Udhëheqja dhe shkallëzimi i agjentëve të AI: Përsosmëria operacionale dhe rruga përpara

Ky është artikulli i pestë dhe i fundit në serinë tonë mbi AI-në agjentike në ndërmarrje. Në pjesët e mëparshme, ne kemi mbuluar se çfarë është AI-ja agjentike (Pjesa 1), fazat e pjekurisë së miratimit (Pjesa 2), shtatë shtyllat e arkitekturës së agjentëve (Pjesa 3), dhe modelet e vendosjes kundrejt kurtheve (Pjesa 4). Tani, ne kthehemi në mënyrën se si ti operonit dhe shkallëzoni këto agjentë të AI-së në një mënyrë të përgjegjshme. Kjo pjesë diskuton krijimin e metrikave të duhura dhe praktikat "AgentOps", menaxhimin e mjeteve dhe platformave, përshtatjen e kulturës dhe rolet organizative, dhe përgatitjen për Ky është artikulli i pestë dhe i fundit në serinë tonë mbi AI-në agjentike në ndërmarrje. Në pjesët e mëparshme, ne kemi mbuluar se çfarë është AI-ja agjentike (Pjesa 1), fazat e pjekurisë së miratimit (Pjesa 2), shtatë shtyllat e arkitekturës së agjentëve (Pjesa 3), dhe modelet e vendosjes kundrejt kurtheve (Pjesa 4). Tani, ne kthehemi në mënyrën se si ti operonit dhe shkallëzoni këto agjentë të AI-së në një mënyrë të përgjegjshme. Kjo pjesë diskuton krijimin e metrikave të duhura dhe praktikat "AgentOps", menaxhimin e mjeteve dhe platformave, përshtatjen e kulturës dhe rolet organizative, dhe përgatitjen për Ky është artikulli i pestë dhe i fundit në serinë tonë të AI-së agjentike në ndërmarrje. Në kohën kur ju jeni duke vënë agjentët e AI në prodhim dhe zgjerimin e përdorimit të tyre, suksesi bëhet më pak rreth agjenti (ju keni bërë atë) dhe më shumë për Është e ngjashme me mënyrën se si DevOps u shfaq pasi implementimi i softuerit u shkallëzua: këtu na duhen disiplinat “AgentOps” ose “MLOps” për të siguruar që agjentët tanë të AI vazhdojnë të japin vlerë ditë pas dite. Le të thyejmë disa aspekte kyçe: metrikat për të matur ndikimin e një agjenti, peizazhi në zhvillim i mjeteve / shitësve që mund t’ju mbështesin, ndryshimet kulturore dhe organizative të nevojshme, dhe disa mendime për të mbështetur strategjinë tuaj si AI agjentike vazhdon të evoluojë. Ndërtesa Udhëheqja dhe menaxhimi Metrics for Measuring Impact “Kur futni agjentët e inteligjencës artificiale, përcaktimi i metrikave është vendimtar, përndryshe si e dini nëse në të vërtetë funksionon?” Kjo ishte një mësim i vështirë që mësova në fillim.Është e lehtë të ngazëllohesh nga një demo, por ndërmarrjet drejtohen nga rezultatet, jo nga teknologjia e ftohtë.Ne gjetëm të dobishme ndjekjen e metrikave në disa dimensione për të pikturuar një pamje holistike të ndikimit të një agjenti: performanca operative, ndikimi i biznesit, pajtueshmëria / rreziku dhe miratimi i përdoruesve. 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: Duke monitoruar një tabelë të balancuar të këtyre metrikave, ju mund të siguroni që iniciativa e agjentit AI të qëndrojë në rrugë dhe të ofrojë vlerë të qëndrueshme. Metrikat ju ndihmojnë të kapni problemet herët (për shembull, një rënie në saktësi ose një rritje në mbivlerësimet njerëzore mund të sinjalizojë një model ose një lloj të ri të pyetjes që agjenti nuk mund të trajtojë mirë). Metrikat gjithashtu ofrojnë provën e nevojshme