина криється в тому, що це були тестові проекти, які не були інтегровані в системну інфраструктуру або не мали відповідних захисних механізмів і контролю якості. У 2025 році ситуація зміниться, але проблеми з продуктами залишатимуться актуальними. Щоб краще зрозуміти, що можуть AI-агенти у 2025 році, варто розглянути простий приклад — інструмент для автоматичних відповідей на електронні листи.

Найпростіший спосіб створити інструмент для відповіді на електронні листи — це використати GPT. У 2024 році з'явилося багато таких інструментів, і їх налаштування досить прості. Все, що потрібно, — це підключити штучний інтелект до зручного інтерфейсу. Для цього треба отримати API-ключ для ChatGPT, написати кілька рядків коду для обробки електронного листа, створити запит для ШІ та відобразити відповідь у інтерфейсі. Цей процес дозволяє швидко налаштувати автоматичну відповідь на електронні листи, зекономивши час на рутинних завданнях.

Приклад:

Запит: Привіт, Лютц, тебе запрошують на вечерю в четвер. Ти зможеш прийти? З повагою, Тім.
Вихід: Дякую, Тім! Перевірю свій графік і скоро дам відповідь.

Але навіть у цьому простому прикладі виникає кілька важливих проблем для бізнесового AI:

• Відсутність інтеграції в систему: Інструмент не може перевірити календар, щоб дізнатися, чи вільна особа.

• Без контексту: Він не знає, чи подобається особі Тім або чи вона уникає таких подій.

• Безпека: Що робити, якщо лист містить приватні дані, наприклад, номер соціального страхування?

• Відсутність обмежень: Як реагувати на складні запитання, наприклад, щодо політичних поглядів?

• Відсутність контролю з боку користувача: Наскільки користувач може впливати на відповідь AI?

• Галюцинації: AI іноді вигадує факти, як зазначено в попередженнях на сторінках ChatGPT: “ChatGPT може помилятись”.

Великі мовні моделі добре справляються з завданнями, такими як підсумовування чи роль інтерфейсу, але для бізнесу їх недостатньо. Кожну з цих проблем можна вирішити. Детально розглянуто це в програмі сертифікації eCornell. Вдосконалення інструменту можливе шляхом створення AI-агентів у рамках робочого процесу.

Робочий процес AI-агентів: більше, ніж генеративний AI

AI-моделі можна поєднувати або «зв’язувати», щоб створювати робочі процеси, де результат одного інструменту стає вхідними даними для наступного. Це схоже на сервіси типу Zapier або IFTTT, але з використанням штучного інтелекту. Такий процес не має фіксованих кроків — він динамічний і адаптується до конкретної ситуації. Ці робочі процеси не завжди вимагають генеративного AI, оскільки такий AI може бути повільним і дорогим для певних завдань.

Як це може працювати для інструменту відповідей на електронні листи:

1. Вхід: Привіт, Лютц, тебе запрошують на вечерю в четвер. Ти зможеш прийти? З повагою, Тім.

2. Системний запит: Проаналізувати лист і визначити кроки, необхідні для відповіді.

3. Вихід системи: (1) Перевірити календар, щоб дізнатися, чи є час. (2) Знайти попередні листи з Тімом і запрошення на вечерю. (3) Оцінити ймовірність того, що користувач захоче піти, на основі попередньої поведінки. (4) Створити три варіанти відповіді: одна для погодження, одна для відмови, одна для запиту додаткової інформації.

4. Виконання: Виконати зазначені кроки.

5. Вихід: Представити ці три варіанти відповіді користувачеві.

Це як працює з’єднана модель AI. Вона долає багато проблем, які виникали раніше. Але велика мовна модель — це лише один з багатьох інструментів.

AI-агенти для підприємств: виклики і можливості

2025 рік стане роком AI-агентів. Штучний інтелект буде спрощувати, вдосконалювати чи автоматизувати робочі процеси в різних галузях. Але не буде однієї «убивчої» програми. Якщо така програма і з’явиться, це, ймовірно, буде пошукова система — про це було сказано раніше. Натомість ми побачимо менші робочі процеси в таких сферах, як обслуговування клієнтів, юридична підтримка або продажі.

Щоб створювати такі рішення, інженери та менеджери продуктів повинні зосередитися на створенні цінності. У програмі «Дизайн та створення рішень для AI» навчання проводиться за практичною стратегією для надання цінності підприємствам у таких галузях, як медіа, фінанси, охорона здоров’я, електронна комерція та інші:

1. Визначити бізнес-мету.

2. Зібрати та очистити дані.

3. Розробити агентний робочий процес.

4. Протестувати з користувачами.

5. Створити цикл зворотного зв’язку.

Це здається простим, але існує безліч нюансів, включаючи питання ризиків, таких як упередження та етичні проблеми.

Автор: Дар'я Бровченко