Чтобы вывести ИИ за рамки экспериментов, нужно связать агентов с операционным контекстом и определить бизнес-процессы, в которых они могут принести наибольшую пользу. Корпоративный ИИ способен формировать рекомендации, автоматизировать задачи и помогать организациям быстрее принимать решения. Однако без понимания того, как бизнес работает на самом деле, даже мощные модели могут упустить ограничения и взаимосвязи, которые определяют, правильно ли принято решение.
Для Devavrat Shah, главного научного сотрудника по корпоративному ИИ в Celonis, именно этот контекст лежит в основе того, что он называет «интеллектом решений». По его словам, ИИ-агенты могут поддерживать отдельные задачи внутри более крупных процессов принятия решений, но им необходимо понимать роль каждой задачи и окружающие её деловые условия. Без правильного операционного контекста агенты рискуют упустить важные ограничения, допустить дорогостоящие ошибки или потратить чрезмерные вычислительные ресурсы, пытаясь выяснить, что им нужно знать.
Решение начинается с подключения ИИ к процессам и данным, которые компании уже используют. Контекстный слой может помочь агентам понимать рабочие процессы, действовать в рамках заданных ограничений и выдавать рекомендации, которые люди могут проверить и утвердить. Шах советует организациям начинать с конкретного бизнес-решения, определять его самые сложные этапы и проверять, может ли ИИ их улучшить. Измерение прироста в скорости и ценности затем поможет понять, стоит ли масштабировать приложение.
Такой подход может также изменить то, как сотрудники распределяют своё время. Автоматизация повторяющейся ручной работы и координация задач между командами могут освободить людей для более сложных стратегических решений. Однако для реализации этой выгоды потребуются инвестиции в обучение персонала, чтобы сотрудники могли понимать результаты работы ИИ и их последствия. В перспективе Шах видит возможности, которые простираются от рутинных операционных задач до планирования в масштабах всей компании в финансах, управлении персоналом, маркетинге и продажах.
Источник: MIT Technology Review AI · Сводку подготовил HeadlinesBriefing