Suured keelemudelid (LLM-id), nagu ChatGPT ja Claude, on praegu piiratud inimese tööjõu mitmekülgsuse saavutamiseks, kuna nad sõltuvad eelnevalt üleslaaditud andmetest konteksti loomiseks. Need tehisintellekti tööriistad toimivad tavaliselt kaasjuhtidena, kes aitavad ülesandeid täita, kuid ei suuda iseseisvalt tegutseda. ### Kaasjuhi Abi Ületamine Anthropic tutvustas Claude’i 'Arvutikasutuse' funktsiooni, mis tähistab sammu inimesele sarnaneva tegutsemisvõime poole tehisintellektis. See uus funktsioon võimaldab Claude’il iseseisvalt tarkvararakendustega suhelda, täites ülesandeid nagu menüüdes navigeerimine ja kirjutamine ilma inimese järelevalveta. Erinevalt traditsioonilistest protsesside automatiseerimissüsteemidest (RPA), mis järgivad eelnevalt määratud samme, suudab Claude’i Arvutikasutus tõlgendada visuaalseid sisendeid ja kaalutleda, et määrata parim tegevuskäik. Näiteks suudab Claude hallata selliseid ülesandeid nagu kliendiandmete korrastamine, finantsteabe korrelatsioon ja personaliseeritud sõnumite koostamine ilma inimese sekkumiseta. See võimekus võimaldab Claude’il tööd hallata sarnaselt nooremale töötajale. Kuid see lähenemine võib olla aeganõudev, kuna see sisuliselt kordab inimeste tegevusi. Samuti nõuab Claude’i Arvutikasutus arvuti ainuõiguslikku kasutust töötamise ajal. ### Multi-agendi Konfiguratsioonide Väärtus Aruteludes tehisintellekti agentide ümber pole need tööriistad päriselt autonoomsed, kuid võivad tõhusalt simuleerida autonoomiat, pakkudes võimalusi äriliseks innovatsiooniks. Daniel Vassilev, Relevance’i tegevjuht, rõhutab, et tehisintellekti agendid suudavad hallata töövooge, mis nõuaksid mitut täiskohaga töötajat, täites ülesandeid nagu potentsiaalsete klientide hindamine ja kliendisuhtlus. Mitmete spetsialiseeritud agentide kasutuselevõtt annab rohkem väärtust kui üksikute töövoogude automatiseerimine.

Nii nagu inimmõistkonnad, saab AI-agente määrata kindlatele ülesannetele ja neid koostööle suunata suurema tootlikkuse saavutamiseks, integreerudes sujuvalt ilma, et oleks vaja täiendavat inimjärelevalvet. ### Autonoomne Eelis Erinevus kaasjuhtide ja autonoomsete agentide vahel on täideviimises. Kaasjuhid suurendavad tootlikkust, aidates ülesannete täitmisel, samas kui autonoomsed agendid käsitlevad terveid ülesandeid iseseisvalt, jättes inimestele vaid tulemuste ülevaatamise. Näiteks kasutab Relevance tehisintellekti agente uurimistöö läbiviimisel ja kasutajate kaasamises ja suhtluses, muutes inimeste rollid keskenduma järelevalvele ja loomingu arendamisele. ### Usaldus ja Kaitsmed Kuigi tehisintellekti agendid on paljutõotavad, pole nad veatud. Vassilev võrdleb AI-agentide kasutamist uute töötajate palkamisega, mis vajavad järelevalvet ja juhendeid, et tagada ohutu toiming. Kaitsmetega varustamine ja nende agentide korralik koolitamine on hädavajalik, sarnaselt noorema personali koolitamisega. ### Väljakutsed ja Edasiliikumine Hoolimata nende potentsiaalist seisavad autonoomsed tehisintellekti agendid silmitsi väljakutsetega, sageli pigem organisatsiooniliste teadmiste puudumise kui tehniliste probleemide tõttu. Paljud protsessid on raske dokumenteerida ja automatiseerida, kuna nad asuvad ekspertide peas. Anthropic’i Arvutikasutuse ja mitme AI-agendi kombineerimine on avanud uusi automatiseerimisvõimalusi isegi keeruliste ja loovate ülesannete jaoks. Kuigi need tööriistad jätkavad arenemist, pakuvad nad potentsiaali saavutada rohkem vähemate ressurssidega, muutes inimeste rollid keskenduma innovatsioonile ja järelevalvele. Ees ootavad põnevad ajad tehisintellekti võimekuse arengus.