Zarządzanie i skalowanie agentów AI: doskonałość operacyjna i droga do przodu

Jest to piąty i ostatni artykuł w naszej serii na temat sztucznej inteligencji agentów w przedsiębiorstwie. W poprzednich częściach omówiliśmy, czym jest sztuczna inteligencja agentów (część 1), fazy dojrzałości przyjmowania (część 2), siedem filarów architektury agentów (część 3), a także wzorce wdrażania vs. pułapki (część 4). Teraz zwracamy się do tego, jak w odpowiedzialny sposób operacyjnie i skalowalnie rozwijać tych agentów sztucznej inteligencji. Ta część omawia ustanowienie właściwych wskaźników i praktyk „AgentOps”, zarządzanie narzędziami i platformami, dostosowywanie kultury i ról organizacyjnych oraz przygotowanie do tego, co następne - od pojawiających się przepisów do przyszłej dynamiki konkurencyjnej Jest to piąty i ostatni artykuł w naszej serii na temat sztucznej inteligencji agentów w przedsiębiorstwie. W poprzednich częściach omówiliśmy, czym jest sztuczna inteligencja agentów (część 1), fazy dojrzałości przyjmowania (część 2), siedem filarów architektury agentów (część 3), a także wzorce wdrażania vs. pułapki (część 4). Teraz zwracamy się do tego, jak w odpowiedzialny sposób operacyjnie i skalowalnie rozwijać tych agentów sztucznej inteligencji. Ta część omawia ustanowienie właściwych wskaźników i praktyk „AgentOps”, zarządzanie narzędziami i platformami, dostosowywanie kultury i ról organizacyjnych oraz przygotowanie do tego, co następne - od pojawiających się przepisów do przyszłej dynamiki konkurencyjnej Jest to piąty i ostatni artykuł w naszej serii na temat agencji AI w przedsiębiorstwie. W momencie, gdy wprowadzasz agencje AI do produkcji i rozszerzasz ich wykorzystanie, sukces staje się mniej istotny agent (to zrobiłeś) i więcej na temat Jest to podobne do tego, jak DevOps pojawił się po rozszerzeniu wdrażania oprogramowania: tutaj potrzebujemy dyscyplin „AgentOps” lub „MLOps”, aby zapewnić, że nasi agenci AI nadal dostarczają wartości dzień po dniu. Budynek Rządzić i zarządzać Metrics for Measuring Impact „Kiedy wprowadzamy agentów sztucznej inteligencji, definiowanie metryki jest kluczowe, w przeciwnym razie jak wiesz, czy rzeczywiście działa?” To była trudna lekcja, której się nauczyłem na wczesnym etapie. Łatwo jest zachwycić się demonstracją, ale przedsiębiorstwa korzystają z wyników, a nie z fajnych technologii. Uważaliśmy, że przydatne jest śledzenie wskaźników w kilku wymiarach, aby narysować całościowy obraz wpływu agenta: wydajność operacyjna, wpływ na biznes, zgodność / ryzyko i przyjęcie przez użytkowników. These tell you how well the agent is performing its task on a technical and service level. Examples include accuracy or success rate (what percentage of tasks does the agent complete correctly without human intervention?), average handling time (how fast does the agent resolve an issue vs. a human), and throughput (tasks completed per hour). If the agent interacts with end users, measure user satisfaction (e.g. CSAT scores or feedback ratings for those interactions). Also track utilisation: how often is the agent being triggered or used? For instance, after deploying an agent for software testing, we measured that it automatically caught and fixed about 30% of bugs, which was a clear operational win, tracked release-over-release. Operational metrics often form the early success criteria in pilot phases (e.g. “achieve at least X% accuracy within Y months”). Operational Metrics: Ultimately, you need to justify the project in business terms. Track how the agent is affecting the bottom line or key business KPIs. This can include direct cost savings (e.g. reduction in support labour hours: “the agent saved 200 hours of Tier-1 support work this month”), revenue impact (e.g. the agent’s upsell suggestions added £50k in sales last quarter), or efficiency gains in process metrics (like a higher conversion rate, or reduced downtime due to faster incident response). Also account for the cost of the agent itself, including ongoing cloud compute costs, maintenance effort, etc. One project of ours calculated that an AI agent reduced average QA cycle time by 30%, translating to an estimated £250k per year in saved engineering hours. But we also monitored that as usage grew, the agent’s API costs were climbing; this went into an ROI dashboard to ensure the value far outpaced the spend. Many organisations set up an “AI ROI” dashboard for leadership, showing running totals of benefits versus costs. Nothing quiets sceptics like hard numbers showing a positive payoff. Economic Metrics (ROI): Especially in regulated industries, you should measure things related to safety, compliance, and risk reduction. This might include the number of incidents or errors the agent prevented (“the agent caught 5 potential fraud cases that slipped past manual checks”), or conversely any compliance issues caused by the agent (hopefully zero, but if an agent made a decision that violated a policy, you need to log that and investigate). If you have human review steps, track how often humans override or correct the agent. A high override rate might indicate the agent is doing things people aren’t comfortable with - a risk signal that either the agent is making dubious choices or users don’t trust it yet. Another useful metric is time to detect and resolve agent issues (analogous to MTTR in incident management): if something goes wrong with the agent, how quickly do you notice and fix it? Some companies even conduct regular compliance audits of their AI systems; the findings can be distilled into metrics. For example, “Last quarter’s audit found 0 instances of personal data leakage by the agent” or “100% of high-value transactions handled by the agent were logged and reviewed with no discrepancies found.” These reassure management (and regulators) that the AI is under control. Compliance & Risk Metrics: Finally, gauge the human side: are people actually using the agent and integrating it into their work? Metrics here could include adoption rates (e.g. what percentage of customer inquiries are now handled by the agent vs. humans - and is that trending up or flat?), or user sentiment surveys (do employees find the agent helpful? do customers feel their issue was well-handled by the AI?). You might measure the number of new ideas or requests for AI agents coming from the business, e.g. “after our pilot, 5 other departments requested their own AI agent within 3 months,” which is a nice indicator of organisational buy-in. Another angle: how roles are changing. If the agent takes over task X, are the employees who used to do X now moving to higher-value work? That can be captured via qualitative manager feedback or time-allocation studies. The ultimate adoption metric is a bit fuzzy but revealing: when people start saying things like “Let’s have the agent handle this,” as a normal part of conversation, you know it’s become a trusted part of operations. Organisational (Adoption) Metrics: Monitorując zbilansowaną mapę wyników tych wskaźników, można zapewnić, że inicjatywa agenta AI pozostaje na drodze i dostarcza zrównoważonej wartości. Wskaźniki pomagają wczesnie złapać problemy (na przykład spadek dokładności lub szczyt w ludzkich przełożeniach może sygnalizować ruch modelu lub nowy rodzaj zapytania, którego agent nie może poradzić sobie dobrze). Wskaźniki dostarczają również dowodów potrzebnych do zapewnienia ciągłego wsparcia i budżetu - nic nie buduje zaufania jak stale poprawiająca się tabela. rozmieszczasz agenta (tak więc masz podstawową linię), a następnie powtarzasz je, gdy dowiesz się, co naprawdę ma znaczenie. Ta dyscyplina nie tylko demonstruje wartość; często prowadzi cię do poprawy samego agenta. Na przykład zauważyliśmy z metryki, że pewien rodzaj zapytania zawsze prowadził do ludzkiego spadku, co wskazywało nam na zdolność, której agentowi brakowało, a następnie dodaliśmy. Podsumowując: mierzyć, mierzyć, mierzyć. Przed Tooling and Vendor Landscape Wzrost agencji AI nie pozostał niezauważony przez przemysł technologiczny. W rzeczywistości wywołał boom w narzędziach i platformach, które pomogłyby zbudować i zarządzać tymi systemami. Rok lub dwa temu wielu z nas łączyło biblioteki o otwartym kodzie i niestandardowy kod; teraz każdy główny dostawca chmury i mnóstwo startupów oferuje rozwiązania dla