A șaptea dimensiune

Agenții AI sunt „următoarea frontieră” și ne vor schimba viața profesională pentru totdeauna.

Următoarea etapă a evoluţiei Inteligenţei Artificiale se va concentra pe sisteme care pot interacționa independent. Iată ce înseamnă aceasta.

Construirea și implementarea sistemelor bazate pe inteligență artificială pare a fi, deocamdată, un proiect mare și greoi, plin de riscuri. De aceea, se merge pe o altă cale: agenți bazați pe inteligență artificială.

Inteligența artificială generativă a adăugat noi capacități și posibilităţi agenților care, până acum, erau dificil de configurat și gestionat. Noile cercetări arată că aceste servicii ușor de configurat captează atenția tendonţelor tehnologice și a liderilor de afaceri.

Agenții bazați pe inteligență artificială reprezintă „următoarea frontieră” a inteligenței artificiale, potrivit unui raport al consultantului McKinsey. Raportul prevede că influența a ceea ce se numeşte Agentic Systems (AS) – definite ca „sisteme digitale care pot interacționa independent într-o lume dinamică” – va crește.

AS-ul există de ceva timp, doar că în prezent „capacitățile în limbaj natural ale AI-ului dezvăluie noi posibilități, permițând sisteme care își pot planifica acțiunile, pot folosi instrumente online pentru a finaliza acele sarcini, colaborează cu alți agenți și oameni, învață să-şi îmbunătăţească performanţele”, se precizează într-un Raport al McKinsey Digital.

Următoarea etapă a evoluţiei AI (Artificial Intelligence – Inteligenţă Artificială) va fi probabil și „mai transformatoare”, au sugerat autorii raportului amintit mai deasupra. „Începem o evoluție de la instrumente bazate pe cunoaștere, bazate pe informaţii AI – să zicem, chatboți care răspund la întrebări și generează conținut – la agenții generați cu AI care folosesc modele de bază pentru a executa fluxuri de lucru complexe, în mai mulți pași, într-o lume digitală. Pe scurt, tehnologia trece de la gândire la acțiune.”

Majoritatea celor 1.100 de directori din domeniul tehnologiei (82%) care au răspuns la un sondaj recent al consultantului Capgemini au indicat că intenționează să integreze agenți bazați pe inteligență artificială în organizațiile lor în următorii trei ani.

Sondajul arată că șapte din zece respondenți (70%) ar avea încredere într-un agent AI pentru a analiza și a sintetiza datele, iar 50% ar avea încredere că un agent AI va trimite un e-mail profesional în numele lor. Aproximativ trei sferturi dintre respondenți (75%) au spus că intenționează să implementeze agenți AI pentru a aborda sarcini precum generarea și îmbunătățirea iterativă a codului. Alte sarcini potențiale pentru agenții AI au inclus generarea și editarea rapoartelor nefinalizate (70%) și conținutul site-ului web (68%), precum şi generarea de e-mailuri, codificarea, analiza datelor.

Agenții bazați pe inteligență artificială sunt capabili să-şi asume o diversitate de roluri. „Un asistent virtual, de exemplu, ar putea planifica și rezerva un itinerariu complex de călătorie personalizat, gestionând logistica pe mai multe platforme de călătorie”, se arată în raportul McKinsey. „Folosind limbajul de zi cu zi, un inginer ar putea descrie o nouă caracteristică software unui agent programator, care apoi ar codifica, testa și implementa instrumentul pe care l-a creat.”

Într-un alt exemplu, un furnizor, Qventus, oferă un asistent bazat pe inteligență artificială pentru clienți, numit Patient Concierge, care sună pacienții, le reamintește de întâlniri, reiterează liniile directoare pre și postoperatorii și răspunde la întrebările îngrijire şi tratament.

Există șase niveluri de agenți AI, fiecare oferind o funcționalitate sporită, așa cum este descris într-un tutorial AWS:

1. Agenți reflexi simpli: potriviți pentru sarcini simple, cum ar fi resetarea parolelor. „Funcționează strict pe baza regulilor predefinite și a datelor sale imediate. Nu va răspunde la situații dincolo de o anumită regulă de acțiune privind condiția evenimentului.”

