Agentowa rewolucja w przedsiębiorstwach a wyzwanie zarządzania danymi

Sztuczna inteligencja, niegdyś domena skomplikowanych algorytmów analitycznych, dziś ewoluuje w kierunku autonomicznych agentów AI, którzy samodzielnie podejmują decyzje i realizują zadania z minimalną interwencją człowieka. Ta transformacja, określana jako „agentowa transformacja”, obiecuje rewolucję w sposobie funkcjonowania przedsiębiorstw, od usprawniania łańcuchów dostaw po automatyzację procesów finansowych. Jednak, jak podkreśla Chris Hallenbeck z firmy Boomi, lidera w dziedzinie automatyzacji opartej na AI, na drodze do pełnego wykorzystania potencjału agentów leży fundamentalny problem: jakość i dostępność danych.

Fundamentalne wyzwanie danych

Przedsiębiorstwa, dążąc do wdrożenia zaawansowanych systemów AI, często napotykają na bariery związane z niską jakością, fragmentaryzacją oraz brakiem dostępu w czasie rzeczywistym do kluczowych danych. Boomi nazywa to „problemem danych, który wszyscy ignorują”. Bez solidnych fundamentów danych, agentowe systemy AI nie mogą działać efektywnie. To wyzwanie jest szczególnie palące w kontekście agentów AI, którzy, w odróżnieniu od tradycyjnych systemów analitycznych, nie tylko dostarczają wglądu, ale aktywnie wykonują zadania, wymagając precyzyjnych i aktualnych informacji.

Od możliwości do bezpieczeństwa: klucz do zarządzania agentami

W rozmowach zarządów na temat agentów AI entuzjazm związany z nowymi możliwościami szybko ustępuje miejsca pytaniom o bezpieczeństwo i zarządzanie. Steve Lucas, Prezes i Dyrektor Generalny Boomi, przewiduje, że w niedalekiej przyszłości agentów AI będą liczyć się w milionach, pełniąc rolę cyfrowych pracowników. Jednak ta ekspansja niesie ze sobą ryzyko „rozprzestrzeniania się agentów” (agent sprawl), czyli niekontrolowanego tworzenia i wdrażania agentów bez odpowiedniego nadzoru. Brak klarownych ram zarządzania i monitorowania może prowadzić do poważnych problemów z bezpieczeństwem, zgodnością i stratą kontroli nad infrastrukturą AI.

Dlaczego zarządzanie agentami to konieczność, nie opcja

Wdrożenie agentów AI w środowiskach produkcyjnych wymaga rygorystycznego zarządzania cyklem życia każdego agenta. Chris Hallenbeck wskazuje, że firmy często pozostają w tyle w tej dziedzinie. Regulatorzy i audytorzy będą wymagać precyzyjnych informacji o tym, jaka wersja modelu została użyta, kto ją zatwierdził i kiedy. Konieczne staje się również logowanie działań agentów w taki sam sposób, jak działań użytkowników, oraz wprowadzenie systemów wyjaśniających (explainable AI), które szczegółowo uzasadniają podjęte decyzje. Bez tych mechanizmów organizacje stają w obliczu rosnących zagrożeń.

Łatwość tworzenia agentów, zaledwie w ciągu kilku godzin, przyspiesza ich proliferację. To zjawisko, podobne do „rozprzestrzeniania się baz danych” czy „API sprawl”, podkreśla pilną potrzebę kompleksowych rozwiązań do zarządzania cyklem życia agentów. Boomi, ze swoją platformą Boomi Agentstudio, proponuje rozwiązanie, które ma ujednolicić fragmentaryczne ramy zarządzania agentami od różnych dostawców, takich jak Google, Amazon czy Microsoft. Platforma ta obejmuje Agent Marketplace, Agent Designer, Agent Garden (bezpieczne środowisko dla agentów) oraz Agent Control Tower do monitorowania i zarządzania. Ma to zapewnić organizacjom możliwość innowacji bez obaw o związane z technologią blokady dostawcy.

Budowanie zaufania i rola agentów jako cyfrowych pracowników

Kluczem do sukcesu implementacji agentów AI jest budowanie zaufania. Jak podkreśla Steve Lucas, zaufanie nie wynika z perfekcji, lecz z przejrzystości i intencji. Przedsiębiorstwa powinny zaczynać od rozwiązywania konkretnych problemów, wdrażać agentów w kontrolowanych środowiskach i skrupulatnie mierzyć wyniki. Dopiero widzialne, mierzalne usprawnienia, które ułatwiają pracę i poprawiają jej jakość, przekształcą zaufanie w przekonanie. Alison Biggan, CMO w Boomi, podkreśla, że AI nie zastępuje ludzi, lecz wzbogaca ich pracę, pozwalając na skalowanie zadań. Wewnętrzne doświadczenia Boomi pokazują, że agenci AI zwiększają produktywność pracowników w inżynierii, sprzedaży, wsparciu klienta i finansach.

Perspektywa traktowania agentów AI jako cyfrowych pracowników, z procesami onboardingu, określenia ról i odpowiedzialności, a także metrykami wydajności, jest według Steve’a Lucasa kluczowa. Agencjanci mają tę przewagę, że mogą skalować swoją pracę w nieskończoność, co daje organizacjom możliwość osiągnięcia dziesięciokrotnie większej wydajności z obecnym zespołem. Firmy, które chcą wygrać w erze automatyzacji opartej na AI, muszą już teraz zacząć budować solidne ramy zarządzania agentami. Pytanie nie brzmi już, czy AI może to osiągnąć, ale czy przedsiębiorstwa są gotowe na tę rewolucję.