7 ключевых соображений для предприятий при создании агентов ИИ

Агенты ИИ в моде в наши дни. Ожидается, что это будет следующее большое событие после Gen AI... есть ли смысл во всей этой шумихе? Ответ — однозначное «да».

Например, состояние агентов ИИ в 2024 году докладе показало, что 51% профессионалов в области ИИ уже используют агентов ИИ, в то время как 78% предприятий и средних компаний имеют активные планы по запуску агентов ИИ в производство. Однако для успешного выполнения этого необходимо уделять внимание определенным ключевым факторам.

Но прежде чем мы перейдем к этим факторам, давайте кратко рассмотрим, что такое агенты ИИ.

Что такое ИИ-агенты?

Агент ИИ относится к любой программе или системе, которая может выполнять задачи без вмешательства человека. Эти агенты могут рассуждать, планировать, запоминать, принимать решения, учиться и адаптироваться с определенной степенью автономии.

Подробнее: Что такое агенты ИИ? Определение, типы, применение для предприятий и многое другое

7 ключевых соображений для предприятий, создающих агентов ИИ

Большая часть энтузиазма вокруг создания агентов ИИ связана с автоматизацией рутинных задач, таких как планирование, ввод данных и создание контента. Однако существует огромный потенциал для более сложных вариантов использования в различных отраслях, таких как здравоохранение (диагностика, обработка данных пациентов или виртуальные консультации, предлагаемые Доктроник), финансы (обнаружение мошенничества, оптимизация портфеля) и цепочками поставок (обработка счетов, сверка расчетов).

Фактически, McKinsey прогнозирует, что агенты ИИ смогут автоматизировать до 70% рабочего времени в мировой экономике.

Тем не менее, разработка и внедрение более продвинутых агентов требует согласования нескольких ключевых факторов. Например, данным необходимо быть в нужное место и в правильный формат чтобы агенты ИИ представляли ценность.

По факту, 20% организаций считают, что данные имеют решающее значение для получения выгоды от инициатив GenAI.

Итак, давайте рассмотрим семь наиболее важных моментов для предприятий, желающих создать агентов ИИ:

1. Качество данных

Агенты ИИ настолько хороши, насколько хороши данные, на которых они обучены. Это означает, что отсутствующие, непоследовательные или устаревшие поля данных приводят к ненадежным результатам.

Организации, которые фокусируются на поддержании Качество данных ИИ могут гарантировать, что их агенты работают эффективно. Это можно сделать путем внедрения автоматизированных валидация данных в чистым, стандартизировать и подтверждать данные до того, как какие-либо ошибки смогут повлиять на производительность агентного ИИ.

2. Интеграция данных и доступ

Агенты ИИ нуждаются своевременный доступ в хорошо интегрированные данные для эффективного функционирования. Однако корпоративные данные распределены по нескольким системам, форматам и источникам, начиная от базы данных и Облачные приложения к неструктурированному Документация и API.

Организации должны обеспечить своим агентам ИИ бесперебойный доступ к интегрированным источникам данных во время разработки и развертывания. Вот как:

• Создание единого уровня данных: Создание центральной структуры интеграции данных позволяет агентам ИИ извлекать данные из нескольких источников, не имея дела с разрозненными хранилищами данных.
• Стандартизировать форматы данных: Внедрение общих стандартов данных и процессов преобразования гарантирует, что агенты ИИ смогут единообразно интерпретировать и использовать информацию независимо от ее источника.
• Включить безопасное API-подключение: Использование API для связи агентов ИИ с существующими приложениями обеспечивает доступ в режиме реального времени к структурированным и неструктурированным данным, сохраняя при этом протоколы безопасности.
• Внедрение контроля доступа на основе ролей: Обеспечение надлежащего доступа нужным группам при одновременном соблюдении мер безопасности и соответствия требованиям имеет решающее значение для внедрения ИИ в масштабах всего предприятия.

Создавайте агентов ИИ за часы, а не за недели

Astera берет на себя тяжелую работу по созданию ИИ. Наш визуальный конструктор позволяет вам проектировать, разрабатывать и развертывать агенты ИИ с помощью простого перетаскивания, обширной библиотеки функций и множества готовых шаблонов.

Свяжитесь с нами, чтобы узнать больше.