2. Agenți reflexi bazați pe model: similar cu agenții reflexi simpli, dar „în loc să urmeze doar o regulă specifică, evaluează rezultatele și consecințele probabile înainte de a decide. Construiește un model intern al lumii pe care o percepe și îl folosește pentru a-și susține deciziile”.

3. Agenți bazați pe obiective/reguli: au capacități de raționament mai robuste decât agenții reflexi, făcându-i potriviți pentru „sarcini mai complexe, cum ar fi procesarea limbajului natural și aplicațiile robotice”. Agentul bazat pe scop/reguli „compară diferite abordări pentru a-l ajuta să atingă rezultatul dorit și alege întotdeauna calea cea mai eficientă”.

4. Agenți bazați pe utilități: „Compară diferite scenarii și valorile sau beneficiile lor de utlizare” – cum ar fi ajutarea clienților să caute cele mai bune oferte ale companiilor aeriene. „Folosește un algoritm de raționament complex pentru a ajuta utilizatorii să maximizeze rezultatele dorite.”

5. Agenți de învățare: „Învață continuu din experiențele anterioare pentru a-și îmbunătăți rezultatele. Folosind mecanisme de intrare senzorială și feedback, agentul își adaptează elementul de învățare în timp pentru a îndeplini standarde specifice. În plus, folosește un generator de probleme pentru a proiecta noi sarcini de antrenat, pe baza datelor colectate și a rezultatelor anterioare.”

6. Agenți ierarhici: acest instrument AI îi pune pe agenți la conducerea altor agenți. „Agenții de nivel superior descompun sarcinile complexe în altele mai simple și le atribuie agenţilor de nivel inferior. Fiecare agent rulează independent și trimite un raport de progres agentului său de supraveghere. Agentul de nivel superior colectează rezultatele și coordonează agenții subordonați pentru a se asigura că ating obiectivele în mod colectiv.”

Până acum, agenții software „au fost greu de implementat, necesitând programare laborioase, bazate pe reguli sau pregătirea foarte specifică a modelelor de învățare automată”, a remarcat echipa McKinsey. Dar, se pare, urmează o schimbare majoră.

„Generaţia AI schimbă paradigma lumii care vom trăi. Când Agentic Systems (AS) sunt construite folosind modele de bază – care au fost antrenate pe seturi de date nestructurate extrem de mari și variate – mai degrabă decât pe reguli predefinite, ele au potențialul de a se adapta la diferite scenarii în același mod în care LLM-urile pot răspunde în mod inteligibil la solicitări asupra cărora nu au fost instruiți în mod explicit.”

Utilizarea de către agenții AI a procesării în limbaj natural schimbă, de asemenea, ecuația. „În prezent, pentru a automatiza un caz de utilizare, acesta trebuie mai întâi defalcat într-o serie de reguli și pași care pot fi codificați”, a spus echipa McKinsey.

„Acești pași sunt de obicei traduși în cod de computer și integrați în sisteme software — un proces adesea costisitor și laborios, care necesită o expertiză tehnică semnificativă. Deoarece Agentic Systems (AS) folosesc limbajul natural ca formă de instrucție, chiar și fluxurile de lucru complexe pot fi codificate mai rapid și mai ușor.”

Citeşte şi articolele:

• 2023, anul în care AI (Artificial Intelligence – Inteligenţă Artificială) a schimbat modul nostru de viaţă
• Hiperpersonalizare folosind AI (Artificial Intelligence – Inteligenţă Artificială)
• 12 proiecte AI (Artificial Intelligence – Inteligenţă Artificială) care ne-ar putea schimba total modul de viaţă
• ARK’s Big Ideas 2023: ce va creşte exponenţial în 2023 şi în anii următori
• Cum va remodela AI (Artificial Intelligence – Inteligenţă Artificială) piaţa muncii în următorii ani