për të siguruar mbështetje të vazhdueshme dhe buxhet - asgjë nuk ndërton besim si një dashboard që përmirësohet vazhdimisht. ju vendosni agjentin (kështu që ju keni një bazë), dhe pastaj iteroni mbi to ndërsa mësoni se çfarë me të vërtetë ka rëndësi. Kjo disiplinë jo vetëm që demonstron vlerë; ajo shpesh ju udhëzon për të përmirësuar vetë agjentin. Për shembull, ne vërejmë nga metrics se një lloj i caktuar i pyetjes gjithmonë çoi në një rënie njerëzore, e cila na tregoi një aftësi që agjenti i mungonte, të cilën ne pastaj shtuam. Në përmbledhje: mat, mat, mat. AI agjenti duhet në fund të fundit të çojë përmirësimin e matshëm; nëse nuk është, ju duhet të riorganizoni dhe të zbuloni pse. më parë Tooling and Vendor Landscape Rritja e AI-së agjentike nuk ka shkuar pa u vënë re nga industria e teknologjisë. Në fakt, ajo ka nxitur një boom në mjetet dhe platformat për të ndihmuar në ndërtimin dhe menaxhimin e këtyre sistemeve. Një vit ose dy më parë, shumë prej nesh ishin duke mbledhur libraritë me burim të hapur dhe kodin e përshtatur; tani, çdo ofrues i madh cloud dhe një turmë start-up-esh po ofrojnë zgjidhje për agjentët e AI-së të ndërmarrjeve. Kjo është si një bekim (më shumë zgjedhje, zhvillim më i shpejtë) dhe një mallkim (shumë hype, rreziku i bllokimit). Le të skicojmë një pasqyrë neutrale të peizazhit në mënyrë që ju të dini se çfarë është atje dhe çfarë kompromise Ofruesit e mëdhenj të cloud (AWS, Microsoft, Google, IBM, Oracle, etj.) kanë hedhur kapelet e tyre në unazë me ofertat e agjentëve të AI të ndërmarrjeve. për shembull, AWS ka zgjeruar shërbimin e saj Amazon Bedrock për të përfshirë , të cilat ofrojnë templates për ndërtimin e agjentëve me shumë hapa me integrime të mjeteve dhe një shtresë orkestrimi, të gjitha duke punuar në infrastrukturën e menaxhuar të AWS (https://aws.amazon.com/bedrock/agents/). , në mënyrë efektive një platformë për bizneset për të krijuar dhe menaxhuar copilots e tyre AI ose agjentët që lidhen në Microsoft 365 dhe sisteme të tjera (https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365-copilot/microsoft-copilot-studio). në platformën e saj Vertex AI, kompletuar me konektorë të para-bërë dhe një API Agjent, dhe madje prezantoi korniza të hapura si A2A (i përshkruar më lart) për të nxitur ndërveprimin me shumë agjentë. , i orientuar drejt automatizimit të rrjedhës së punës së biznesit duke orkestruar komponente të shumta të AI dhe RPA - spin i IBM-it në AI agjentike për proceset e ndërmarrjeve (https://www.ibm.com/products/watsonx-orchestrate). Cloud AI Platforms (Hyperscalers): Bedrock Agents Copilot Studio Agent Builder watsonx Orchestrate · Koha më e shpejtë për t'u futur në treg (sepse mund të shfrytëzoni komponentët e para-bërë), dhe shumë ngritje të rënda (shkallëzim, siguri, hosting model) trajtohen për ju. Mund të jetë më e lehtë të integroheni me shërbime të tjera në ekosistemin e atij re (p.sh. duke përdorur AWS Lambda, Azure Functions, etj. së bashku me agjentin). Pros: · Bllokimi i shitësve potencialë ose kufizimet - shpesh duhet të punoni brenda ekosistemeve të tyre dhe të pranoni rojet dhe çmimet e tyre. Gjithashtu, jo të gjitha tiparet mund të plotësojnë