Wzrost popularności agentów AI: od prostych zadań do autonomii
Dziś spojrzymy na to, jak ewoluuje rola agentów AI – z prostych narzędzi wspierających codzienne zadania przekształcają się one w interfejsy dla bardziej zaawansowanych agentów, zdolnych do zarządzania złożonymi procesami biznesowymi.
Czym właściwie jest „agent”? To jedno z tych pojęć ze świata AI, o którym mówi się coraz więcej, ale wciąż bywa nie do końca jasne. Najprościej mówiąc, to coś więcej niż zwykłe narzędzie – to cyfrowy asystent, który może nie tylko czekać na Twoje polecenia, ale też samodzielnie podejmować działania, dopasowując się do sytuacji, w której się znajduje.
Obecnie patrzymy na agentów z dwóch perspektyw: jako „agentów wspierających codzienną pracę” oraz jako „agentów do obsługi procesów biznesowych”. Oba te typy są ze sobą powiązane pod względem interfejsu użytkownika – zakłada się, że agent wspierający naszą produktywność staje się interfejsem do agentów wykonujących zadania biznesowe. To dobra wiadomość, bo oznacza mniej aplikacji do obsługi i mniej skomplikowanych interfejsów w pracy.
W idealnym świecie, mogłoby to ograniczyć konieczność przystosowywania się do nowych narzędzi – nie trzeba klikać wielu przycisków ani uczyć się obsługi nowych systemów. Może wystarczyłoby kliknąć „zaakceptuj” lub „odrzuć”, a resztą zająłby się agent.
Jeszcze nie jesteśmy na tym etapie, więc zostawmy przyszłość na później – ale to tylko pokazuje, że musimy na nowo przemyśleć, jak korzystamy z technologii w pracy.
Nasi klienci zwykle zaczynają swoją przygodę z agentami od stworzenia tzw. agenta wyszukującego (Retrieval Agent).
To dobrze znany typ agenta „czatującego z danymi” – potrafi wyszukiwać informacje w firmowych zasobach, takich jak intranet, bazy wiedzy, poradniki dla pracowników czy materiały z obsługi klienta. Większość z nas kojarzy je jako chatboty, ponieważ zwykle komunikujemy się z nimi za pomocą interfejsu czatu.
Drugim typem są agenci zadaniowi (Task Agents), którzy potrafią wykonywać różne zadania bez konieczności angażowania człowieka. Przykładowo, taki agent może:
-
porządkować i kategoryzować maile – np. w skrzynce obsługi klienta – przekazując wiadomości do odpowiednich osób i odfiltrowując spam,
-
automatycznie uzupełniać formularze na podstawie danych z baz,
-
umawiać spotkania, sprawdzając dostępność uczestników i wysyłając zaproszenia z agendą,
-
tworzyć raporty, zbierając i analizując dane z różnych źródeł, a następnie prezentując je w odpowiednim formacie,
-
„uczestniczyć” w spotkaniach i uzupełniać po nich potrzebną dokumentację.
Tacy agenci mogą korzystać z możliwości agenta wyszukującego i z czasem mogą przekształcić się w agentów autonomicznych – czyli takich, którzy samodzielnie podejmują decyzje i wykonują zadania bez nadzoru człowieka. Na razie większość organizacji chce mieć możliwość akceptowania lub odrzucania ich działań, ale już dziś są firmy, które rezygnują z tego kroku i po prostu oceniają pracę agentów tak, jak oceniają pracowników – akceptując drobne błędy jako coś naturalnego.
Warto jednak pamiętać, że nawet jeśli stworzenie niektórych agentów wydaje się proste, to potrzebują oni odpowiedniego nadzoru i zasad działania. W przeciwnym razie organizacja może się szybko „zapychać” nowymi agentami – niczym pan Smith mnożący się w filmie Matrix.
W Fellowmind czerpiemy inspirację z wizji Microsoftu dotyczącej różnorodnych agentów AI i ogromnych możliwości, jakie niosą dla naszych klientów oraz wielu branż na świecie. Agenci to nie tylko modne hasło – to prawdziwa zmiana w sposobie, w jaki korzystamy z technologii. Gdy coraz lepiej rozumiemy, jak wykorzystać ich potencjał, staje się jasne, że przyszłość oparta na AI dzieje się już teraz – otwierając przed nami zupełnie nowe możliwości.
