ОТЧЕТ О ИССЛЕДОВАНИЯХ
ИИ: Декларация автономии — является ли доверие пределом безграничных возможностей ИИ?
10-МИНУТНОЕ ЧТЕНИЕ
7 января 2025
Кратко
- Лидеры должны сегодня подготовиться к надвигающемуся миру, в котором ИИ присутствует повсюду и действует автономно от имени людей.
- Новая автономия ИИ также означает новую автономию для систем и людей, а также уточненные отношения с доверием.
- Возможности будут упущены, если руководители бизнеса не обеспечат достаточного доверия со стороны сотрудников и потребителей для взаимодействия с беспрецедентными возможностями ИИ.
Нехватка времени?
Послушайте идеи Мэри Хэмилтон о Технологическом видении 2025 и будущем, управляемом ИИ.
4 возникающих тенденции ИИ, автономии и доверия:
Наши технологические тенденции исследуют, что происходит, когда ИИ действует автономно в центре корпоративных технологий, выступает от имени вашего бренда, обитает в роботизированных телах и сотрудничает от имени сотрудников.
Бинарный Большой взрыв: когда ИИ растет экспоненциально, системы переворачиваются
Организации вступают в момент перехода, определяющий поколение: Бинарный Большой взрыв. Когда фундаментальные модели преодолели барьер естественного языка, они запустили сдвиг в наших технологических системах: как мы их проектируем, используем и как они работают. Они раздвигают пределы программного обеспечения и программирования, умножают цифровой выход компаний и значительно ускоряют инновации. Мы теперь на краю большего изобилия, абстракции и автономии в наших технологических системах, чем когда-либо прежде, и решения, принимаемые предприятиями сегодня, глубоко повлияют на то, что они смогут достичь в следующем десятилетии.
Дальновидные предприятия уже используют этот переходный период для обеспечения своего будущего роста. Ключ в том, чтобы смотреть за пределы непосредственных применений ИИ и понять более глубокий сдвиг, происходящий в более широкой технологической основе. Возьмем агенты — они не просто усиливают программное обеспечение, но фундаментально меняют его природу. Мы видим функции ИИ, позволяющие пользователям взаимодействовать с сложным программным обеспечением только через естественный язык, и коды-пилоты, которые трансформируют эффективность разработчиков.
По мере того как мы ориентируемся в этом переходе, три столпа будущей технологии начинают появляться: изобилие, абстракция и автономия. Изобилие снижает стоимость и время создания цифровых систем. Абстракция демократизирует технологии, расширяя, кто может их использовать и как. Автономия обещает будущее без трения, основанное на намерениях, но также требует радикального нового подхода к разработке и обучению систем.
Непрерывная трансформация технологий переворачивает традиционные нормы. Она превращает некоторые приложения из наборов функций, доступных пользователям, в платформы с агентами, которые могут использовать инструменты и функции от имени людей. По мере того как эти возможности развиваются, возникает вопрос: делают ли приложения, как они спроектированы сегодня, еще смысл, или конечные пользователи в будущем перейдут напрямую к агентам? Бинарный Большой взрыв делает многие из наших фундаментальных предположений о цифровых технологиях устаревшими, предлагая уникальную возможность перестроить и революционизировать бизнес-конкуренцию.
Текущие технологии не являются конечной целью — они способ, которым мы туда добираемся. Технологическое будущее изобилия, абстракции и автономии — то, что лидерам нужно планировать.
48%
из руководителей утверждают, что агенты ИИ улучшат гибкость цифровой архитектуры их организации, в то время как 43% отметили повышенную инновационность.
77%
из руководителей согласны, что агенты ИИ переопределят, как их организация строит цифровые системы.
78%
из руководителей согласны, что цифровые экосистемы будут создаваться для агентов ИИ так же, как и для людей в течение следующих 3-5 лет.
Как сохранить доверие?
Чтобы ответственно использовать мощь автономных систем, компаниям необходимо внедрить надежный мониторинг и стратегическое обучение. Это включает отслеживание доступа к данным систем, направления и качества вывода, а также установление четких планов управления и коммуникации для укрепления доверия сотрудников. Кроме того, обучение этих систем принимать обоснованные решения через объяснимые процессы, такие как привязка агентов к коду и функциям, является критически важным. Компании, уже использующие агентов, должны определить циклы обратной связи, усиливающие желаемые результаты, в то время как те, кто принимает более медленный подход, должны проактивно планировать эти взаимодействия, чтобы согласовать будущее обучение с бизнес-целями.