nevojat tuaja specifike, kështu që vlerësoni me kujdes. Shumë ekipe të zgjuara i përdorin këto si përshpejtues për prototipe ose vendosje fillestare, por gjithashtu planifikojnë se si të mbeten fleksibël. Cons: Komuniteti me burim të hapur ka qenë shumë aktiv në AI agjentike, dhe këto korniza shpesh vendosin ritmin e inovacionit. LangChain është një bibliotekë popullore që ofron një mënyrë modulare për të zinxhiruar thirrjet LLM, të integrojë mjete dhe të menaxhojë gjendjen e agjentit të bisedës - shumë eksperimente të hershme të agjentit u ndërtuan në LangChain. Ne gjithashtu pamë të tilla si AutoGPT (një nga demonstratat e para autonome të agjentit të bazuar në GPT) lindin shumë variacione dhe frymëzojnë karakteristika në mjete më të fuqishme. Haystack (nga thellësia) fokusohet në agjentët që përgjigjen pyetjeve me bazat e njohurive, por përfshin komponentë të dobishëm për agjentët e ndërtimit që Open-Source Frameworks: · Fleksibiliteti dhe përmirësimet e drejtuara nga komuniteti. Ju mund të shihni kodin, ta personalizoni atë për t'iu përshtatur nevojave tuaja dhe të shmangni kostot e licencimit. Ka një ekosistem të pasur të plugins dhe integrimeve të kontribuara nga zhvilluesit në mbarë botën. Pros: · Ju jeni në kërkim për ta ruajtur atë, për të siguruar sigurinë dhe për ta shkallëzuar atë në prodhim. Shumë ndërmarrje e zbutin këtë duke kombinuar komponentët me burim të hapur me mjetet e tyre të brendshme ose infrastrukturën e re për t'i forcuar ato. Në praktikë, një qasje hibride është e zakonshme: p.sh. duke përdorur LangChain brenda një vendosjeje të Azure OpenAI, ose duke përdorur orkestrimin e AWS ndërsa ende shkruan logjikën e përshtatur me bibliotekat e hapura. Cons: Së bashku me gjigantët, një valë e startup-eve po shtyn kufijtë me zgjidhje të specializuara. Këto variojnë nga platformat e përqendruara në zhvillues deri tek agjentët e inteligjencës artificiale të specifikuar në domene. Për shembull, një startup ka punuar në një agjent me qëllim të përgjithshëm që mund të kryejë veprime softuerike duke vëzhguar dhe imituar se si njerëzit përdorin aplikacionet (në thelb trajnimin e një agjenti për të përdorur softuerin përmes UI). Një tjetër startup mund të përqëndrohet në agjentë që mësojnë proceset e biznesit duke vëzhguar punëtorët e njeriut, duke synuar automatizimin e lehtë të detyrave. Ne gjithashtu shohim kompani që ndërtojnë opsione agjenti dhe mjete vlerës Startups and Niche Players: · Këta lojtarë më të vegjël shpesh inovojnë më shpejt dhe synojnë pika specifike të dhimbjes - ju mund të gjeni një zgjidhje që i përshtatet saktësisht nevojave tuaja (tani, një agjent i specializuar në rrjedhat e punës të përputhshmërisë financiare). Pros: · Jo të gjithë do të mbijetojnë afatgjatë, dhe disa nuk mund të shkallëzohen në kërkesat e ndërmarrjes.Ka një barrë të kujdesit të detyrueshëm: ju duhet t'i testoni ato për sigurinë, besueshmërinë dhe mbështetjen.Një qasje pragmatike që disa marrin është që të pilotojnë me zgjidhjen e një start-up për të parë nëse zgjidh problemin, por arkitektoni gjërat në një mënyrë që ju mund ta shkëmbeni atë nëse është e nevojshme (duke shmangur lidhjen e thellë). Cons: Në përmbledhje, peizazhi i shitësit / mjetit është i pasur dhe po evoluon me shpejtësi. Nuk ka një përgjigje të përshtatshme për çdo madhësi - zgjedhja e duhur varet nga faktorët si grumbulli juaj ekzistues i teknologjisë, rëndësia e vendndodhjes në vendndodhje ose të të dhënave, ekspertiza e ekipit tuaj dhe sa e avancuar është organizata juaj. Këshilla ime është të jeni strategjikisht eklektikë: mos angazhohuni verbërisht në grumbullin e plotë të një shitësi të vetëm nëse mund ta shmangni atë. Në vend të kësaj, vlerësoni komponentët më të mirë të gjinisë për secilin nga shtyllat e arkitekturës. Insistoni në ndërveprueshmëri - preferoni mjetet që mbështesin standardet e hapura Së fundi, mos harroni: platforma më e bukur nuk do të shpëtojë një projekt me një përkufizim të dobët të problemit ose ekzekutimin e dobët. Teknologjia është një mundësues, jo një shpëtimtar. Themelet që kemi diskutuar: objektivat e qarta, arkitektura e fortë, qeverisja, etj. - ende përcaktojnë suksesin më shumë se çdo mjet specifik. Zgjidhni mjete që përputhen me ato themele dhe që përputhen me kufizimet tuaja. Cultural and Organisational Shifts Vendosja e agjentëve autonomë nuk është vetëm një përpjekje teknike, është një transformim organizativ. Për të shfrytëzuar vërtet AI-në e agjentëve, kompanitë shpesh duhet të përshtaten me role, të zhvillojnë aftësi të reja dhe të instillojnë mënyra të reja të punësimit. Kjo anë njerëzore e ekuacionit mund të jetë më e vështirë, por është absolutisht vendimtare për suksesin afatgjatë. Ashtu si lëvizja DevOps krijoi role si inxhinieri i besueshmërisë së faqes (SRE), rritja e agjentëve të inteligjencës artificiale po lind rolet e veta. Ne tashmë shohim tituj të punës si inxhinieri i menjëhershëm, etikisti i inteligjencës artificiale, specialist i opsioneve të inteligjencës artificiale ose inxhinieri i njohurive duke u shfaqur.Në ekipet e mia, ne kemi përmirësuar disa nga analistët tanë të biznesit për t'u bërë ajo që unë e quaj "ko-pilotët e inteligjencës artificiale" - njerëz që e kuptojnë thellë rrjedhën e punës dhe mund të punojnë me agjentin, duke rregulluar këshillat e tij ose duke dhënë reagime në lidhje me prod New Roles and Skills: Organizatat mund të marrin në konsideratë krijimin e një Qendra të Përsosurisë së AI (CoE) ose të ngjashme, e cila i bashkon këto aftësi dhe shërben si një qendër ekspertize. CoE mund të vendosë standarde, të ndajë praktikat më të mira dhe të ndihmojë njësitë e biznesit të vendosin agjentët në mënyrë më konsistente. E rëndësishme është që ekipet e IT do të kenë nevojë për trajnim në platformat dhe kornizat specifike të zgjedhur, p.sh. nëse përdorni Azure OpenAI, sigurohuni që inxhinierët tuaj të dinë se si të vendosin dhe të sigurojnë modele; nëse përdorni një bibliotekë me burim të hapur, ndani këshilla dhe gotchas për përdorimin e saj siç duhet. Duke investuar në talente (trajnimin e stafit ekzistues, Organizatat e suksesshme kanë drejtues të lartë që haptazi mbështesin iniciativat e AI, jo vetëm duke i financuar ato, por duke komunikuar rëndësinë e tyre dhe duke i përqëndruar ato në mënyrë pozitive tek forca e punës. për shembull, drejtori ekzekutiv i një