W ostatnich czasach różne chatboty, takie jak ChatGPT, Claude i Gemini, zajęły centralne miejsce w dziedzinie sztucznej inteligencji. Jednak narzędzia te nie są ostatecznym celem dla większości przedsiębiorstw. Znaczna liczba firm aspiruje do opracowania sztucznej inteligencji ogólnej (AGI) — technologii zdolnej do rozumowania na poziomie porównywalnym lub potencjalnie przewyższającym inteligencję ludzką. Niemniej jednak podróż do AGI wiąże się z kilkoma kamieniami milowymi rozwoju.
Podczas gdy chatboty wykazują imponujące możliwości, ich użyteczność jest nieco ograniczona. Bez elementu autonomii chatboty mogą zwiększyć wydajność i produktywność tylko do pewnego stopnia. To ograniczenie przyczynia się do ich niezdolności do generowania przewidywanych przychodów. Zasadniczo chatboty stanowią podstawowy etap rozwoju AI.
To ograniczenie jest powodem, dla którego firmy AI coraz bardziej koncentrują się na agentach AI jako kolejnej fali innowacji AI. W przeciwieństwie do tradycyjnych chatbotów lub zautomatyzowanych botów wsparcia powszechnie spotykanych na stronach internetowych firm, agenci AI są zaprojektowani tak, aby wykraczać poza proste wykonywanie instrukcji i mogą podejmować niezależne decyzje.
Interakcja z istniejącymi botami obsługi klienta może być często frustrująca, ponieważ zazwyczaj nie rozwiązują problemów szybko ani sprawnie — w przeciwieństwie do przedstawicieli obsługi klienta. Jednak pojawienie się autonomicznych agentów AI ma zmienić to doświadczenie.
Definiowanie agentów AI
Definicja agentów AI wciąż pozostaje niejednoznaczna nawet wśród ekspertów, mimo że ich wizja ciągle ewoluuje.
Niemniej jednak pewne cechy są dobrze znane. Agenci AI są projektowani jako modele zdolne do podejmowania skomplikowanych decyzji autonomicznie w rzeczywistych scenariuszach. Mogą wymagać sporadycznego nadzoru ze strony człowieka, ale zakres zadań, które mogą wykonywać, znacznie przewyższy zakres obecnych chatbotów.
Podczas gdy chatboty, takie jak ChatGPT, mogą zwiększyć produktywność człowieka, agenci AI mają potencjał, aby zastąpić ludzi, przynajmniej w przypadku prostszych zadań.
Różniąc się od istniejących generatywnych botów AI, które działają wyłącznie poprzez przewidywanie następnego słowa w sekwencji, agenci AI będą posiadać zdolność krytycznego myślenia i rozumowania. Przebłysk takich zdolności rozumowania został już zaobserwowany w modelu o1 OpenAI.
Jednakże rozumowanie to tylko jeden aspekt tego, co mają osiągnąć agenci AI.
Podstawową cechą agentów AI jest ich zdolność do realizacji celów ustalonych przez ludzi bez ciągłych instrukcji, szczególnie w złożonych i ciągle zmieniających się środowiskach. W przeciwieństwie do obecnych chatbotów, które polegają na krok po kroku instrukcjach od ludzi, agenci AI będą wymagać od użytkownika jedynie zdefiniowania ostatecznego celu.
Kolejną istotną cechą jest proaktywność: agenci AI nie powinni czekać na podpowiedzi, jak to robią typowe chatboty.
Ponadto kluczowym aspektem agentów AI jest ich zdolność do uczenia się na podstawie informacji zwrotnych. Agenci ci mogą nieustannie ewoluować i zwiększać swoją wydajność bez potrzeby interwencji człowieka; uczą się na podstawie swoich doświadczeń.
Jak działają agenci AI Wyobraź sobie agenta AI zajmującego się problemem klienta. Zamiast po prostu trzymać się sztywnego scenariusza, może on pobrać informacje, takie jak identyfikator referencyjny klienta, uzyskać dostęp do odpowiednich dokumentów wewnętrznych i zadać dalsze pytania, aby lepiej zrozumieć sytuację przed zaoferowaniem rozwiązań. W razie potrzeby może on eskalować sprawę do ludzkiego przełożonego w celu zatwierdzenia. Ostatecznie, jeśli rozwiązanie okaże się niemożliwe, może przekierować klienta do ludzkiego przedstawiciela.
Potencjalne zastosowania
Obsługa klienta to tylko jeden z obszarów, w którym agenci AI powinni odnieść sukces, ale prawdopodobnie pojawią się także w wielu innych dziedzinach, np. w tworzeniu oprogramowania.
Prognozy wskazują, że w ciągu najbliższych trzech lat znaczna liczba firm zatrudni agentów AI do zadań związanych z kodowaniem, a ludzcy programiści zostaną oddelegowani głównie do zadań związanych z przeglądami.