Следующие шаги
Если вы ранний пользователь?
- Определите свою новую цифровую экосистему
- Определите самые ценные возможности будущего технологического ландшафта
Если вы только готовитесь начать?
- Составьте карту предложений агентного ИИ партнеров экосистемы
- Начните экспериментировать с агентами внутри компании
Если вы хотите идти медленнее?
- Подготовьте свой цифровой ядро для агентов
- Следите за сигналами, чтобы предсказывать будущие отраслевые воздействия
Ваше лицо в будущем: дифференцирование, когда все интерфейсы выглядят одинаково
По мере того как бизнесы интегрируют ген-ИИ в взаимодействия с клиентами, возникает ключевой вопрос: Какова личность вашего ИИ? Где общие агенты могут привести к скучному опыту, размывая идентичность бренда, персонализированный ИИ предлагает решение, вдыхая личность в агентов и открывая клиентские отношения, как мы никогда не видели.
Задача — сделать цифровых представителей заметными, когда клиентский опыт становится более автономным. Поскольку все чаще используются сторонние чат-платформы и агенты, часто созданные для звучания общим, бизнесы рискуют потерять уникальность голоса своего бренда. Но это не призыв отказываться от автономии или ИИ в клиентском опыте. Это призыв использовать персонализированный ИИ, чтобы соединить масштаб и эффективность ИИ с гуманизирующей силой бренда и ценностей компании.
Представьте будущее, где каждое взаимодействие с клиентом руководствуется знакомым лицом — персонализированным чат-ботом, воплощающим любимого талисмана или личность влиятельного лица. Этот агент работает на каналах компании или может присоединяться к разговорам на других платформах ИИ. Со временем он узнает клиентов индивидуально, строя доверие, принимая соответствующие действия и используя цифровые инструменты, чтобы удовлетворить их потребности точно по их условиям. Чат-бот такой не просто персонализирует взаимодействия поверхностно — он строит доверительные отношения автономно и управляет тысячами таких разговоров одновременно.
Но пока строительные блоки этой визии — агенты ИИ, рамки, дающие агентам доступ к релевантным данным, и растущая область персонализированного ИИ — существуют, предприятиям все еще нужно соединять точки с намерением. Пришло время привнести ген-ИИ в клиентские роли с целью. Если сделать плохо, бизнесы могут увидеть, как магия их брендов затеняется. Если сделать правильно, это начало новой эры клиентских отношений и доверия.
Компании, успешно внедряющие ИИ с личностями, рассматривают технологию, которая может строить отношения с клиентами и удовлетворять их потребности в беспрецедентном масштабе. Они берут персонализированный бренд и персонализированный ИИ и изобретают персонализированный бизнес.
80%
из руководителей согласны, что чат-боты, звучащие одинаково, создают проблемы дифференциации для их организаций.
77%
руководителей согласны, что их организациям необходимо будет активно выстраивать доверие между персонифицированным ИИ и их клиентами.
95%
руководителей сообщают, что создание или поддержание последовательной индивидуальности будет важным или очень важным для их клиентоориентированных ИИ-агентов в ближайшие 3 года.
Как сохранить доверие?
Чтобы сохранить доверие, важно поддерживать соответствие ваших чат-ботов бренду: тщательно проверяйте и постоянно контролируйте их обучающие данные, работайте с экспертами по ИИ, чтобы установить четкие правила и границы, ограничивающие их знания и словарный запас. Кроме того, проявляйте сдержанность в сборе данных, уважая конфиденциальность пользователей, готовясь к регуляторным вызовам и предоставляя прозрачные настраиваемые параметры конфиденциальности. Такой подход гарантирует, что ваши взаимодействия с ИИ будут полезными, уважительными и соответствующими вашему бренду, что в конечном итоге создаст заслуживающий доверия персонифицированный бренд, на который пользователи могут положиться.
Следующие шаги
Если вы относитесь к числу ранних последователей?
- Внедряйте индивидуальность в свои инициативы по генеративному ИИ
- Обеспечьте защитные механизмы для ваших автономных систем
Если вы только готовитесь начать?