3. Техническая экспертиза

Создание агентов ИИ требует обширных специализированных знаний в области машинного обучения (МО), обработки естественного языка (НЛП) и обучение ИИ. Это, пожалуй, самое большое препятствие для предприятия, желающие внедрить ИИ-агенты; отсутствие опыта в области ИИ или ресурсов для кодирования для разработки, тестирования и совершенствования агентов.

Предприятия могут превратить эту проблему в возможность, упростив разработку агентного ИИ и сделав ее более доступно для нетехнических пользователей. Вот как:

• Конструкторы визуальных агентов ИИ: Создание агентов ИИ с использованием перетащить и падение Решение позволяет бизнес- и дата-командам разрабатывать и управлять агентами ИИ без необходимости писать обширный код. Использование решения с визуальный интерфейс Это не только упрощает весь процесс, но и позволяет экспертам в предметной области разрабатывать ИИ-агенты для своих конкретных вариантов использования, не полагаясь на технические ресурсы.
• Готовые шаблоны и рабочие процессы: Еще один способ преодолеть недостаток технических знаний — положиться на агентные решения на основе искусственного интеллекта, предлагающие шаблоны, многоразовые компоненты и готовые рабочие процессы ИИ которые можно легко настроить и доработать в соответствии с конкретными потребностями организации.

Готовые шаблоны для общих задач, таких как поддержка клиентов, обработка документов и т. д. извлечение данных может помочь организациям создавать агентов, не начиная с нуля.

4. Масштабируемость

Агенты ИИ, которые хорошо работают в мелкомасштабных тестах, могут не работать так, как ожидалось, при развертывании в масштабах предприятия. Это происходит из-за неизбежного увеличения объема данных и сложности рабочего процесса, что делает поддержание эффективности, надежности и производительности сложной задачей при масштабировании агентского ИИ.

Обеспечение масштабируемости ваших инициатив в области агентского ИИ требует гибкого развертывания, оптимизированного управления ресурсами и бесперебойной работы. Интеграция данных. Вот как:

• Примите распределенную архитектуру: Использование облачных или гибридных сред позволяет агентам ИИ справляться с растущими рабочими нагрузками, не перегружая инфраструктуру. Распределенная обработка обеспечивает бесперебойную работу по мере роста спроса.
• Включите модульные и повторно используемые компоненты ИИ: Проектирование агентов ИИ с модульными компонентами упрощает масштабирование за счет добавления новых возможностей или расширения для различных вариантов использования без необходимости перестраивать систему с нуля.
• Внедрить надежный мониторинг: Аналитика в реальном времени, отслеживание эффективности и автоматические обновления позволяют компаниям поддерживать автономные агенты ИИ в больших масштабах без постоянного ручного вмешательства.

5. Безопасность и соответствие требованиям

Безопасность и соответствие являются главными факторами для агентов ИИ, особенно при работе с конфиденциальными корпоративными данными. Чтобы избежать утечек данных, несанкционированного доступа к данным и несоблюдения таких норм, как HIPAA, GDPR или SOC 2, организациям необходимо внедрить надлежащие меры безопасности.

Надежная стратегия безопасности и соответствия при создании агентов ИИ включает в себя проактивное управление рисками, надежный контроль доступа и соблюдение нормативных стандартов. Ключевые меры включают:

• Внедрение контроля доступа на основе ролей (RBAC): Ограничьте доступ ИИ-агента на основе ролей пользователей, чтобы гарантировать, что только уполномоченный персонал сможет просматривать или изменять конфиденциальные данные.
• Храните данные в безопасных средах: Вместо отправки данных на внешние серверы агенты ИИ должны работать в инфраструктуре предприятия, будь то локально или в защищенной облачной среде.
• Шифрование данных при передаче и хранении: Надежные протоколы шифрования защищают конфиденциальные данные от несанкционированного доступа, обеспечивая соответствие нормативным требованиям.
• Ведение аудиторских следов и журналов: Комплексное протоколирование активности агентов ИИ помогает организациям отслеживать использование данных, выявлять аномалии и обеспечивать соответствие отраслевым стандартам.

Помимо этих мер, компании также должны гарантировать, что их агенты ИИ разработаны с учетом лучших практик управления данными. Аналогичным образом, агенты ИИ в производстве должны подвергаться постоянному мониторингу, оценке уязвимости и аудиту соответствия.

Если вы знаете свои данные, вы можете создать свой ИИ

Astera позволяет экспертам в области практически в любой области создавать агентов ИИ за часы вместо недель. Просто перетащите или начните с наших шаблонов, чтобы проектировать, разрабатывать и развертывать агентов без усилий.

