encorp.ai Logo
ИнструментиБЕЗПЛАТНОПортфолиоAI КнигаБЕЗПЛАТНОСъбитияNEW
Контакти
НачалоИнструментиБЕЗПЛАТНОПортфолио
AI КнигаБЕЗПЛАТНО
СъбитияNEW
ВидеаБлог
AI АкадемияNEW
За насКонтакти
encorp.ai Logo

Правим AI решенията достъпни за финтех и банкови организации от всякакъв мащаб.

Решения

  • Инструменти
  • Събития и уебинари
  • Портфолио

Компания

  • За нас
  • Контакти
  • AI АкадемияNEW
  • Блог
  • Видеа
  • Събития и уебинари
  • Кариери

Правна информация

  • Политика за поверителност
  • Условия на ползване

© 2026 encorp.ai. All rights reserved.

LinkedInGitHub
Доверие в агентския AI: Значението на оценъчната инфраструктура
AI Употреба и Приложение

Доверие в агентския AI: Значението на оценъчната инфраструктура

Martin Kuvandzhiev
2 юли 2025 г.
4 мин. четене
Сподели:

Появата на агенти с изкуствен интелект (AI) в реални условия на внедряване бележи нова ера в технологичните иновации. Бизнесите все повече осъзнават огромния потенциал на AI агентите да трансформират операциите, да оптимизират ефективността и да генерират значителни спестявания. Въпреки това, с тези предимства идва и предизвикателството да се гарантира, че AI агентите работят надеждно и точно. Тук оценъчната инфраструктура става от решаващо значение.

Нарастващата роля на AI агентите

AI агентите са сложни софтуерни единици, предназначени да изпълняват специфични задачи, които традиционно изискват човешка намеса. Първоначалната им привлекателност често се крие в спестяването на разходи и повишената продуктивност. Както посочва Шайлеш Налавади, вицепрезидент по управление на проекти в Sendbird, трансформиращата сила на AI агентите надхвърля простото спестяване на разходи; те представляват фундаментална промяна в начина, по който задачите могат да бъдат автоматизирани и оптимизирани, което води до дълбоки въздействия върху бизнес процесите.

Вземете за пример Rocket Companies. Техните AI агенти не само подобриха процента на конверсия на уебсайта, но и бяха ключови за автоматизирането на специализирани задачи като изчисления за ипотечно застраховане, спестявайки на компанията един милион долара годишно в разходи. Такива постижения подчертават как AI агентите могат да увеличат продуктивността, изпълнявайки рутинни и времеемки задачи.

Справяне със сложността на AI агентите

Интегрирането на AI в оперативните процеси не е без предизвикателства. AI агентите трябва да преминат от просто програмиране към предоставяне на разнообразни отговори, базирани на вероятностни прозрения, извлечени от големи езикови модели (LLM). Тази промяна изисква еволюирал начин на мислене в екипите по софтуерно инженерство, тъй като те се адаптират към недетерминистичния характер на LLM.

Днешните AI системи могат да комбинират и оркестрират модели, за да подобрят своята отзивчивост и да гарантират оптимална работа при различни условия. Както обяснява Тис Ваандерс, старши вицепрезидент по AI трансформация в Cognigy, предизвикателството сега е в оркестрацията на моделите и осигуряването на безпроблемна работа при мащабни операции. Технологиите и инфраструктурата трябва постоянно да се развиват, за да подкрепят тази динамична среда.

Използване на взаимоотношенията с доставчици

Създаването на благоприятна среда за развитие на AI често означава да се погледне отвъд вътрешните възможности. Компаниите се нуждаят от специализиран опит, за да изградят и поддържат стабилни AI инфраструктури. Успешните AI трансформации често включват доставчици, които могат да предложат напреднали решения, позволявайки на бизнеса да се фокусира върху диференциацията, вместо върху сложностите на AI архитектурата.

Налавади подчертава, че много фирми трябва да преминат отвъд базовия продукт (1.0), за да останат конкурентоспособни, което изисква квалифицирани партньори, които могат да съгласуват технологичните постижения с организационните цели.

Подготовка за сложността на AI: Ролята на оценъчната инфраструктура

Обещанието на агентския AI е огромно, но също така са и неговите сложности. Предприятията трябва да се подготвят за среда, в която AI системите, нарастващи в мащаб и функция, изискват всеобхватни проверки и баланси. Тук оценъчната инфраструктура е незаменима. Тя действа като рамка за тестване на единици за AI системите, гарантирайки, че агентите работят в рамките на очакваните параметри, дори когато се развиват.

Оценъчната инфраструктура трябва да симулира разговори в множество сценарии, за да идентифицира потенциални оперативни пропуски, като по този начин предотвратява неочаквано поведение при реални внедрявания. Както предлага Шон Малхотра, технически директор в Rocket Companies, това включва гарантиране, че хората остават в цикъла, за да проверяват и валидират критични AI решения. Необходима е система за подробно наблюдение и предупреждение, за да се улавят и коригират грешките.

