Доверие в агентския изкуствен интелект: Защо оценъчната инфраструктура трябва да бъде на първо място

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