Подробнее

6. Оптимизация и доработка

Агенты ИИ не являются статическими решениями — они нуждаются в постоянной доработке для поддержания точности, эффективности и релевантности. Без постоянного мониторинга предприятия рискуют использовать агентов, которые со временем деградируют, не адаптируются к новым шаблонам данных или выдают ненадежные результаты.

Четко определенный процесс мониторинга и оптимизации гарантирует, что агенты ИИ обеспечивают постоянную ценность. Ключевые стратегии включают:

• Внедрение мониторинга в реальном времени: Отслеживайте взаимодействие агентов ИИ, выявляйте аномалии и сообщайте о проблемах с производительностью до того, как они повлияют на работу.
• Простое A/B-тестирование для итеративных улучшений: Постоянно уточнить подсказки ИИ, рабочие процессы и ответы путем сравнения различных версий агентов ИИ и выбора наиболее эффективной модели.
• Переобучение моделей ИИ с использованием обновленных данных: Периодически обновляйте модели новыми корпоративными данными, чтобы предотвратить снижение производительности и улучшить адаптивность.
• Автоматическое тестирование и проверка: Внедрите автоматизированные фреймворки проверки для проверки выходных данных агента ИИ на согласованность и соответствие требованиям перед развертыванием.

7. Индивидуализация и гибкость

Когда дело доходит до агентов ИИ, их эффективность и окупаемость инвестиций зависят от того, насколько хорошо они соответствуют вашим конкретным бизнес-процессам, структурам данных и эксплуатационным требованиям. Это означает, что настройка и гибкость являются ключевыми факторами для предприятий, желающих использовать агентский ИИ.

Предприятия, желающие создать адаптивных агентов ИИ, должны найти баланс между простотой использования и возможностями настройки. Вот как это можно сделать:

• Модульная конструкция: Агенты ИИ должны быть созданы с использованием настраиваемых компонентов, которые позволяют компаниям настраивать функциональность, не изменяя основную логику.
• Настраиваемые рабочие процессы: Организации должны иметь возможность определять процессы на основе ИИ, соответствующие их уникальным потребностям, будь то взаимодействие с клиентами, автоматизация или анализ данных.
• Поддержка нескольких моделей ИИ: Предприятия должны иметь возможность использовать различные модели ИИ, включая коммерческие LLM, альтернативы с открытым исходным кодом или фирменные модели, исходя из соображений производительности, безопасности и стоимости.
• Расширяемость через API: Предоставление API позволяет компаниям интегрировать агентов ИИ в пользовательские приложения и рабочие процессы с минимальными усилиями по разработке.

Подводя итог

Создание агентов ИИ, которые приносят реальную пользу, требует учета ключевых факторов, которые мы обсудили в этом посте. Несмотря на революционное влияние агентов ИИ, отсутствие приоритетности этих соображений может сдерживать развитие организаций.

Применяя стратегический подход и уделяя первостепенное внимание этим факторам в своей дорожной карте, предприятия могут создавать более интеллектуальных, точных и надежных агентов ИИ и агентские рабочие процессы.

Плюс, используя проворный, визуальный развитие, модульный архитектуры и передовые методы обработки естественного языка позволяют организациям создавать эффективные, адаптируемые и масштабируемые агенты ИИ.

При наличии правильной основы агенты ИИ могут выйти за рамки рутинной автоматизации и обеспечить реальную окупаемость инвестиций в сотнях вариантов использования практически в каждой отрасли.

Агенты искусственного интеллекта, готовые к использованию на предприятии Благодаря более чем Astera Конструктор агентов ИИ

Благодаря более чем Astera, предприятия могут создавать агентов ИИ в масштабе с помощью визуального интерфейса. С помощью интуитивно понятного пользовательского интерфейса с функцией перетаскивания вы можете предоставить специалистам по предметной области возможность экспериментировать и создавать агентов ИИ.

Создавайте, совершенствуйте и развертывайте ИИ-агентов за считанные часы, обучая их на ваших данных.

Более того, с Asteraотмеченный наградами возможности интеграции данных, вы можете интегрировать своих агентов ИИ с вашим стек корпоративных данных для легкого обучения модели и поиска информации.

Результат? Агенты ИИ, созданные специально для вас, тобой.

Узнать больше о Astera Конструктор агентов ИИ or связаться с нами чтобы обсудить ваши потребности в агентском ИИ.