კონსესუსი აგენტურ AI-ის შესაძლებლობებზე, რათა აღასრულოს თავისი დაპირებები, ფრთხილად ოპტიმისტურია: აქამდე კარგი, მაგრამ მნიშვნელოვანი შენიშნვნელობებით. ბოლო PwC-ის გამოკითხვამ 300 უმაღლესი ადმინისტრატორი, რომლებიც იყენებენ AI აგენტებს, დაადასტურა, რომ 66% ფლობენ დადებით შედეგებს პროდუქტიულობის საკითხებში. თუმცა, 值得 नोटი გახდეს, რომ ყველა სისტემამ ჩვეულებრივ ზოგიერთ პროდუქტიულობის ზრდას იწვევს. რაც მართლა სურს მოსამართლეს, არის მნიშვნელოვანი უპირატესობა, რომელიც ქმნის ექსტრემალურ კონკურენტურ უნიკალობას. ამჟამად, მხოლოდ ზოგიერთი AI აგენტი “გაწესებს სამუშაოს ჩატარების ახალ გზებს, ” ამბობს PwC-ის ანგარიშის ავტორი. “შეუძლიათ ბევრი თანამშრომლის გამოიყენოს აგენტის მახასიათებლები ბიზნეს აპლიკაციებში, რათა გაზარდონ როტინის პროცესები — გამოჩნდეს ცოდნის პოვნა, ჩანაწერების განახლება, კითხვებზე პასუხის გაცემა. ეს წარმოადგენს მნიშვნელოვან პროდუქტიულობის ზრდას, მაგრამ ისედაც ნაკლებად არის აორთმყოფური ტრანსფორმაცია. ” პრობლემა არა ტექნოლოგია თვითონ; არამედ, “მზოდიანი ლ, date იგი მყარად და შეუძლებელია იგი მომსახურება| კოლექციაში, მნიშვნელოვანია მოხდენის მზადყოფნა და მუშაკების ჩართულობა, ” აცხადებენ PwC-ის ავტორები. Phenom-ის აღმასრულებელი დირექტორი და თანამფლობელი, მეხემ ბაირედი, რომელიც AI აგენტებს ადამიანის რესურსების ფუნქციებისთვის სთავაზობს, აღნიშნავს, რომ გამოწვევები ძირითადად ამ სფეროებშია. Philadelphia-ში Phenom-ის ბოლო მომხმარებელთა კონფერენციაზე, ბაირედმა აღნიშნა, რომ კონტექსტი უმნიშვნელოვანესია AI აგენტებისთვის. “ეს პროცესის ფარგლებში ბევრი რამ უნდა ითწავლოს, ” თქვა მან. “ამჟამად არ არსებობს ექსპერტები, რომლებიც დინამიურად გაძლევენ რჩევებს, როგორ ეფექტურად მართოს AI აგენტები. ” ბაირედმა გამარტივდა, “აგენტები შეუძლიათ პროდუქტიულობის გაზრდა დაახლოებით 20-30%, თუ სწორად გამოიყენება, ცვლილების მართვა კარგად არის მართულ, და მონაცემები შესაფერისად არის უზრუნველყოფილი. მთავარი კითხვა არის, როგორ ჩავრთოთ ეს წარმატებით და ეფექტურად შევცვალოთ რა. ” AI აგენტები და მათთვის დამუშავებული მონაცემები უფართოაწვეთოვანი უნდა იყოს და განსხვავდეს ინდუსტრიისა და კომპანიების მიხედვით. “მონაცემები ზოგად დონეზე საკმაოდ კომპლექსულია, ” აღნიშნა. “კონტექსტის და პერსონალიზაციის ნიუანსები მნიშვნელოვანია, რათა AI სწორად იმუშაოს. ის არ შეიძლება იყოს ძალიან ზოგადი. ” AI აგენტების გამოჩენა წაადგილებს გენერაციული AI-ს პრაქტიკულ აპლიკაციაზე.

როცა ისინი მართვად იყენებენ, აგენტები შეიძლება “ჩაშენდეს სამუშაო პროცესებში, ” ამბობს ბაირედი. “მიმდინარე მდგომარეობით, ხალხი უნდა მიდიოდეს ChatGPT-ზე, იკითხოს კითხვა, და დაელოდოს პასუხს. ასე ბუნებრივად მუშაობა არ ხდება. ” ფოკუსი საჭიროა გაუმჯობესდეს კონკრეტული ფუნქციებისა და პროცესების ნიუანსების ზუსტად მისაღწევად, რომლებიც ავტომატიზაციისთვის განკუთვნილია. “ეს უნდა იყოს თაღლითური ფორმატში, რომელიც მოიცავს კონტექსტს, ” დაამატა იგი. “ამ მხოლოდ იმ შემთხვევაში შეიძლება განხორციელდეს, თუ აგენტი ეფექტურად მუშაობს კონკრეტულ განყოფილებაში. ” ბაირედი არ მიიჩნევს AI აგენტებს სამუშაო ადგილების დამუქრებლად, თუმცა აღიარებს, რომ ისინი შეცვლიან სამუშაოს ბუნებას. “ახალი სამუშაო ადგილები გამოჩნდება აგენტების გამო, და ახალი სამუშაო ტიპებიც განვითარდება. უნარები ერთ-ერთი ნაწილია; სამუშაო და როლებიც განვითარდება. ” PwC-ის ავტორები მოუწოდებენ, არ შემოვმანჭოთ მინიმალური მიღწევებით AI აგენტებთან. “კომპანიები, რომლებიც მხოლოდ პილოტური ფაზის ჩერდებიან, რისკავენ გაუსწრებულები დარჩნენ კონკურენტებს, რომლებიც მზად არიან საფუძვლიანად გადაიფორმონ სამუშაო პროცესი. მხოლოდ ცოტა კომპანიას აქვს წინადადება, როგორ შევქმნათ ახალი საოპერაციო მოდელები, რომლებიც ინტეგრირებას ახდენენ და მართული AI აგენტების ერთობლიობას. ნაკლებია, ვიდრე ნახევარი ისინი, რომლებიც ფუძნურად გადაფიქრებენ ოპერაციული მოდელებს და სამუშაო პროცესებს (45%) ან სრულად განაახლებენ პროცესებს AI აგენტების გარშემო (42%). ”