Щоденні процедури та робочі процеси: зробіть це самостійно, автоматизуйте класичним способом чи залиште це агентам ШІ? – Зображення: Xpert.Digital
Виконання багатоетапних робочих процесів є одним із ключових аспектів, але що дійсно цікаво, так це те, як вони це роблять
Від чат-бота до автономного працівника: як агенти зі штучним інтелектом революціонізують нашу роботу
Довгий час, коли ми думали про штучний інтелект, ми переважно думали про розумних чат-ботів. Ми ставили запитання, ШІ давав відповідь. Ми вводили текст, ШІ його перекладав. Ця взаємодія була грою в пінг-понг: один вхідний сигнал вів до прямого виводу. Але технології еволюціонували. Найновішим і, мабуть, найважливішим стрибком у розвитку ШІ є поява так званих ШІ-агентів.
Виконання багатоетапних робочих процесів є однією з основних можливостей цих агентів, але справді захоплююче те, як вони це роблять. Щоб зрозуміти, чому агенти зі штучним інтелектом зараз революціонізують світ праці, нам потрібно подивитися, що відрізняє їх від традиційних комп'ютерних програм.
Пов'язано з цим:
Різниця між автоматизацією та автономією
Традиційні програмні програми або скрипти, звичайно, також можуть виконувати багатоетапні процеси. Це часто називають автоматизацією або RPA (роботизована автоматизація процесів). Однак цей тип автоматизації є жорстким та базується на правилах.
Якщо ви дасте класичному скрипту команду: «Виконайте крок A, потім крок B, потім крок C», він зробить саме це. Жорстко, не дивлячись ні вліво, ні вправо. Якщо під час кроку B виникає неочікувана помилка, наприклад, тому, що веб-сайт змінив свій макет або файл знаходиться в неправильному місці, програма зупиняється. Вона видає повідомлення про помилку та чекає, поки людина вирішить проблему.
Замість цього ви просто даєте агенту штучного інтелекту мету. Наприклад, ви можете сказати: «Дослідіть поточні тенденції ринку електромобілів у Німеччині, порівняйте показники продажів трьох найбільших виробників і створіть підсумковий звіт з діаграмою»
Агент не отримує детальних покрокових інструкцій. Він самостійно визначає, які кроки (робочі процеси) необхідні для досягнення мети. Він розбиває велике завдання на невеликі, керовані підзадачі та планує їх динамічно. Таким чином, він діє цілеспрямовано, а не за жорстко запрограмованими правилами.
Автоматизація досліджень: Запуск проектів у фоновому режимі
Це являє собою суттєву зміну для нашої щоденної роботи. За допомогою агентів штучного інтелекту ми можемо повністю автоматизувати складні дослідження та дозволити проектам продовжувати виконуватися у фоновому режимі лише за допомогою одного введення даних.
Уявіть, що ви аналітик, маркетолог або керівник проекту. Досі проведення комплексного аналізу ринку вимагало годин, проведених перед екраном. Вам доводилося вводити різні пошукові запити Google, переглядати незліченну кількість статей, фільтрувати нерелевантну інформацію, збирати дані в електронну таблицю Excel, аналізувати ці дані та, нарешті, складати все в презентацію. Це займає багато часу, монотонно та економить цінні ресурси.
З агентом на базі штучного інтелекту цей процес докорінно змінюється. Ви даєте початкову команду, чітко та точно формулюєте свою мету – а потім сідаєте склавши руки. Агент бере на себе управління. Поки ви займаєтесь іншими, важливішими завданнями, берете участь у зустрічі або навіть залишаєте роботу на день, агент продовжує невпинно працювати у фоновому режимі.
Він виконує необхідний пошук, перечитує сотні сторінок, порівнює джерела, фільтрує важливе від неважливого, витягує відповідні дані та готує їх. Вам більше не потрібно контролювати чи ініціювати кожен крок. Коли ви відкриєте свій ноутбук наступного ранку, на вас чекає готовий, структурований результат. Агент перетворив те, що раніше було виснажливим, багатогодинним завданням, на процес, який займає у вас лише хвилину, щоб оформити замовлення.
Зовнішні інструменти: Агент отримує доступ до світу
Як це технічно можливо? Вирішальним фактором є те, що агенти штучного інтелекту не обмежуються своїми внутрішньо навченими знаннями. Мовна модель, така як ChatGPT (у своїх ранніх версіях), знала лише те, чому її навчили, до певної кінцевої дати. Вона не могла знайти прогноз погоди чи поточну ціну акцій у режимі реального часу в Інтернеті.
