Мы вступили в эпоху интеллекта. Это повлияет на всё. В первую очередь это затронет интеллектуальный труд и интеллектуальных работников.
Мы уже переживали технологические сдвиги: ПК, интернет, мобильные технологии, социальные сети, облака. Все они были масштабными. Этот сдвиг будет еще значительнее. Он изменит роль фирмы и саму роль, которую люди играют в производственном процессе.
Чтобы интеллект был максимально полезным, его необходимо сочетать с инструментами и данными. Интеллект без инструментов и данных — это «мозг в колбе»: полезно, но очень ограниченно.
Мы называем интеллект в сочетании с инструментами и данными «агентом». Агенты могут иметь цели, задавать вопросы и отвечать на них, а также выполнять действия. Агенты могут выполнять работу.
Агенты уже довольно хороши во многих видах интеллектуального труда. Они, как правило, преуспевают в областях, где контекст легко доступен, а результаты поддаются проверке. Разработка программного обеспечения — идеальный пример области, отвечающей обоим этим критериям, и агенты демонстрируют почти поразительное мастерство в разработке ПО.
Некоторые задачи требуют большого объема данных
Попросите агента проверить контракт, и вам нужно будет предоставить ему сам контракт, историю правок, переписку по электронной почте и правила заключения договоров вашей организации. Эта задача имеет реальную экономическую ценность, требует высокого уровня точности и специализации, но при этом требует лишь умеренного объема данных.
Рассмотрим другую задачу. Представьте, что вы — один из 5 крупнейших поставщиков медицинских услуг в США, и вы наблюдаете снижение объема выставленных счетов из года в год в определенном сегменте вашей клиентской базы. Вы спрашиваете агента: почему это происходит и что нам с этим делать?
Эта задача — анализ и интерпретация данных — имеет совершенно другой профиль. Она поддается проверке (для нее можно написать критерии оценки), но объем данных, необходимых для адекватного решения, огромен. В дополнение ко всем релевантным структурированным данным, такие вещи, как OKR отделов, заметки о встречах, текущие инициативы и многое другое, могут дать бесценные подсказки для повышения качества ответа.
Уровень требуемой сложности обескураживает.
Время — главное ограничение
Человеческих ресурсов никогда не хватает для того, чтобы в достаточной мере исследовать подобные сложные вопросы. У аналитиков-людей может быть 30 секунд, чтобы высказать свое мнение в разговоре, или несколько часов/дней на проведение исследования. Но объем работы, которую человек может выполнить при исследовании чего-то важного, даже за несколько дней, довольно ограничен по сравнению с потенциальной сложностью. Всегда остаются неисследованные пути, а окончательный ответ уязвим для эффекта фонаря.
Что еще хуже, большинство вопросов остаются незаданными: внутри организаций всегда существует значительный скрытый спрос на время аналитика данных. Предоставляя агентов своим командам, организации открывают в 50 раз больше циклов «вопрос-ответ».
Агенты могут решить обе проблемы. У них по сути неограниченное время, и они могут быть на связи немедленно для каждого. Нам просто нужно дать им доступ к необходимым данным.
Запуск агентов на существующей инфраструктуре
Агенты запускаются на существующей инфраструктуре. Вычисления, сети, языки, API и многое другое, что уже использовалось людьми, было подхвачено агентами. Это одна из причин скорости «агентского взрыва»: агенты движутся по рельсам, которые мы прокладывали долгое время.
У команд по работе с данными также есть рельсы, помогающие агентам получить доступ к нужным данным. Существующая инфраструктура данных, которую мы строили десятилетиями, — это то, на чем будут работать агенты.
Но для реализации полного потенциала ИИ потребуется инфраструктура, которой либо еще не существует, либо она находится на ранней стадии. Оценки (Evals). Формирование фоновой памяти. И многое другое. Этот «агентский стек» даст агентам долгосрочное, общее представление о бизнесе, чтобы каждая задача начиналась с того, что компания уже знает, а каждое новое открытие дополняло цикл непрерывного обучения.
Агенты лучше всего учатся на самом бизнесе
Большинство инструментов строят ментальную модель бизнеса, читая то, что пишут люди в документах, чатах и цепочках электронных писем. Это похоже на попытку понять политику, слушая исключительно кабельные новости, но никогда не разговаривая с избирателями. Каждый фрагмент данных фильтруется до того, как вы его получите; ничто не является прямым. Агент, который изучает организацию по тому, что пишут ее сотрудники, учится на тезисах для выступлений.
