Поява універсальних ШІ-агентів: Нова ера автономного вирішення проблем

Ми швидко вступаємо в еру інтелектуальних агентів штучного інтелекту. На сьогодні найуспішніші агенти виконують відносно вузькі завдання, будучи інтегрованими безпосередньо в системи (наприклад, агент підтримки клієнтів). Однак зараз ми вступаємо в нову еру універсальних агентів, які використовують комп'ютери. Це автономні ШІ, що навчаються використовувати складні програмні інструменти як частину свого процесу мислення, так само, як люди можуть використовувати програмне забезпечення для вирішення широких проблем. Перші приклади, такі як Operator і Deep Research від OpenAI або Computer Use від Anthropic, дають нам уявлення про те, що нас чекає.

Хоча ці приклади ще в початковій стадії розвитку, лабораторії ШІ мають амбітні цілі. Генеральний директор Anthropic Даріо Амодей нещодавно виступав на Давоському форумі, обговорюючи мету створити «віртуального співробітника», який зможе виступати як віддалений працівник і виконувати будь-яке завдання, яке може зробити людина з доступом до комп'ютера. Амодей передбачає: «дуже потужна версія цього може з'явитися цього року, а можливо, навіть у першій половині цього року». У порівнянні з людьми ці агенти будуть швидшими, матимуть майстерність у більшій кількості інструментів, зможуть зберігати більше інформації в своїй короткостроковій пам'яті і працюватимуть безупинно, 24/7.

У цьому світі прості продукти SaaS можуть стати предметом комодифікації, оскільки агенти маскуватимуть необхідність у взаємодії людини з ними. Те, що колись було інструментами на рівні додатків, що надають цінність поверх даних, тепер стане просто базою даних для інтерпретації агентом. Приклади включають традиційні ERP-системи, стандартні інструменти автоматизації робочих процесів, системи управління проектами, базові CRM-системи чи системи введення даних.

Приклад:

Розглянемо приклад з CRM-системою. У старому світі CRM виступала як система зберігання інформації та місце для стратегічного планування...

1. Після дзвінка людина занотовує інформацію безпосередньо в CRM.

2. Перед наступним дзвінком вона переглядає свої нотатки та інші попередні взаємодії в CRM, потім використовує свою інтуїцію та досвід для планування наступного дзвінка.

У старому світі SaaS-продукти цінувалися завдяки інтерфейсу, простоті використання, спеціалізованим функціям та репутації бренду. Люди взаємодіють безпосередньо з програмним забезпеченням, тому досвід, дизайн і підтримка стають важливими факторами продажу. Але з появою агентів, які використовують комп'ютери, CRM стає просто базою даних...

1. Агент збирає нотатки під час дзвінка в реальному часі і зберігає їх у CRM самостійно.

2. Агент запитує думки людини після дзвінка і документує їх.

3. Коли наступний дзвінок наближається, агент створює план, щоб допомогти людині досягти своєї мети, та надає його для перевірки людиною.

4. Агент здійснює всю роботу з обробки та аналізу даних CRM.

5. Людина взаємодіє лише з агентом, який може працювати в значно спрощеній системі, що приховує всі складнощі CRM.

6. Користувач більше не потребує прямого доступу до CRM.

У новому світі агенти ШІ, як правило, взаємодіють з SaaS-системами за лаштунками через безпосереднє використання або через API. Людський користувач більше не бачитиме або не матиме прямого доступу до SaaS-продукту. Як результат:

• Інтерфейс користувача SaaS стає нерелевантним для кінцевого користувача (оскільки агент здійснює взаємодію).

• Людські прийняття рішень зводяться до бажаних результатів (наприклад, заплановані зустрічі, оброблені замовлення, оновлені дані), і вони покладаються на рекомендації свого агента.

• Базова SaaS-платформа перетворюється на «базу даних» або «утиліту», яку агент може замінити за потреби.

У майбутньому, яке буде визначатися агентами штучного інтелекту, багато з того, що раніше було важливим для SaaS-продуктів — як відмінний користувацький досвід, лояльність до бренду або залежність від конкретної платформи — втратять свою значущість. Це тому, що користувачі більше не взаємодіятимуть безпосередньо з програмами, а агентами, які будуть працювати за лаштунками та виконувати всі завдання.

Замість того, щоб користувачі обирали SaaS-продукти через зручність інтерфейсу або популярність бренду, вони будуть звертати увагу на такі фактори, як вартість, відповідність вимогам та базова функціональність, оскільки самі інструменти стають майже невидимими для людини. Це може призвести до того, що традиційні SaaS-продукти стануть стандартними і їхні прибутки знизяться.

В результаті, постачальники SaaS, які не зможуть адаптуватися до нової реальності з агентами ШІ, можуть втратити ринок, а їхні інструменти можуть бути замінені автономними агентами, які зможуть програмувати нові інструменти.

Щоб залишатися актуальними, SaaS-компанії повинні буде перепрофілюватися та стати важливими елементами нової платформи, що підтримує агентів. Ця платформа буде кардинально відрізнятися від сьогоднішніх SaaS-рішень.

У цьому контексті виявляються три ключові шари в екосистемі програмного забезпечення агентів, які можуть забезпечити найбільшу цінність:

1. Інфраструктурний шар: Створює єдину екосистему для даних, що забезпечує їх безпеку та ефективне переміщення всередині організації. Цей шар допомагає системам працювати разом і підтримує інтеграцію даних.
   
   

2. Інтелектуальний шар: Це "мозок" організації. Він включає спеціалізовані ШІ-моделі, які допомагають приймати обґрунтовані рішення, координують різні моделі і забезпечують ефективну роботу агентів.
   
   

3. Контрольний шар: Це інтерфейс для людей, що дозволяє управляти агентами, здійснювати стратегічні рішення, а також підтримує співпрацю між людьми та агентами.
   
   

Ідея консолідації полягає в тому, що спеціалізовані системи стають просто інструментами для покращення роботи агентів. Широкі рішення, які охоплюють весь рівень чи кілька рівнів програмного забезпечення, набирають найбільшу цінність і стають основою для ефективної роботи організацій.

На ринку вже можна побачити приклади таких платформ, як Palantir, яка створила інфраструктурний шар ще до появи агентів, і зараз працює над розробкою контрольного шару через свою платформу AIP. Компанії, що займаються великими мовними моделями (LLM), як OpenAI чи Anthropic, також починають створювати інструменти для контролю та співпраці людина-ШІ.

Для існуючих постачальників SaaS важливо визначити, як їхні продукти можуть бути адаптовані до цієї нової реальності, щоб забезпечити перевагу в створенні ключових частин майбутніх агент-орієнтованих платформ.

Авторка: Дар’я Бровченко