agentów AI przedsiębiorstw. Jest to zarówno błogosławieństwo (więcej wyboru, szybszy rozwój) jak i przekleństwo (dużo hypu, ryzyko zamknięcia). Wielcy dostawcy chmury (AWS, Microsoft, Google, IBM, Oracle itp.) wyrzucili swoje kapelusze w ringu z ofertami agentów AI dla przedsiębiorstw. , które zapewniają szablony do budowania wielostopniowych agentów z integracjami narzędzi i warstwą orkiestracji, wszystkie działające na zarządzanej infrastrukturze AWS (https://aws.amazon.com/bedrock/agents/). , skutecznie platformę dla firm do tworzenia i zarządzania własnymi copilota AI lub agentów, które włączają się do Microsoft 365 i innych systemów (https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365-copilot/microsoft-copilot-studio). w swojej platformie Vertex AI, kompletnej z wstępnie zbudowanymi złączami i API Agent, a nawet wprowadziła otwarte ramy, takie jak A2A (opisane powyżej), aby wspierać interoperacyjność wielu agentów. , ukierunkowany na automatyzację przepływów pracy biznesu poprzez zorganizowanie wielu komponentów AI i RPA - spin IBM na agencję AI dla procesów korporacyjnych (https://www.ibm.com/products/watsonx-orchestrate). Cloud AI Platforms (Hyperscalers): Bedrock Agents Copilot Studio Agent Builder watsonx Orchestrate · Szybszy czas wejścia na rynek (ponieważ można wykorzystać wstępnie skonstruowane komponenty), a wiele ciężkich podnoszeń (rozszerzanie, zabezpieczenia, hosting modelu) jest obsługiwane dla Ciebie. Pros: · Potencjalne zamknięcie dostawcy lub ograniczenia - często musisz pracować w ich ekosystemie i akceptować ich ogrodzenia i ceny. Ponadto nie wszystkie funkcje mogą spełniać Twoje specyficzne potrzeby, więc dokładnie ocenić. Wiele doświadczonych zespołów używa tych jako akceleratorów do prototypów lub wstępnych wdrożeń, ale także planuje, jak pozostać elastycznymi. Cons: Społeczność open-source była bardzo aktywna w agencji AI, a te ramy często ustawiają tempo innowacji. LangChain to popularna biblioteka, która zapewnia modułowy sposób łańcucha połączeń LLM, integracji narzędzi i zarządzania stanem agenta konwersacyjnego - wiele wczesnych eksperymentów agenta zostało zbudowanych na LangChain. Widzieliśmy również takie jak AutoGPT (jedna z pierwszych autonomicznych demonstracji agenta opartych na GPT) rodzi wiele wariantów i inspiruje funkcje w bardziej wytrzymałych narzędziach. Haystack (z deepset) koncentruje się na agentach odpowiadających na pytania z bazami wiedzy, ale zawiera komponenty przydatne dla agentów budowlanych, które wykonują odzyskiwanie i podejmują działania. Istnieją Open-Source Frameworks: · Elastyczność i ulepszenia oparte na społeczności. Możesz zobaczyć kod, dostosować go do swoich potrzeb i uniknąć kosztów licencji. Istnieje bogaty ekosystem wtyczek i integracji przyczyniających się do rozwoju na całym świecie. Pros: · Wiele przedsiębiorstw łagodzi to, łącząc komponenty open source z własną wewnętrzną narzędziami lub infrastrukturą chmurową, aby je wzmocnić.W praktyce powszechne jest podejście hybrydowe: na przykład używanie LangChain w ramach wdrożenia Azure OpenAI, lub używanie orkiestracji AWS, a jednocześnie pisanie niestandardowej logiki z otwartymi bibliotekami. Cons: Wraz z gigantami fala start-upów przenosi granice za pomocą specjalistycznych rozwiązań. Rozciągają się one od platform skupionych na deweloperze po agencje AI specyficzne dla domeny. Na przykład startup pracował nad agentem o ogólnym celu, który może wykonywać działania oprogramowania poprzez obserwację i naśladowanie tego, jak ludzie korzystają z aplikacji (w istocie szkolenie agenta do korzystania z oprogramowania za pośrednictwem interfejsu użytkownika). Inny startup może skupić się na agentach, którzy uczą się procesów biznesowych obserwując pracowników ludzkich, dążąc do łatwej automatyzacji zadań. Widzimy również firmy budujące operacje agentów i narzędzia oceny, zasadniczo zestawy narzędzi „DevOps for AI”, które pomagają testować, Startups and Niche Players: · Te mniejsze podmioty często wprowadzają innowacje szybciej i ukierunkowują konkretne punkty bólu - możesz znaleźć rozwiązanie, które dokładnie pasuje do twoich potrzeb (mówiąc, agent specjalizujący się