McKinsey: ИИ - агенты следующий важный этап развития ИИ
Аналитики приводят пример Microsoft Copilot, Amazon Q и Google Project Astra, которые переходят от систем, основанных на знаниях, к системам, основанным на действиях.
Следующим важным этапом развития генеративного ИИ становятся агенты, способные не просто генерировать информацию, но и выполнять сложные последовательности действий в цифровом мире.
В материале McKinsey приводятся 3 кейса:
1. Андеррайтинг кредитов.
2. Документирование и модернизация программного кода.
3. Создание онлайн-маркетинговых кампаний.
Для подготовки к внедрению ИИ-агентов организациям рекомендуется:
- Формализовать и документировать бизнес-процессы.
- Спланировать интеграцию с существующей IT-инфраструктурой.
- Разработать механизмы контроля с участием человека.
Согласно исследованию, хотя ИИ-агенты предлагают огромные возможности для повышения эффективности работы, их внедрение потребует тщательного тестирования и обучения, как и в случае с новыми сотрудниками-людьми.
Аналитики приводят пример Microsoft Copilot, Amazon Q и Google Project Astra, которые переходят от систем, основанных на знаниях, к системам, основанным на действиях.
Следующим важным этапом развития генеративного ИИ становятся агенты, способные не просто генерировать информацию, но и выполнять сложные последовательности действий в цифровом мире.
В материале McKinsey приводятся 3 кейса:
1. Андеррайтинг кредитов.
2. Документирование и модернизация программного кода.
3. Создание онлайн-маркетинговых кампаний.
Для подготовки к внедрению ИИ-агентов организациям рекомендуется:
- Формализовать и документировать бизнес-процессы.
- Спланировать интеграцию с существующей IT-инфраструктурой.
- Разработать механизмы контроля с участием человека.
Согласно исследованию, хотя ИИ-агенты предлагают огромные возможности для повышения эффективности работы, их внедрение потребует тщательного тестирования и обучения, как и в случае с новыми сотрудниками-людьми.