- Разработайте стратегию внедрения персонификации для клиентских сценариев с высоким влиянием
- Выстраивайте отношения в растущей экосистеме персонифицированного ИИ
Если вы предпочитаете более осторожный подход?
- Проведите аудит чат-ботов по всей вашей организации
- Начните диалог между вашими техническими специалистами и брендом
Когда LLM обретают тела: как фундаментальные модели меняют робототехнику
В робототехнике наступает переломный момент: фундаментальные модели превращают роботов из линейно программируемых и узкоспециализированных машин в универсальные устройства, способные рассуждать. LLM, VLM и фундаментальные модели робототехники дают роботам всё большую автономию в физическом мире — позволяя им лучше понимать физику и окружающую среду, обладать пространственным восприятием, взаимодействовать с людьми, понимать сложные инструкции и предпринимать безопасные и точные действия в ответ. Этот переход потребует создания полного стека, предназначенного для конкретных целей, но расширит сценарии использования и функциональность робототехники, одновременно делая роботов более гибкими, перенастраиваемыми и долговечными.
Представьте, что вы просите робота принести вам предмет, и робот понимает ваш запрос, определяет нужный объект и передает его — всё это без специального программирования под задачу. Теперь это возможно: фундаментальные модели открывают новую главу в робототехнике, и многие ограничения, которые когда-то удерживали роботов на заводах и складах вдали от широкой публики, начинают исчезать.
Более того, рост универсального программного обеспечения для робототехники, адаптируемого к различным задачам и средам, стимулирует новый интерес к многоцелевому робототехническому оборудованию. Даже по мере того, как аппаратные компоненты внутри роботов становятся всё более специализированными, корпуса, в которые они объединяются, эволюционируют в сторону всё большей универсальности. Ожидается, что такие конструкции, как человекоподобные роботы, будут способствовать ещё более широкой интеграции роботов в наш мир, революционизируя отрасли и позволяя компаниям практически во всех сферах переосмыслить физические операции и рабочие процессы.
Сейчас самое время начать строить ваше роботизированное будущее. По мере того как роботы с универсальными «мозгами» и телами учатся ориентироваться в новых средах, взаимодействовать с людьми и автономно «обдумывать» проблемы, их охват и влияние будут стремительно и значительно расширяться. Роботы вот-вот отправятся туда, где никогда не были, и именно вам предстоит переосмыслить свой бизнес для этого нового мира.
Происходит следующее: машинный интеллект выходит в физический мир, и роботы начинают демонстрировать способность рассуждать и действовать автономно.
74%
руководителей согласны, что их организация видит потенциал адаптируемых и интеллектуальных роботов.
80%
руководителей считают, что общение на естественном языке повысит доверие и сотрудничество между людьми и роботами.
75%
руководителей согласны, что организациям необходимо будет учитывать аспекты принципов ответственного ИИ по мере развертывания роботов в физической среде.
Как сохранить доверие?
Естественно испытывать опасения по поводу роботов, особенно когда им доверяют ответственные задачи, такие как обеспечение безопасности. Чтобы построить доверие, будьте прозрачны в отношении их процессов принятия решений, программирования и подотчетности. Позиционируйте роботов как вторых пилотов, которые улучшают опыт сотрудников, а не заменяют их. Подчеркивайте их исключительные коммуникативные навыки и внедряйте систему обратной связи для постоянного улучшения их сотрудничества с вашей командой. Уделяя приоритетное внимание безопасности, этике и открытости, вы будете хорошо подготовлены к решению сложных вопросов ответственного ИИ и созданию гармоничного сочетания человеческих и машинных возможностей.
Следующие шаги
Если вы относитесь к числу ранних последователей?
- Определите свой путь к масштабированию
- Расширяйте эксперименты на новые области
Если вы только готовитесь начать?
- Вступайте в партнерство с лидерами робототехники
- Используйте возможности совместных инноваций
Если вы предпочитаете более осторожный подход?
- Отслеживайте ландшафт робототехники
- Проведите спринт по генерации идей в робототехнике
Новый цикл обучения: как люди и ИИ формируют благотворный цикл обучения, лидерства и созидания
Во всех отраслях лидеры стремятся воспользоваться огромными преимуществами ИИ, агентов и автономных систем, которые они обеспечивают, — и естественно, что одним из первых применений, приходящих на ум, является автоматизация. Но хотя будущее работы, несомненно, будет формироваться генеративным ИИ, и сотрудники, безусловно, признают его ценность, опасения и недоверие к тому, как это происходит, рискуют сдерживать внедрение технологии и ее потенциал уже сегодня.