w przepływach pracy zgodności finansowej). Pros: · Nie wszyscy przetrwają w dłuższej perspektywie, a niektórzy mogą nie dostosować się do wymogów przedsiębiorstwa. Istnieje ciężar należytej staranności: musisz sprawdzić je pod kątem bezpieczeństwa, niezawodności i wsparcia. Pragmatycznym podejściem niektórych jest pilotaż z rozwiązaniem startupu, aby zobaczyć, czy rozwiązuje problem, ale architekt rzeczy w taki sposób, że można go wymienić, jeśli to konieczne (unikając głębokiego połączenia). Cons: Podsumowując, krajobraz dostawcy / narzędzia jest bogaty i szybko się rozwija. Nie ma jednej odpowiedzi dostosowanej do wszystkich rozmiarów - właściwy wybór zależy od czynników, takich jak twój istniejący stos technologiczny, znaczenie lokalizacji na miejscu lub danych, wiedza zespołu i jak najnowocześniejsza (w porównaniu do ryzyka) jest twoja organizacja. Moja rada to być strategicznie eklektycznym: nie angażuj się ślepo w pełny stos jednego dostawcy, jeśli możesz go uniknąć. Zamiast tego, oceniaj najlepsze składniki dla każdego z filarów architektury. Nalegaj na interoperacyjność - preferuj narzędzia, które obsługują standardy otwarte lub przynajmniej opcje eksportu / importu dla modeli danych, a więc jesteś zauważony, jeśli musisz zmieni Wreszcie, pamiętaj: najbardziej fantazyjna platforma nie uratuje projektu ze słabą definicją problemu lub słabym wykonaniem. Technologia jest ułatwieniem, a nie ratownikiem. Podstawy, o których rozmawialiśmy: jasne cele, silna architektura, zarządzanie itp. - nadal determinują sukces bardziej niż jakiekolwiek konkretne narzędzie. Wybierz narzędzia, które są zgodne z tymi podstawami i pasują do Twoich ograniczeń. Cultural and Organisational Shifts Rozmieszczenie autonomicznych agentów nie jest tylko wysiłkiem technicznym, jest to transformacja organizacyjna. Aby naprawdę wykorzystać agencję AI, firmy często muszą dostosować role, rozwijać nowe umiejętności i zaszczepić nowe sposoby pracy. Ta ludzka strona równania może być najtrudniejsza, ale jest absolutnie kluczowa dla długoterminowego sukcesu. Podobnie jak ruch DevOps stworzył role, takie jak Site Reliability Engineer (SRE), wzrost agentów AI rodzi swoje własne role. Już widzimy tytuły pracy, takie jak Prompt Engineer, AI Ethicist, AI Ops Specialist lub Knowledge Engineer.W moich zespołach, zwiększyliśmy kwalifikacje niektórych naszych analityków biznesowych, aby stać się tym, co nazywam „ko-pilotami AI” - ludźmi, którzy głęboko rozumieją przepływ pracy i mogą pracować z agentem, dostosowując jego wskazówki lub dostarczając informacji zwrotnych na temat jego wydajności. New Roles and Skills: Organizacje mogą rozważyć utworzenie Centrum Doskonałości AI (CoE) lub podobnego, które łączy te umiejętności i służy jako centrum wiedzy. CoE może ustalać standardy, dzielić się najlepszymi praktykami i pomagać jednostkom biznesowym w bardziej spójnym wdrażaniu agentów. Co ważne, zespoły IT będą potrzebowały szkoleń na temat wybranych konkretnych platform i ram, np. jeśli korzystasz z Azure OpenAI, upewnij się, że twoi inżynierowie wiedzą, jak wdrażać i zabezpieczyć modele; jeśli używasz biblioteki open-source, udostępniaj wskazówki i gotcha do jej właściwego wykorzystania. Inwestując w talenty (szkolenie istniejącego personelu, zatrudnianie specjalistów lub partnerstwo z konsultantami, gdzie jest to konieczne), budujesz Sukcesywne organizacje mają czołowych menedżerów otwarcie bronić inicjatyw AI, nie tylko poprzez finansowanie ich, ale poprzez przekazywanie ich znaczenia i ukształtowanie ich pozytywnie do siły roboczej. na przykład, dyrektor generalny firmy ubezpieczeniowej, z którą pracowaliśmy, wysłał notatkę na całym świecie o ich nowym subskrybując agenta AI, podkreślając, że jest tam, aby Nie zastępuj ich, a zobowiązuj się do przekwalifikowania pracowników do pracy obok sztucznej inteligencji.Ten rodzaj zapewnienia od góry do dołu i jasności jest kluczowy dla zapobiegania plotkom i oporu na ziemi. Leadership and Culture: asysty Z kulturowego punktu widzenia, zespoły muszą zmienić sposób myślenia na współpracę między człowiekiem a sztuczną inteligencją. Oznacza to szkolenie pracowników, aby widzieli agenta jako