Заключение

За организациите, които обмислят пътя към интеграция на AI, определянето на стабилна оценъчна инфраструктура е първата критична стъпка. Тя не само гарантира надеждността на AI системите, но също така подкрепя мащабируемостта и еволюцията във функциите и приложенията на AI агентите. Компании като Encorp.ai могат да предоставят експертни консултации и решения, съобразени с сложните изисквания на агентския AI, обещавайки ефективни стратегии за интеграция и внедряване, за да подобрят бизнес възможностите в това бъдеще, управлявано от AI.

Източници

  1. VentureBeat за агентския AI
  2. Forbes - Приемане на потенциала на AI
  3. MIT Technology Review - Мащабиране на AI агенти
  4. Harvard Business Review - Взаимоотношения с доставчици
  5. ZDNet - Оценъчна инфраструктура

Martin Kuvandzhiev

CEO and Founder of Encorp.io with expertise in AI and business transformation

Свързани Статии

AI за енергетиката: голямата битка за мощност

AI за енергетиката: голямата битка за мощност

Как AI променя енергийния микс, ядрената политика и стратегиите за дата центрове, и как предприятията могат да намалят разходи и енергиен отпечатък.

30.12.2025 г.
Ерата на персонализираните AI агенти: All‑Access AI вече е тук

Ерата на персонализираните AI агенти: All‑Access AI вече е тук

Разберете как персонализираните AI агенти променят бизнес автоматизацията и как да балансирате между продуктивност и защита на данните.

24.12.2025 г.
AI иновации: как AlphaFold промени науката за 5 години

AI иновации: как AlphaFold промени науката за 5 години

Разберете как AlphaFold революционизира научните изследвания, ускори откриването на лекарства и какви уроци дава за бизнес AI стратегията.

24.12.2025 г.

Search

Категории

  • All Categories
  • AI Новини и Тенденции
  • AI Инструменти и Софтуер
  • AI Употреба и Приложение
  • Изкуствен интелект
  • Етика и Общество
  • Научи AI
  • Мнения на лидери

Тагове

AIАсистентиАвтоматизацииОсновиБизнесЧатботовеОбразованиеЗдравеопазванеОбучениеМаркетингПрогнозен анализСтартъпиТехнологияВидео

Последни Статии

Разработка на AI чатботове: от нишови до корпоративни решения
Разработка на AI чатботове: от нишови до корпоративни решения

1.01.2026 г.

AI за енергетиката: голямата битка за мощност
AI за енергетиката: голямата битка за мощност

30.12.2025 г.

AI разговорни агенти: 3 трика, които да тествате с Gemini Live
AI разговорни агенти: 3 трика, които да тествате с Gemini Live

29.12.2025 г.

Абонирайте се за нашия newsfeed

RSS FeedAtom FeedJSON Feed
Доверие в агентския AI: Значението на оценъчната инфраструктура
AI Употреба и Приложение

Доверие в агентския AI: Значението на оценъчната инфраструктура

Martin Kuvandzhiev
2 юли 2025 г.
4 мин. четене
Сподели:

Появата на агенти с изкуствен интелект (AI) в реални условия на внедряване бележи нова ера в технологичните иновации. Бизнесите все повече осъзнават огромния потенциал на AI агентите да трансформират операциите, да оптимизират ефективността и да генерират значителни спестявания. Въпреки това, с тези предимства идва и предизвикателството да се гарантира, че AI агентите работят надеждно и точно. Тук оценъчната инфраструктура става от решаващо значение.

Нарастващата роля на AI агентите

AI агентите са сложни софтуерни единици, предназначени да изпълняват специфични задачи, които традиционно изискват човешка намеса. Първоначалната им привлекателност често се крие в спестяването на разходи и повишената продуктивност. Както посочва Шайлеш Налавади, вицепрезидент по управление на проекти в Sendbird, трансформиращата сила на AI агентите надхвърля простото спестяване на разходи; те представляват фундаментална промяна в начина, по който задачите могат да бъдат автоматизирани и оптимизирани, което води до дълбоки въздействия върху бизнес процесите.

Вземете за пример Rocket Companies. Техните AI агенти не само подобриха процента на конверсия на уебсайта, но и бяха ключови за автоматизирането на специализирани задачи като изчисления за ипотечно застраховане, спестявайки на компанията един милион долара годишно в разходи. Такива постижения подчертават как AI агентите могат да увеличат продуктивността, изпълнявайки рутинни и времеемки задачи.

Справяне със сложността на AI агентите

Интегрирането на AI в оперативните процеси не е без предизвикателства. AI агентите трябва да преминат от просто програмиране към предоставяне на разнообразни отговори, базирани на вероятностни прозрения, извлечени от големи езикови модели (LLM). Тази промяна изисква еволюирал начин на мислене в екипите по софтуерно инженерство, тъй като те се адаптират към недетерминистичния характер на LLM.