kompanie sigurimi me të cilën kemi punuar dërgoi një shënim në të gjithë kompaninë për agjentin e tyre të ri të nënshkrimit të AI, duke theksuar se është atje për të nënshkruesit, jo zëvendësimin e tyre, dhe angazhimin për të rifilluar punonjësit për të punuar së bashku me AI. Ky lloj i sigurimit lart poshtë dhe qartësia është vendimtare për të parandaluar thashethemet dhe rezistencën në terren. Leadership and Culture: Ndihmë Nga ana kulturore, ekipet duhet të ndryshojnë në një mendim të bashkëpunimit njerëzore-AI. Kjo do të thotë trajnimin e punonjësve për të parë agjentin si pjesë të ekipit. Ne përditësuam procedurat standarde operative (SOPs) për të përfshirë se si të ndërveprojmë me agjentin AI ose çfarë të bëjmë nëse agjenti flamur një problem. Ne inkurajojmë një qasje "besimi, por verifikoni" - trajtojmë AI si një koleg i ri, puna e të cilit ju kontrolloni dyfish, në vend që ose ta besoni atë verbërisht ose ta refuzoni atë krejtësisht. Gjithashtu, është e rëndësishme të festoni fitimet human + AI. Kur një punonjës duke përdorur agjentin arrijë diçka të madhe (si zgjidhja e një problemi shumë më shpejt), thirr Ne gjithashtu krijuam rrjedha të reagimit nga përdoruesit përsëri në ekipin e zhvillimit të AI, për shembull, një kanal Slack ku kushdo mund të postonte “Agjenti dha një përgjigje të çuditshme në këtë rast” ose “Do të doja që agjenti të mund të bënte edhe X.”Kjo i dha përdoruesve një zë në përmirësimin e agjentit dhe i bëri ata të ndjehen pjesë e evolucionit të tij, në vend që t’u imponohet një mjet. Besimi është monedha e miratimit. Përdoruesit kanë nevojë të besojnë agjentin për ta përdorur atë në të vërtetë, dhe menaxhimi ka nevojë të besojë atë për ta lejuar atë të shkallëzohet në detyra më kritike. Ndërtimi i besimit fillon me transparencën. Siç kemi diskutuar nën qeverisjen, duke pasur ditarë dhe aftësia për të shpjeguar veprimet e një agjenti ndihmon në demistifikimin e saj. Në një rast, ne u ofruam shefëve të departamentit një raport të thjeshtë javor: “Këtu është ajo që bëri agjenti këtë javë, këtu ishin rezultatet, këtu është ajo ku nevojitej ndihma”. Trust and Accountability: Një tjetër taktikë: autonomia graduale. Mos i jepni një agjenti kontrollin e plotë gjatë natës: filloni atë në modalitetin këshillues, pastaj automatizimin e pjesshëm, pastaj automatizimin e plotë në një fushë të kufizuar.Në kohën që është plotësisht autonom, njerëzit e kanë parë atë të veprojë dhe janë të rehatshëm.Është e ngjashme me futjen e një punonjësi të ri: nuk do të lejonit një punëtor të ri të merrte vendime të mëdha në ditën e parë pa mbikëqyrje; një agjent AI nuk duhet të jetë ndryshe. Për shembull, nëse një agjent IA dërgon një email të gabuar tek një klient ose bën një thirrje të keqe në një proces, kush merr përgjegjësinë? Zakonisht do të jetë pronari i biznesit ose ekipi që e ka vendosur agjenti, por shkrimi i kësaj shmang panikun dhe shënimin e gishtit kur diçka shkon gabim. Ne gjetëm se duke pasur një plan të përcaktuar të reagimit ose incidentit në fakt rrit besimin gjithashtu, p.sh. duke ditur se “nëse agjenti është i pasigurt, ai automatikisht flamur një njeri, dhe në qoftë se ajo ndonjëherë