część zespołu. Aktualizowaliśmy standardowe procedury operacyjne (SOP), aby uwzględnić sposób interakcji z agentem sztucznej inteligencji lub co zrobić, jeśli agent flaguje problem. Zachęcamy do podejścia „zaufania, ale weryfikowania” - traktujmy sztuczną inteligencję jak młodszego kolegi, którego pracę podwójnie sprawdzasz, zamiast ślepo mu ufać lub go całkowicie odrzucić. Również ważne jest, aby świętować zwycięstwa człowieka + sztucznej inteligencji. Kiedy pracownik korzystający z agenta osiąga coś wielkiego (np. rozwiązywanie problemu znacznie szybciej Stworzyliśmy również ścieżki zwrotne od użytkowników z powrotem do zespołu rozwoju sztucznej inteligencji, na przykład kanał Slack, w którym ktokolwiek mógłby opublikować „Agent dał dziwną odpowiedź na tę sprawę” lub „Chciałbym, aby agent mógł również zrobić X.” Zaufanie jest walutą adopcji. Użytkownicy muszą ufać agentowi, aby go faktycznie wykorzystać, a zarządzanie musi mu ufać, aby umożliwić mu skalowanie do bardziej krytycznych zadań. Budowanie zaufania rozpoczyna się od przejrzystości. Jak omówiliśmy w ramach zarządzania, posiadanie dzienników i zdolność wyjaśnienia działań agenta pomaga go zdemontować. W jednym przypadku dostarczyliśmy szefom departamentów prosty raport tygodniowy: „Oto, co agent zrobił w tym tygodniu, oto wyniki, oto, gdzie potrzebna była pomoc.” Z biegiem czasu, ponieważ to sprawozdanie konsekwentnie wykazało pozytywne wyniki i uczciwe rozliczenie wszelkich przełomów, wzrosło zaufanie. Trust and Accountability: Inna taktyka: stopniowa autonomia. Nie dawaj agentowi pełnej kontroli w ciągu nocy: uruchom go w trybie doradczym, a następnie częściową automatyzację, a następnie pełną automatyzację w ograniczonej dziedzinie. Do czasu, gdy jest w pełni autonomiczny, ludzie widzieli, że działa i czują się komfortowo. Jest to analogiczne do włączania nowego pracownika: nie pozwoliłbyś nowemu najemcy podejmować ważnych decyzji w pierwszym dniu bez nadzoru; agent AI nie powinien być inny. Na przykład, jeśli agent sztucznej inteligencji wysyła niewłaściwą wiadomość e-mail do klienta lub wykonuje zły apel w procesie, kto bierze na siebie odpowiedzialność? Zazwyczaj to właściciel firmy lub zespół, który wdrożył agenta, ale pisanie tego zapobiega panice i wskazaniu palcem, gdy coś pójdzie nie tak. Odkryliśmy, że posiadanie określonego planu zwrotu lub reakcji na incydenty faktycznie zwiększa zaufanie, np. wiedząc, że „jeśli agent jest niepewny, automatycznie flaguje człowieka, a jeśli kiedykolwiek upadnie, to strona inżyniera na wezwanie” zapewniła wszystkich, że nie pozostawiamy rzeczy czysto przypadkowi. Co ciekawe, czasami pokazywanie ograniczeń agenta może budować zaufanie. Do lub jest Ustawiając te granice (na przykład: „agent nigdy nie zatwierdzi płatności powyżej 1000 funtów; to zawsze pójdzie do menedżera”), ludzie czuli się bardziej komfortowo, ponieważ wiedzieli, że zakres sztucznej inteligencji i że kluczowe rzeczy zostały zabezpieczone. Nie Nie dozwolone Podsumowując, przygotowanie ludzi i procesów jest tak samo ważne, jak przygotowanie technologii. Organizacje, które czerpią największe korzyści z sztucznej inteligencji agentów, są zazwyczaj tymi, które rozwijają swój model operacyjny obok wdrażania technologii. Widzieliśmy, że firmy tworzą wewnętrzne „gildii sztucznej inteligencji” lub grupy robocze dla pracowników zainteresowanych sztuczną inteligencją, aby dzielić się doświadczeniami i wskazówkami. Inni zaktualizowali opisy pracy, aby uwzględnić pracę z narzędziami sztucznej inteligencji jako kompetencję. Future Predictions and Next Steps Patrząc w przyszłość, co oznacza przyszłość dla agencji AI w przedsiębiorstwie?W oparciu o obecne trendy, oto kilka prognoz i wglądu na to, dokąd zmierzają rzeczy i co to oznacza dla tych z nas, którzy wdrażają te technologie: Gdy adopcja się rozszerza, istnieje realna możliwość „agentów rozprzestrzeniających się”: dziesiątki lub nawet setki agentów AI pojawiających się w różnych zespołach i funkcjach. Z jednej strony, może to być oznaką zdrowego przejęcia i innowacji; z drugiej strony, podnosi ból głowy zarządzania. Jak upewnić się, że wszyscy ci agenci przestrzegają zasad