Използване на агентен ИИ: Визията на IBM за успеха на предприятията с ИИ

Въведение

Ландшафтът на изкуствения интелект (ИИ) в предприятията бързо се развива, с значителни промени от експериментални етапи към пълномащабно внедряване. IBM, лидер в индустрията на ИИ технологиите, наскоро проведе своята конференция Think 2025, откривайки нова тенденция: агентен ИИ. Този подход обещава да революционизира начина, по който бизнесите използват ИИ за постигане на осезаеми резултати.

Възходът на агентния ИИ

От ИИ асистенти към ИИ агенти

Според IBM, преходът от ИИ асистенти към ИИ агенти представлява ключов момент за предприятията. Докато ИИ асистентите са били полезни за автоматизиране на рутинни задачи, агентите носят ниво на автономия и сложност, необходимо за по-сложни функции. Тази прогресия се подрежда със стратегическата инициатива на IBM да интегрира ИИ решения във всички бизнес операции, улеснявайки повишена продуктивност и ефективност.

Възможности на агентния ИИ на IBM

IBM обяви няколко възможности на агентния ИИ, предназначени да улеснят приемането на тази технология в предприятията:

1. Каталог за ИИ агенти: Централизирано хранилище за откриване на предварително изградени агенти.
2. Agent Connect: Програма за партньорство, позволяваща на трети страни да се интегрират с платформата watsonx Orchestrate на IBM.
3. Шаблони за специфични домейни: Тези шаблони се отнасят за различни бизнес функции, като продажби, покупки и човешки ресурси.
4. Нужно-кодово средство за изграждане на агенти: Това средство дава възможност на бизнес потребители без технически опит да създават ИИ агенти.
5. Оркестратор за множество агенти: Улеснява колаборацията и комуникацията между множество агенти.

Постигане на ROI с агентен ИИ

Разбиране на предизвикателството с ROI

Изследванията на IBM показват, че предприятията постигат очакваната възвръщаемост на инвестициите (ROI) от ИИ инициативи само в 25% от случаите. Предизвикателства като изолирани данни, сложности с интеграцията и хибридна инфраструктура са често срещани бариери за реализиране на пълния потенциал на ИИ инвестициите.

От експериментация към продукция

Фокусът се измества от пилотни проекти към внедряване на ИИ решения, които предоставят измерими бизнес ползи. Платформата watsonx Orchestrate на IBM е пример за този преход, предлагаща цялостна рамка за внедряване на агентен ИИ в мащаб.

Влияние върху индустрията и стратегически алианси на IBM

Подобряване на бизнес процесите

Агентният ИИ на IBM вече оказва значително влияние. Например, вътрешните HR процеси на компанията сега разрешават 94% от исканията чрез ИИ агенти, драматично съкращавайки времето за отговор и увеличавайки ефективността.

Бизнес партньорства

Решенията на IBM не само облагодетелстват нейните операции, но и тези на нейните партньори. Компании като Ernst & Young използват възможностите на агентния ИИ на IBM за разработване на усъвършенствани платформи, като данъчна платформа, която предлага подобрени услуги на своите клиенти.

Ключови съображения за предприятията

За да внедрят успешно агентния ИИ, предприятията трябва да имат предвид:

• Възможности за интеграция: Оценете колко добре ИИ системите се интегрират със съществуващите инфраструктури.
• Управление и съответствие: Уверете се, че има здрави механизми за осигуряване на сигурност и съответствие.
• Измерване на ROI: Създайте ясни метрики за оценка на представянето и ползите от внедряванията на ИИ.

Заключение

Агентният ИИ представлява трансформативна възможност за предприятията да подобрят оперативната ефективност, иновират процеси и постигнат значителна бизнес стойност. Холистичният подход на IBM предоставя здрава рамка и набор от инструменти, които помагат на организациите да навигират успешно в тази нова ера на ИИ. За компаниите, специализиращи в интеграциите и решенията с ИИ, като Encorp.ai, тези разработки предлагат вълнуващи възможности за насърчаване на иновациите и сътрудничество с напредничаво мислещи предприятия по целия свят.

Референции

1. Конференция IBM Think 2025: IBM Think
2. Обзор на агентния ИИ: IBM Agentic AI Overview
3. Технология Langchain: LangChain Framework Overview
4. Протокол Google Agent2Agent: Google A2A Protocol
5. Протокол за контекст на модел: Model Context Protocol Overview