Днешните AI системи могат да комбинират и оркестрират модели, за да подобрят своята отзивчивост и да гарантират оптимална работа при различни условия. Както обяснява Тис Ваандерс, старши вицепрезидент по AI трансформация в Cognigy, предизвикателството сега е в оркестрацията на моделите и осигуряването на безпроблемна работа при мащабни операции. Технологиите и инфраструктурата трябва постоянно да се развиват, за да подкрепят тази динамична среда.

Използване на взаимоотношенията с доставчици

Създаването на благоприятна среда за развитие на AI често означава да се погледне отвъд вътрешните възможности. Компаниите се нуждаят от специализиран опит, за да изградят и поддържат стабилни AI инфраструктури. Успешните AI трансформации често включват доставчици, които могат да предложат напреднали решения, позволявайки на бизнеса да се фокусира върху диференциацията, вместо върху сложностите на AI архитектурата.

Налавади подчертава, че много фирми трябва да преминат отвъд базовия продукт (1.0), за да останат конкурентоспособни, което изисква квалифицирани партньори, които могат да съгласуват технологичните постижения с организационните цели.

Подготовка за сложността на AI: Ролята на оценъчната инфраструктура

Обещанието на агентския AI е огромно, но също така са и неговите сложности. Предприятията трябва да се подготвят за среда, в която AI системите, нарастващи в мащаб и функция, изискват всеобхватни проверки и баланси. Тук оценъчната инфраструктура е незаменима. Тя действа като рамка за тестване на единици за AI системите, гарантирайки, че агентите работят в рамките на очакваните параметри, дори когато се развиват.

Оценъчната инфраструктура трябва да симулира разговори в множество сценарии, за да идентифицира потенциални оперативни пропуски, като по този начин предотвратява неочаквано поведение при реални внедрявания. Както предлага Шон Малхотра, технически директор в Rocket Companies, това включва гарантиране, че хората остават в цикъла, за да проверяват и валидират критични AI решения. Необходима е система за подробно наблюдение и предупреждение, за да се улавят и коригират грешките.

Заключение

За организациите, които обмислят пътя към интеграция на AI, определянето на стабилна оценъчна инфраструктура е първата критична стъпка. Тя не само гарантира надеждността на AI системите, но също така подкрепя мащабируемостта и еволюцията във функциите и приложенията на AI агентите. Компании като Encorp.ai могат да предоставят експертни консултации и решения, съобразени с сложните изисквания на агентския AI, обещавайки ефективни стратегии за интеграция и внедряване, за да подобрят бизнес възможностите в това бъдеще, управлявано от AI.

Източници

  1. VentureBeat за агентския AI
  2. Forbes - Приемане на потенциала на AI
  3. MIT Technology Review - Мащабиране на AI агенти
  4. Harvard Business Review - Взаимоотношения с доставчици
  5. ZDNet - Оценъчна инфраструктура

Martin Kuvandzhiev

CEO and Founder of Encorp.io with expertise in AI and business transformation

Свързани Статии

AI за енергетиката: голямата битка за мощност

AI за енергетиката: голямата битка за мощност

Как AI променя енергийния микс, ядрената политика и стратегиите за дата центрове, и как предприятията могат да намалят разходи и енергиен отпечатък.

30.12.2025 г.
Ерата на персонализираните AI агенти: All‑Access AI вече е тук

Ерата на персонализираните AI агенти: All‑Access AI вече е тук

Разберете как персонализираните AI агенти променят бизнес автоматизацията и как да балансирате между продуктивност и защита на данните.

24.12.2025 г.
AI иновации: как AlphaFold промени науката за 5 години

AI иновации: как AlphaFold промени науката за 5 години

Разберете как AlphaFold революционизира научните изследвания, ускори откриването на лекарства и какви уроци дава за бизнес AI стратегията.

24.12.2025 г.

Search

Категории

  • All Categories
  • AI Новини и Тенденции
  • AI Инструменти и Софтуер
  • AI Употреба и Приложение
  • Изкуствен интелект
  • Етика и Общество
  • Научи AI
  • Мнения на лидери

Тагове

AIАсистентиАвтоматизацииОсновиБизнесЧатботовеОбразованиеЗдравеопазванеОбучениеМаркетингПрогнозен анализСтартъпиТехнологияВидео

Последни Статии

Разработка на AI чатботове: от нишови до корпоративни решения
Разработка на AI чатботове: от нишови до корпоративни решения

1.01.2026 г.

AI за енергетиката: голямата битка за мощност
AI за енергетиката: голямата битка за мощност

30.12.2025 г.

AI разговорни агенти: 3 трика, които да тествате с Gemini Live
AI разговорни агенти: 3 трика, които да тествате с Gemini Live

29.12.2025 г.

Абонирайте се за нашия newsfeed

RSS FeedAtom FeedJSON Feed