zarządzania? Jak uniknąć powielania wysiłków (dwa zespoły budujące podobnych agentów, ponieważ nie koordynowały)? Możemy zaobserwować pojawienie się wewnętrznych sklepów z aplikacjami AI lub rejestrów, w których zatwierdzeni agenci są katalogizowani do ponownego użycia, a konsole zarządzania do monitorowania wszystkich agentów centralnie. Przedsiębiorstwa prawdopodobnie będą musiały Agent Sprawl (and the Need to Tame It): Podczas gdy rządy i organy regulacyjne nie uwierzytelniają, że rząd i agenci zarządzający są w pełni bezpieczni, to rząd i organy regulacyjne dokładnie rozważają konsekwencje AI, zwłaszcza dla autonomicznych systemów decyzyjnych. Powinniśmy spodziewać się zwiększenia regulacji systemów AI, które działają z pewnym stopniem autonomii. Nadchodząca ustawa o AI, na przykład, jest gotowa do sklasyfikowania niektórych aplikacji AI, prawdopodobnie w tym autonomicznych systemów decyzyjnych w obszarach takich jak finanse, HR lub obsługa klienta, jako „wysokiego ryzyka”. To będzie narzucać własne wymagania, takie jak przejrzystość, nadzór ludzki, utrzymywanie rekordów i środki odpowiedzialności za te systemy (https://commission.europa Regulation on the Horizon: Podobnie jak w przypadku wcześniejszych fal technologicznych (myśląc o handlu elektronicznym w latach 2000 lub cloud computing w latach 2010), wczesni adoptorzy, którzy to robią, mogą znacznie przewyższyć konkurentów, którzy opóźniają się. Autonomiczny agent, gdy jest wykorzystywany dobrze, może dramatycznie zwiększyć szybkość i skalę, na której działa firma. To może przekładać się na przyjmowanie udziału w rynku lub dostarczanie usług przy znacznie niższych kosztach. Na przykład wyobraźmy sobie dwie firmy logistyczne: jeden używa agentów AI do dynamicznego przekierowywania przesyłek, obsługi opóźnień i optymalizacji obciążeń w czasie rzeczywistym bez interwencji człowieka; drugi opiera się na ręcznych dystrybutorach. Pierwszy prawdopodobnie będzie Competitive Advantage: AI Haves vs Have-Nots: Bardziej optymistycznie rzecz biorąc, sama technologia szybko się poprawia. Wiele dzisiejszych ograniczeń (takich jak LLM czasami „hallucynujące” fakty lub agenci zmagający się z pamięcią długoterminową) jest aktywnie pracujących przez naukowców i firmy. Możemy oczekiwać, że następnej generacji modele fundacji z lepszymi zdolnościami rozumowania, być może nawet niektóre wbudowane możliwości planowania lub użycia narzędzi. Istnieją również wysiłki, aby sprawić, że wyniki AI są bardziej kontrolowane (a więc można ustawić mocne granice na to, co agent chce lub nie zrobi). Narzędzia do interpretacji i debugowania decyzji AI będą lepsze, co ułatwi zaufanie i weryfikację tego, co robią agenci. Istnieje perspektywa agentów, którzy mogą Evolving Technology (Smarter Agents): Z drugiej strony, bardziej potężni agenci oznaczają większe konsekwencje, jeśli się pomylią, więc wszystko, co omówiliśmy na temat zarządzania i nadzoru, staje się jeszcze bardziej krytyczne. Przewiduję również falę produktów „zarządzania agentami AI” koncentrujących się na zabezpieczaniu - podobnie jak mamy antywirusy i firewally dla tradycyjnych IT, możemy uzyskać narzędzia monitorujące zaprojektowane specjalnie do monitorowania zachowań agentów AI i flag lub nawet automatycznie zatrzymać błędne działania. Jeśli przewiduję, powiedzmy, 5 lat, wyobrażam sobie, że wiele firm będzie miało rodzaj platformy agenta sztucznej inteligencji, która jest tak powszechna jak ich CRM lub ERP. Ta platforma będzie hostować mnóstwo agentów, monitorować je, egzekwować polityki i ułatwiać ciągłe doskonalenie - w dużej mierze zautomatyzowane. Koncepcja „pracowników sztucznej inteligencji” lub „cyfrowych kolegów” zostanie znormalizowana. Możemy nawet zobaczyć, że są one oficjalnie uwzględnione w wykresach organizacyjnych lub spotkaniach zespołowych („Mamy 5 analityków ludzkich i 2 agentów sztucznej inteligencji pracujących nad tym projektem”). W najbliższym czasie spodziewaj się dużej ilości eksperymentów i uczenia się w różnych branżach. Będą duże zwycięstwa i wystąpią porażki o wysokim profilu (z których wszyscy się uczymy, być może więcej z porażek!). Podejrzewam, że standardowe praktyki zaczną pojawiać