Штучний інтелект підприємств: як нові технології трансформують бізнес-решення та робочі процеси
Усередині галузі бізнес-технологій спостерігається стрімкий розвиток агентного штучного інтелекту, який стає все більш важливим для підприємств. Останні події свідчать про те, що багато компаній прагнуть інтегрувати AI у свої робочі процеси, значно спрощуючи управління складними завданнями.
Найзначнішим кроком у цьому напрямку став анонс компанії Oracle, яка намагається перевести агентний AI з етапу демонстрації у реальні бізнес-процеси. Нові Fusion Agentic Applications розроблені для впровадження в сфери обслуговування клієнтів, логістики та фінансів, де програмні агенти здатні виконувати багатоступеневі завдання за доступом до актуальних бізнес-даних. Це свідчить про трансформацію поглядів підприємств: дедалі більше компаній бажають мати AI безпосередньо в основних платформах, а не як додаток до існуючих інструментів. Особлива перевага Oracle полягає в її контролі над повним стеком технологій – від додатків до інфраструктури в хмарі, що потенційно прискорює отримання результатів від інвестицій у AI.
Однак, на думку аналітиків, Oracle ще має довести свою ефективність. Компанії чекають на забезпечення управлінських стандартів, чітких шляхів аудиту та безпечного керування агентами в складних середовищах, зокрема в регульованих галузях. Більш амбіційна мета Oracle полягає в тому, щоб стати контрольним центром не лише для своїх агентів, а й для агентів, розроблених третіми сторонами.
Складність ухвалення рішень
Експерти вважають, що найбільш перспективне застосування агентного AI в бізнесі полягає у виконанні завдань, які поєднують рутинну роботу із прийняттям рішень згідно з чіткими правилами. Сфери, такі як облік заробітної плати, обробка рахунків, звірка та прогнозування грошових потоків, потребують ухвалення частих рішень в межах встановлених обмежень. Важливо, щоб кожен крок системи міг бути відстеженим, поясненим і повернутим назад, щоб відповідати вимогам бізнесу і аудитів.
Крім того, якість ухвалення рішень може значно покращитися за умови використання моделей, навчений на специфічних для компанії даних, замість загальнодоступної інформації з Інтернету. Це допомагає зменшити кількість помилок, упереджень і проблем відповідності, оскільки AI ґрунтується на правилах і мовленні компанії. Як зазначають фахівці, важливим залишається людське втручання на початкових етапах, щоб фахівці могли перевіряти рішення та коригувати проблеми до їх впливу на реальні операції.
Екосистема підприємств
На думку представників IBM, агентний бізнес не буде визначатися єдиною AI-моделлю, а швидше партнерствами, які зв’язують моделі, дані, робочі процеси та управлінські механізми. Компанії отримають найбільшу вигоду, поєднуючи різні можливості постачальників, щоб AI міг не лише надавати відповіді, а й впроваджувати рішення в реальні бізнес-процеси. IBM акцентує увагу на тому, що для успішної роботи агентів потрібен доступ до контексту підприємства, операційних систем та систем довіри, тобто стратегічні партнерства стають критично важливими для успіху підприємств у сфері AI.
Крім того, агентний штучний інтелект спонукає компанії відходити від традиційної моделі платформ до екосистемної. Замість того, щоб визначати, яку єдину AI-технологію впровадити, керівники тепер повинні думати про те, яку екосистему потрібно створити для інтеграції різних технологій. В цілому, IBM стверджує, що перемогу в області агентного AI досягнуть не лише ті, хто створює кращі агенти, а й ті, хто налагоджує сильні партнерства, що дозволяють цим агентам працювати по всій компанії.
