13.11.2024
Дата публикации
Агенты искусственного интеллекта — это программы, которые могут получать информацию, делать анализ и самостоятельно решать задачи для достижения определённых целей.
В отличие от обычных программ, которые следуют заранее заданным правилам, ИИ-агенты принимают решения, используя логику и рациональное мышление.
Продвинутые и относительно автономные агенты находят широкое применение в разных сферах: от обслуживания клиентов в онлайн-чатах до управления сложными корпоративными системами.
В колл-центрах они помогают обслуживать клиентов, анализируя их запросы и предлагая решения. И только когда ИИ решает, что требуется более сложное вмешательство, запрос передаётся оператору.
ИИ-агенты также могут использоваться для анализа больших объёмов данных, прогнозирования и улучшения маркетинговых стратегий.
Одним из перспективных проектов в этой области является Google Project Astra, который будет запущен в 2025 году. Его цель — создать мультимодальных ИИ-агентов, которые смогут в реальном времени воспринимать окружающую среду и помогать людям в повседневных задачах, таких как покупка товаров или планирование поездок.
В бизнесе ИИ-агенты уже активно используются. Например, компания KPMG применяет их для автоматизации рутинных аудиторских процессов, что освобождает время сотрудников для более важных задач.
LinkedIn внедрил инструмент Hiring Assistant, который автоматизирует до 80% рутинных задач по подбору персонала, позволяя рекрутерам сосредоточиться на стратегическом аспекте найма.
В цепочках поставок ИИ-агенты от компании GEP помогают управлять рисками, например анализировать прогноз погоды и планировать закрытие морских портов в логистических цепочках.
Однако, несмотря на явные преимущества, внедрение ИИ-агентов связано с рядом рисков.
Один из основных — это угроза утечек данных, поскольку такие системы могут обрабатывать большие объёмы чувствительной информации. Злоумышленники могут попытаться захватить ИИ-агентов и использовать их в своих целях.
Чтобы минимизировать риски, организациям необходимо внедрять механизмы контроля. Это включает в себя создание карт взаимодействий ИИ-агентов, отслеживание их действий и интеграцию с системами информационной безопасности.
Важно также разрабатывать системы для обнаружения аномалий в действиях ИИ-агентов, чтобы в случае неправильных транзакций или подозрительных действий можно было оперативно остановить систему и провести анализ.
Кроме того, даже самые продвинутые ИИ-системы нуждаются в постоянном человеческом мониторинге, особенно когда они принимают решения, которые могут повлиять на безопасность или конфиденциальность данных.
Таким образом, ИИ-агенты представляют собой мощный инструмент для автоматизации и повышения эффективности бизнеса, которые вскоре смогут трансформировать сферу услуг и бизнеса. Однако крайне важно внедрять такие технологии учитывая риски, чтобы обеспечить долгосрочную эффективность и надёжность работы ИИ.
В отличие от обычных программ, которые следуют заранее заданным правилам, ИИ-агенты принимают решения, используя логику и рациональное мышление.
Продвинутые и относительно автономные агенты находят широкое применение в разных сферах: от обслуживания клиентов в онлайн-чатах до управления сложными корпоративными системами.
В колл-центрах они помогают обслуживать клиентов, анализируя их запросы и предлагая решения. И только когда ИИ решает, что требуется более сложное вмешательство, запрос передаётся оператору.
ИИ-агенты также могут использоваться для анализа больших объёмов данных, прогнозирования и улучшения маркетинговых стратегий.
Одним из перспективных проектов в этой области является Google Project Astra, который будет запущен в 2025 году. Его цель — создать мультимодальных ИИ-агентов, которые смогут в реальном времени воспринимать окружающую среду и помогать людям в повседневных задачах, таких как покупка товаров или планирование поездок.
В бизнесе ИИ-агенты уже активно используются. Например, компания KPMG применяет их для автоматизации рутинных аудиторских процессов, что освобождает время сотрудников для более важных задач.
LinkedIn внедрил инструмент Hiring Assistant, который автоматизирует до 80% рутинных задач по подбору персонала, позволяя рекрутерам сосредоточиться на стратегическом аспекте найма.
В цепочках поставок ИИ-агенты от компании GEP помогают управлять рисками, например анализировать прогноз погоды и планировать закрытие морских портов в логистических цепочках.
Однако, несмотря на явные преимущества, внедрение ИИ-агентов связано с рядом рисков.
Один из основных — это угроза утечек данных, поскольку такие системы могут обрабатывать большие объёмы чувствительной информации. Злоумышленники могут попытаться захватить ИИ-агентов и использовать их в своих целях.
Чтобы минимизировать риски, организациям необходимо внедрять механизмы контроля. Это включает в себя создание карт взаимодействий ИИ-агентов, отслеживание их действий и интеграцию с системами информационной безопасности.
Важно также разрабатывать системы для обнаружения аномалий в действиях ИИ-агентов, чтобы в случае неправильных транзакций или подозрительных действий можно было оперативно остановить систему и провести анализ.
Кроме того, даже самые продвинутые ИИ-системы нуждаются в постоянном человеческом мониторинге, особенно когда они принимают решения, которые могут повлиять на безопасность или конфиденциальность данных.
Таким образом, ИИ-агенты представляют собой мощный инструмент для автоматизации и повышения эффективности бизнеса, которые вскоре смогут трансформировать сферу услуг и бизнеса. Однако крайне важно внедрять такие технологии учитывая риски, чтобы обеспечить долгосрочную эффективность и надёжность работы ИИ.