się, gdy wystarczająco dużo firm przejdzie przez cykl. Możliwe, że nawet specyficzne dla branży rozwiązania agentów, takie jak wstępnie przeszkoleni agenci finansowi lub agenci służby zdrowia, którzy pochodzą z odpowiedniej wiedzy i ochrony zgodności z pudełkiem, staną się dostępne. Możemy również zobaczyć większą współpracę między firmami w zakresie bezpieczeństwa AI i standardów (ponieważ katastrofa dla jednego może pobudzić regulację dla wszystkich, istnieje zachęta do dzielenia się najlepszymi praktyk Final Thoughts and Call to Action Łącząc to wszystko, agencja AI jest tutaj, aby zostać, a jej ślad w przedsiębiorstwach tylko wzrośnie. ale jak omówiliśmy w całej tej serii, podróż jest powtarzalna (maraton, a nie sprint) i wymaga tak samo dużego nacisku na ludzi i procesy, jak na algorytmy i kod. Ci, którzy łączą wizję (wyobrażając nowe sposoby wykorzystania autonomicznych agentów) z pragmatyzmem (zarządzanie ryzykiem i budowanie krok po kroku) ukształtują następną erę biznesu. Jeśli jesteś liderem przedsiębiorstwa lub praktykiem, co powinieneś zrobić w poniedziałek rano? Don’t just drop an AI agent into an existing process and expect magic. The biggest gains come when you reimagine the workflow with the agent in mind. Simplify or change human procedures alongside introducing the AI. Treat it as an opportunity to streamline the whole operation, not just plug in a fancy tool. Agents that look impressive but don’t actually improve how work gets done will fizzle out. Aim for process improvement + AI, not AI slapped onto a broken process. Redesign Workflows, Not Just Technology: Agentic AI is not a hammer for every nail. Successful solutions often mix approaches. Maybe an AI agent handles the unstructured, complex parts of a task, but a simple deterministic program handles the rest. Don’t force AI into areas where a straightforward software or rules-based solution would do better. Evaluate each step of a workflow: if it requires heavy judgement or pattern recognition, AI might help; if it’s formulaic or mission-critical to get exactly right every time, a conventional system might be safer. Often a hybrid approach: AI for what it does best, traditional automation for the rest - yields the best results. Use the Right Tool for the Right Task: Treat your agent as a product that’s never finished. The top performers set up continuous evaluation and improvement cycles. This means A/B testing changes, regularly feeding failure cases back into model training or prompt tweaking, and having a cadence for model updates. Implement the ability to track every decision the agent makes and review it (those logs are gold mines for debugging and improvement). Some firms, as mentioned, even have an “AI audit log” reviewed periodically by QA or audit teams. The mindset should be Agile: frequent iterations, feedback-driven tweaks, and incremental expansion of the agent’s capabilities. This not only improves performance but keeps stakeholders engaged as they see constant progress. Iterate with Evaluation Loops: Don’t reinvent the wheel for each new agent or use case. Aim to build modules and a common platform that can be reused. For example, if in Part 3 you developed a robust natural language parsing module or a connector to your SAP system for one agent, package it so other teams can reuse it for their agents. Consider creating a library of “agent skills” (reusable action integrations like sending an email, querying a DB, etc.) that all your agents can call. In practice, companies that adopt a platform mindset see huge efficiency gains. One bank reported that by reusing components, they reduced development time by ~40% for each subsequent agent. Also, maintain shared knowledge bases where possible instead of silos per agent (with proper context separation). Reusability is a force multiplier for scaling AI solutions across the enterprise. Build Modular, Reusable Components: Autonomy doesn’t mean no human involvement; it means humans focus their involvement where it matters most. Define clearly where human oversight or input is needed for your agents. Is it final approval on high-stakes decisions? Is it periodic