Liczne organizacje opracowują systemy agentowe w celu usprawnienia wewnętrznych przepływów pracy, przechodząc od etapu Proof of Concept do etapu pilotażowego. Podczas gdy automatyzacja zadań z agentami nie jest nową koncepcją, integracja AI umożliwi tym agentom obsługę szerszej gamy zadań z większą elastycznością.
Wiele przedsiębiorstw już wdraża agentów AI do różnych funkcji wewnętrznych, a niektóre, takie jak Agentforce firmy Salesforce, oferują wstępne wersje firmom. W ciągu zaledwie kilku lat agenci AI mogliby całkowicie zastąpić tradycyjny personel call center.
Co więcej, wiele przedsiębiorstw prawdopodobnie wdroży system wieloagentowy, w którym poszczególni agenci będą wykonywać specjalistyczne funkcje, utrzymując jednocześnie komunikację i współpracę.
Zakres agentów AI wykracza poza biznes; aplikacje asystentów osobistych są również modernizowane dzięki możliwościom AI. Idealny agent AI działałby podobnie do asystenta ludzkiego, zarządzając zakupami, organizując podróże lub planując spotkania, z możliwością interakcji z różnymi narzędziami, w tym wyszukiwarkami internetowymi i innymi systemami AI.
Co więcej, agenci AI powinni być multimodalni, jak zaprezentowano w ramach projektu Astra firmy Google na niedawnej konferencji I/O, i potrafić przetwarzać dane audio, obrazy i wideo.
Warto zauważyć, że nie będzie istniał jeden typ agenta AI; różne konteksty będą wymagać zróżnicowanych zestawów umiejętności.
Obecne wyzwania stojące przed agentami AI
Mimo znacznego postępu, osiągnięcie pełnej autonomii agentów wiąże się z licznymi wyzwaniami.
Aby kwalifikować się jako prawdziwie pomocni i autonomiczni, agenci AI muszą drastycznie zmniejszyć swoje wskaźniki błędów. Obecnie systemy AI są bardzo podatne na niedokładności, które muszą zostać obniżone do poniżej 1%, aby ułatwić powszechną adopcję. Osiągnięcie redukcji do poniżej 10% może być stosunkowo proste, ale dalsze jej udoskonalanie okaże się trudniejsze.
Ponadto w omówionym wcześniej scenariuszu obsługi klienta istotną przeszkodą jest zapewnienie, że agent AI będzie potrafił określić, kiedy przekazać problem człowiekowi, zamiast uparcie próbować rozwiązać go samodzielnie, co może wiązać się ze wzrostem kosztów.
Kontekstualne zrozumienie stanowi kolejną przeszkodę. Gdy wyobrażamy sobie wykorzystanie chatbotów AI do zadań kodowania, ich obecne ograniczenia stają się oczywiste; mają trudności z tworzeniem długiego kodu z powodu ograniczeń kontekstowych.
Należy również zająć się bezpieczeństwem i kontrolą dostępu, aby w pełni wykorzystać potencjał agentów AI. Większa autonomia wiąże się ze zwiększonym ryzykiem, co wymaga zabezpieczeń, aby zapewnić, że agenci AI wykonują tylko autoryzowane działania i uzyskują dostęp do dozwolonych informacji.
Co więcej, problemy takie jak szybkie wstrzykiwanie kodu stwarzają luki w zabezpieczeniach, którymi należy zarządzać.
Zasoby potrzebne do trenowania danych i mocy obliczeniowej również stanowią wyzwanie. Jednak według niektórych oświadczeń Sama Altmana, mogą istnieć potencjalne rozwiązania problemu trenowania danych, nad którymi już się pracuje.
Firmy AI pilnie pracują nad osiągnięciem przyszłości agentowej, a wiele z tych wyzwań ma zostać rozwiązanych w niedalekiej przyszłości. Na przykład Google obecnie ułatwia okno kontekstowe 2M i czyni postępy w kierunku nieskończonego kontekstu.
Tak więc, chociaż obecnie sztuczna inteligencja może nie działać na poziomie, na jaki liczymy, przyszłość może nadejść szybciej, niż się spodziewamy. Firmy muszą przygotować się na integrację agentów AI w swoich operacjach. Jeśli uważasz, że miną lata, zanim AI będzie w stanie kompetentnie obsłużyć nadzorowane przez Ciebie obowiązki, zastanów się nad tym jeszcze raz. Agenci AI są na horyzoncie i konieczne jest rozwijanie nowych umiejętności, aby dostosować się do tej pojawiającej się rzeczywistości. Wiele firm jest gotowych zainicjować integrację agentów AI już w przyszłym roku, charakteryzującą się autonomicznym podejmowaniem decyzji, proaktywnością, zdolnością adaptacji i zdolnością do działania w złożonych warunkach i realizacji określonych celów.
Powiązane artykuły:
Bezproblemowe zarządzanie kontami Bluesky, Mastodon i Threads dzięki Openvibe
7:51
Naprawianie błędu „Nieprawidłowy uchwyt” w Bluesky: przewodnik krok po kroku
11:48
5 najlepszych metod uruchamiania Eksploratora plików jako administrator w systemie Windows 11
14:55
Dodaj komentarz