Есть источник получше. Подключите агентов к системам, где бизнес реально происходит, и дайте им определения, логику и критерии оценки, которые объясняют, что означают данные. Именно так агент строит заслуживающую доверия ментальную модель самого бизнеса, что позволяет ему принимать решения и действовать уверенно.
От дополнения к автономности
Наше видение на ближайшую перспективу заключается в том, что агенты расширят возможности интеллектуальных работников: люди будут делать больше с помощью ИИ. Fivetran уже сегодня обеспечивает этот мир для многих клиентов.
Мы также понимаем, что быстро выходим за рамки этой модели. Компании, созданные на базе ИИ, меняют способы выполнения работы, создавая автономных агентов, которые берут на себя ответственность за бизнес-процессы от начала до конца. Это будущее.
Возьмем службу поддержки клиентов. Изначально цель заключалась в том, чтобы «сократить количество необходимых агентов поддержки», и процесс оставался полностью неизменным — он просто дополнялся ИИ. Автономная версия стала такой: помоги решить тикет, но также следи за учетной записью клиента, чтобы убедиться, что после этого у него все хорошо, свяжись с ним, если нет, и обязательно направь все тикеты напрямую агенту по разработке ПО, чтобы их можно было исправить для других клиентов. Это не только создает отличные результаты для клиентов, но и улучшает систему в целом.
Агентные инженеры
ДНК людей, создающих этих автономных агентов, — это та же ДНК, что и у людей, которые присоединялись к командам по работе с данными в последнее десятилетие: любознательные, ориентированные на результат, быстро обучающиеся, достаточно технически подкованные. У вас много таких людей в команде по работе с данными, но также и в других областях бизнеса: операционной деятельности, финансах и других.
Это агентные инженеры будущего.
Агентный инженер отвечает за четыре отдельные вещи:
- Процессная инженерия: Понимание существующего бизнес-процесса, выявление возможностей для его автоматизации и перепроектирование его вокруг агентов.
- Системная инженерия: Предоставление агентам доступа к инструментам, данным, контексту и инструкциям, необходимым для выполнения работы.
- Оценка и эксплуатация: Определение успеха, мониторинг поведения агентов, диагностика сбоев и постоянное улучшение результатов.
- Управление изменениями: Создание доверия, обеспечение поддержки со стороны организации, перепроектирование обязанностей людей и управление переходом от работы, выполняемой человеком, к работе, выполняемой агентом.
Компании, которые создают условия для работы агентных инженеров, — это те, кто увидит наибольший эффект от ИИ.
Это не сработает, если не будет открытым
Со временем ваши автономные агенты станут тем, как работает ваш бизнес. И привязка вашего бизнеса к одному технологическому поставщику делает вас стратегически уязвимыми. Фирма, которая владеет своими данными и управлением, и может беспрепятственно менять свои модели и вычислительные мощности, владеет своим будущим.
Вот почему открытый исходный код, открытые стандарты и кроссплатформенная переносимость важны как никогда.
Именно поэтому мы полностью привержены созданию всей платформы Fivetran на принципах Open Data Infrastructure.
Оставайтесь людьми
Аналитические агенты уже здесь. Автономные агенты на подходе. Мы создаем инфраструктуру, которая им необходима.
На протяжении всей нашей более чем десятилетней истории мы всегда инвестировали в людей, выполняющих эту работу, и выступали в их поддержку, и мы продолжим это делать. Одна из четырех основных ценностей Fivetran — «Оставайтесь людьми» (Stay Human). Цитируя ее текст:
«Быть человеком — значит быть наследником сотен миллионов лет эволюционного обучения, наследия почти невообразимых масштабов».
Даже по мере того, как ИИ и агенты становятся все более способными, качества, которые делают нас уникальными людьми — эмпатия, целеполагание, инновации и многое другое — становятся еще более ценными. Мы намерены продолжать инвестировать в невероятных специалистов-людей, которые построят наше агентное будущее, и мы призываем вас принять это будущее с распростертыми объятиями, в партнерстве с нами и друг с другом.
Всегда есть что строить дальше.