Однак сучасні агенти штучного інтелекту можуть використовувати зовнішні інструменти у своїх багатоетапних робочих процесах. Вони можуть:
- Шукайте у відкритому інтернеті та отримуйте дані в реальному часі.
- Використовувати калькулятор для розв'язання складних математичних рівнянь без помилок.
- Писати та виконувати код безпосередньо, наприклад, для аналізу даних або створення діаграм.
- Доступ до внутрішніх баз даних компанії або API.
- Надсилайте електронні листи самостійно або додавайте зустрічі до календаря.
Ця здатність використовувати інструменти справді перетворює агента на цифрового співробітника. Він більше не обмежується текстовим полем, а може взаємодіяти з цифровим світом.
Магія принципу ReAct: Мислення та дія
Мабуть, у цьому і полягає найбільша магія агентів. Вони часто діють відповідно до так званого принципу ReAct, неологізму, що поєднує «reason» (мислення/міркування) та «act» (діяння). Цей процес надзвичайно добре імітує вирішення людських проблем.
Розглянемо конкретний приклад: вашому агенту доручили з'ясувати частки ринку виробників електромобілів за поточний квартал.
- Планування: Агент приймає рішення щодо першого кроку.
- Дія: Він використовує свій пошуковий інструмент та шукає в Інтернеті "частки ринку електромобілів Німеччини за перший квартал поточного року".
- Спостерігайте: Він перечитує знайдені результати пошуку.
- Міркування: Він аналізує інформацію та робить висновок: «Результат містить цифри, але статті три роки. Це джерело застаріло і не допомагає мені досягти моєї мети»
Тепер стає очевидною основна відмінність від простої автоматизації. Замість того, щоб просто ігнорувати цю помилку, виводити неправильний результат або переривати роботу з повідомленням про помилку, агент коригує свій багатоетапний робочий процес. Він враховує власний проміжний результат.
Він думає собі: «Мені потрібно сформулювати свій пошуковий запит більш конкретно». Він пробує ще раз (Дія) з новим запитом, можливо, саме на веб-сайті Федерального управління автомобільного транспорту. Він оцінює нові результати (Підстава) і продовжує роботу лише тоді, коли знаходить правильну, актуальну інформацію. Таким чином, він самоперевіряється.
Пам'ять агента
У міру того, як агент проходить цей складний, багатоетапний процес, який іноді може включати десятки або сотні проміжних кроків, він запам'ятовує весь контекст до цього моменту. Він ніколи не втрачає нитки спостереження.
Коли він досягає кроку 15 і має намалювати діаграму, він все ще точно пам'ятає, чому він відхилив певне джерело даних на кроці 2 та обрав інше на кроці 5. Він пам'ятає весь процес і може використовувати ці знання для прийняття остаточних рішень та отримання узгодженого загального результату.
Пов'язано з цим:
Штучний інтелект як переломний момент у прогнозуванні робочої сили: Розділ про ШІ показує, що генеративний ШІ може заощадити близько 3,9 мільярда робочих годин до 2030 року, що дозволить скоротити понад 90 відсотків демографічного розриву в 4,2 мільярда годин. Поточні прогнози попиту на кваліфіковану робочу силу вважаються потенційно застарілими, оскільки вони майже не враховують вплив ШІ на продуктивність.
Нова ера праці
Той факт, що агенти штучного інтелекту можуть обробляти багатоетапні робочі процеси, робить їх неймовірно корисними для нас у повсякденному житті. Вони знімають з нас виснажливу роботу та повертають нам наш час.
Але що робить їх такими технологічно цікавими та революційними, так це їхня здатність самостійно планувати та виконувати ці робочі процеси, гнучко адаптуватися до помилок та знаходити відповідні зовнішні інструменти. Вони діють цілеспрямовано, а не на основі правил. Той, хто розуміє, як поставити чітку мету для агента штучного інтелекту, може просувати цілі проекти у фоновому режимі, зосереджуючись на стратегії та креативності. Перехід від простої системи допомоги до автономної робочої сили тільки розпочався.
Чи підходить тон спілкування вашій цільовій аудиторії, чи слід спростити або детальніше пояснити певні технічні терміни?
Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу
☑️ Наша ділова мова – англійська або німецька
☑️ НОВИНКА: Листування вашою рідною мовою!
Konrad Wolfenstein
Я та моя команда раді бути вашим особистим консультантом.
Ви можете зв'язатися зі мною, заповнивши контактну форму тут wolfenstein@xpert.digital:, або просто зателефонувавши мені за номером +49 7348 4088 965. Моя адреса електронної пошти
Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проєкту.