Решение кроется в доступности генеративного ИИ. Он быстро становится повсеместным, позволяя лидерам улучшать рабочие места и разжигать инновации снизу вверх. В отличие от традиционной автоматизации «сверху вниз», генеративный ИИ может способствовать динамичному взаимодействию между сотрудниками и ИИ. Переходя от простой автоматизации к развитию автономии и предоставляя сотрудникам возможность управлять собственными инициативами в области ИИ, лидеры могут превратить каждого сотрудника в новатора.
Такой подход не только раскрывает новые навыки и повышает вовлеченность, но и стимулирует беспрецедентные инновации. Представьте маркетолога, использующего науку о данных для проверки новой идеи, или водителя грузовика, который проектирует и создает прототип приложения для оптимизации процесса инвентаризации, — возможности безграничны, когда сотрудникам предоставляется автономия для инноваций с помощью ИИ.
Распределяя ИИ и наделяя сотрудников автономией, компании могут достичь экспоненциальных инноваций и роста. Речь идет о доверии к людям в руководстве трансформацией, поощрении их становиться автоматизаторами и самостоятельно исследовать новые идеи. Этот подход выходит далеко за рамки оптимизации рабочих процессов: он раскрывает человеческий потенциал с помощью ИИ и формирует культуру, в которой каждый сотрудник является частью двигателя инноваций и роста.
В прошлом различные технологии внедрялись сверху вниз, и хотя их полное распространение могло задерживаться, предприятия в значительной степени находились за рулем. На этот раз люди должны стать двигателем этой эволюции — задача, над которой нависает призрак автоматизации.
68%
руководителей сообщают о необходимости повышения квалификации/переквалификации своих сотрудников, включая людей с инвалидностью, в области инструментов и технологий генеративного ИИ в течение следующих 3 лет.
95%
руководителей ожидают, что задачи, выполняемые их сотрудниками, в течение следующих 3 лет умеренно или значительно сместятся в сторону инноваций в связи с притоком автоматизации, обеспечиваемой генеративным ИИ.
75%
руководителей считают, что только построив доверие с сотрудниками, организации смогут в полной мере воспользоваться преимуществами автоматизации, обеспечиваемой генеративным ИИ.
Как сохранить доверие?
Чтобы быстро использовать возможности генеративного ИИ, крайне важно обеспечить поддержку сотрудников. Вовлекайте свой коллектив в планирование, четко сообщайте о целях инноваций и долгосрочном видении, а также решайте вопросы, связанные с автоматизацией рабочих мест. Кроме того, пересмотрите и формализуйте пути карьерного роста, установите четкие ожидания и предоставьте образовательные возможности для развития ИИ-компетенций. Такой подход не только снизит опасения, но и даст сотрудникам возможность вести трансформацию и преуспевать в будущем, формируемом ИИ.
Следующие шаги
Если вы ранний последователь?
- Разработайте платформу для управления изменениями в персонале
- Запустите программу вознаграждений за ИИ
Если вы только готовитесь начать?
- Конкретизируйте свою стратегию автоматизации
- Поймите, что помогает сотрудникам оставаться вовлеченными
Если вы хотите выбрать более медленный подход?
- Согласуйте политику в области ИИ
- Отслеживайте отраслевые тенденции
текст слайда 1 из текста 1
AI Refinery: более интеллектуальный и быстрый маркетинг
Маркетологи Accenture могут сосредоточиться на более творческой и стратегической работе с ИИ-агентами благодаря мощному цифровому ядру, которое подготовило почву для агентной архитектуры.
ИИ-персонажи, реальные связи
Accenture переосмысляет опыт клиентов и сотрудников, используя агентов на базе генеративного ИИ для создания значимых взаимодействий, формирования лояльности к бренду и снижения издержек.
ИИ-роботы, преобразующие склады
Роботы, обученные на ИИ-симуляции складов, работают с человеческими командами, снижая затраты и риски, а также повышая безопасность и инновации.
Роботы переосмысляют доступность
Миллионы пассажиров с особыми потребностями в мобильности ежегодно пользуются аэропортами. Европейский аэропорт изучает автономные кресла-коляски, чтобы преобразовать этот опыт.
