Продукты на базе искусственного интеллекта в современном мире уже не являются инновационными решениями, а представляют собой насущную необходимость. Этого требует не только рыночная конъюнктура, но и новая логика работы бизнеса. По данным крупнейшей американской исследовательской и консалтинговой компании Gartner, ИИ-агенты уже стали неотъемлемой частью стратегических трендов, а через 3 года будут ответственны за 15% принимаемых рабочих решений. Эксперт в сфере IT Антипкин Михаил Сергеевич делится своим мнением касаемо роли АI-утилит в современных компаниях, особенностями их внедрения и пользой для бизнес-процессов.

Что представляют собой ИИ-агенты

Говоря простым языком, это программы, способные воспринимать окружающую среду, обрабатывать информацию и выполнять действия для достижения конкретных целей. В отличие от традиционного программного обеспечения, которое следует заданным командам, агенты ИИ используют передовые модели искусственного интеллекта для принятия решений и адаптации. Михаил Антипкин отмечает, что у всех AI-агентов есть ряд ключевых и чрезвычайно важных для бизнеса характеристик:

• Восприятие, представляющее собой сбор данных из окружающей среды с помощью датчиков, входных данных или других инструментов. В качестве примеров можно упомянуть голосовых помощников или GPS-отслеживание перемещения груза и транспорта в логистике.

• Классификация или группировка входной информации по ряду критериев.

• Принятие решений: используя передовые алгоритмы, агенты анализируют информацию и определяют оптимальный курс действий.

• Автономность, то есть независимое функционирование, принятие решений и их реализация без вмешательства человека.

• Адаптивность, основанная на анализе прошлого опыта и повышения эффективности.

Подобный спектр особенностей способствует широкому применению ИИ-агентов.

Виды АI-агентов

В зависимости от поставленной задачи и уровня сложности и характеристик, все ИИ-решения можно условно подразделить на 5 групп:

1. Базовые агенты - рефлекторы, которые реагируют на переменные факторы окружающей среды, и действуют по заранее обозначенному алгоритму. Например, так работают чат-боты, выдающие запрограммированные ответы на часто задаваемые вопросы.

2. Агенты-рефлекторы на основе заданных моделей. Данный тип способен функционировать в более комплексных, динамичных средах и принимать ряд решений на базе анализа внутренней памяти. По такому принципу действуют роботы-пылесосы и беспилотные автомобили.

3. Целевые агенты, запрограммированные на достижение конкретной цели. В частности, это может быть выстраивание оптимального маршрута в логистике с учетом ряда факторов (загруженность дорог, проезд через заданные локации).

4. Агенты, ориентированные на максимизацию пользы или выгоды. Наиболее часто подобные агенты встречаются в продажах.

5. Обучающиеся агенты, совершенствующиеся со временем и приобретаемым опытом. Так работают ИИ-решения в службах поддержки, анализирующие историю обращений и предугадывающие потребности клиентов.

Так ли совершенны AI-агенты

ИИ-агенты преобразуют цифровой ландшафт, предлагая беспрецедентную эффективность и интеллектуальность при выполнении задач. От простых рефлекторных систем до продвинутых обучающих агентов – их применение охватывает самые разные отрасли, что делает их незаменимыми в современном мире. Но, несмотря на повышенный ажиотаж вокруг утилит на базе искусственного интеллекта ввиду их очевидных преимуществ, Михаил Антипкин подчеркивает, что их применение сопряжено с рядом возможных проблем:

• Предвзятость принимаемых решений на базе ограниченности предыдущего анализируемого опыта.

• Возможная утечка конфиденциальных данных при предоставлении к ним доступа.

• Повышение безработицы связанное с замещением человеческих ресурсов AI-агентами.

Помимо этого, необходимо учитывать инвестиции, связанные с внедрением агента, и прозрачность их действий. Поэтому при анализе интеграции, важно учитывать связанные с ней сложности и этические аспекты, чтобы обеспечить сбалансированную и полезное встраивание в общество.