quality spot-checks of the agent’s outputs? Plan these checkpoints deliberately. They act as safety nets while the agent earns trust. The trick is to avoid unnecessary micromanagement: humans should supervise, not redo the work. Over time, as the agent consistently proves itself, you can dial back some checkpoints (e.g. move from 100% review to sample audits). Also plan for new roles: you might need an “AI Controller” or agent supervisor as discussed, and you should train users on how to handle exceptions the agent flags. Human-AI partnership tends to yield better outcomes than either alone, and it helps culturally too - people see that the AI isn’t a black box running wild; there’s a human-centric safety net ensuring everything stays on track. Keep Humans in the Loop (Strategically): We’ve hit this point repeatedly because it’s crucial. Set up an AI governance framework at project inception, not as an afterthought. This includes forming a multi-disciplinary team or committee (IT, business, legal, compliance, security) to oversee the project, establishing guidelines for ethical use and risk assessment, and defining escalation paths if something goes wrong. Develop AI use policies, e.g. who can build or deploy an agent, what data can be used, levels of human oversight required for certain tasks, etc. Consider investing in tools for bias monitoring, model validation, and so on as they become available. Governance might sound like bureaucracy, but done well it’s an enabler of innovation, not a roadblock. The key is to make governance a partner in innovation: involve the risk folks early so they help shape a solution that can pass muster, rather than swooping in at the end to block something. A little time spent on guardrails and guidelines up front can save a lot of pain later, and will make scaling to multiple agents much smoother. Institute Strong Governance from Day One: Podążanie za tą książką tworzy warunki, aby agencja AI rozkwitła w Twoim przedsiębiorstwie. Ogólnym tematem jest równowaga: bądź ambitny w wykorzystaniu sztucznej inteligencji, ale pozostań uziemiony w rzeczywistości biznesowej i zarządzaniu ryzykiem. Jeśli ponownie zaprojektujesz przepływy pracy, wybierz odpowiednie narzędzie dla każdego zadania, ciągłe powtarzanie, ponowne wykorzystywanie tego, co możesz, utrzymanie ludzi odpowiednio w pętli i silne rządzenie, stawiasz pokład na sukces. Jako praktykujący nauczyłem się podejść do sztucznej inteligencji agentów z podwójnym nastawieniem: optymizmem, że Rozwiązywanie problemów i odblokowywanie wartości, których wcześniej nie mogliśmy osiągnąć, i pragmatyzm, że wymaga to dyscypliny, ciężkiej pracy, a czasami mówiąc „nie” nierealistycznym pomysłom.Z tym zrównoważonym podejściem, wyniki, które widziałem, są naprawdę transformacyjne, nie w sposób science-fiction „AI prowadzi firmę”, ale w konkretnych ulepszeniach: projekty, które wcześniej zajmowały miesiące, są realizowane w tygodniach, wgląd, który został zakopany w dane, pojawia się codziennie, pracownicy są uwolnieni od drudgery, aby skupić się na twórczej i strategicznej pracy, a klienci otrzymują szybsze, mądrzejsze usługi. Możesz Przyszły rok z pewnością przyniesie nowe przełomy i, bez wątpienia, nowe opowiadania ostrzegawcze.Ale uzbrojony w wgląd, który omówiliśmy, od filarów architektonicznych po zmiany kulturowe, powinieneś być dobrze wyposażony, aby poruszać się po tej drodze. Agentic AI jest narzędziem, bardzo potężnym. Jego wartość zależy ostatecznie od tego, jak dobrze go obsługujemy.Moja nadzieja jest taka, że dzięki lekcjom od wczesnych adoptorów w ręku, możesz użyć go mądrze, aby naprawdę przekształcić sposób, w jaki Twoja organizacja działa, na lepsze. Denis Prilepsky jest architektem przedsiębiorstw i konsultantem ds. transformacji cyfrowej z ponad 15-letnim doświadczeniem w budowaniu systemów AI-native dla dużych organizacji w finansach, zasobach naturalnych i handlu detalicznego. Denis Prilepsky jest architektem przedsiębiorstw i konsultantem ds. transformacji cyfrowej z ponad 15-letnim doświadczeniem w budowaniu systemów AI-native dla dużych organizacji w finansach, zasobach naturalnych i handlu detalicznego.