rrëzohet, ajo faqet e inxhinierit në thirrje” siguroi të gjithë se ne nuk i lëmë gjërat thjesht në rast. Interesant, ndonjëherë duke treguar kufizimet e agjentit mund të ndërtojë besim.Ne e bëmë një pikë për të thënë qartë se çfarë do të bëjë AI Do ose është Duke vendosur kufijtë (për shembull: "Agjenti kurrë nuk do të miratojë një pagesë mbi £ 1000; kjo gjithmonë do të shkojë tek një menaxher"), njerëzit ndjehen më të rehatshëm sepse e dinin fushën e AI dhe se gjërat kritike ishin të ruajtura. jo Nuk lejohet Në përmbledhje, përgatitja e njerëzve dhe proceseve tuaja është po aq e rëndësishme sa përgatitja e teknologjisë. Organizatat që marrin më shumë nga AI-ja agjentike janë zakonisht ato që zhvillojnë modelin e tyre operativ së bashku me vendosjen e teknologjisë. Ne kemi parë kompanitë të krijojnë “AI Guilds” të brendshme ose grupe pune për punonjësit e interesuar në AI për të ndarë përvoja dhe këshilla. Të tjerët kanë përditësuar përshkrimet e punës për të përfshirë punën me mjete AI si një kompetencë. Disa kanë projektuar ekipet, për shembull, emërimin e një “Controller AI” në një departament i cili është përgjegjës për monitorimin e agjentëve çdo ditë. Këto ndryshime mund të tingëllojnë të vogla, por ato shtojnë deri në një ndërmarrje që është e gatshme për AI, jo vetëm AI- kurioz. Future Predictions and Next Steps Duke parë përpara, çfarë do të mbajë e ardhmja për AI-në agjentike në ndërmarrje?Bazuar në tendencat aktuale, këtu janë disa parashikime dhe njohuri se ku po shkojnë gjërat, dhe çfarë do të thotë kjo për ata prej nesh që zbatojnë këto teknologji: Ndërsa miratimi zgjerohet, ekziston një mundësi reale e “agjentëve të përhapur”: dhjetëra ose madje qindra agjentë të inteligjencës artificiale që shfaqen në ekipe dhe funksione të ndryshme. Nga njëra anë, kjo mund të jetë një shenjë e adoptimit dhe inovacionit të shëndetshëm; nga ana tjetër, ajo ngre dhimbje koke të menaxhimit. Si mund të siguroheni që të gjithë këta agjentë ndjekin rregullat e qeverisjes? Si mund të shmangni përpjekjet e dyfishta (dy ekipe ndërtojnë agjentë të ngjashëm sepse nuk koordinuan)? Ne mund të shohim shfaqjen e “magazinave të aplikacioneve” të brendshme të inteligjencës artificiale ose regjistrave ku agjentët e miratuar janë kataloguar për përdorim të për Agent Sprawl (and the Need to Tame It): Ndërsa ne duhet të presim rregullimin në rritje të sistemeve AI që operojnë me një shkallë të autonomisë. Ligji i ardhshëm i BE-së për AI, për shembull, është gati për të klasifikuar aplikacione të caktuara të AI, ndoshta duke përfshirë sistemet autonome të marrjes së vendimeve në fusha të tilla si financat, HR, ose shërbimi i konsumatorëve, si "rrezik të lartë." Kjo do të imponojë kërkesat e veta: për shembull, FTC-ja e SHBA-së mund të ketë paralajmëruar kundër praktikave të "të ndershme ose mashtruese" të AI-së dhe masave të përgjegjësisë për ato sisteme (https://commission.europa.eu/news-and-media/news/ai-act-enters-force-2024-08-01_en). Për ndërmarrjet Regulation on the Horizon: Ashtu si me valët e kaluara të teknologjisë (mendoni e-commerce në vitet 2000 ose cloud computing në vitet 2010), adoptuesit e hershëm që e marrin atë të drejtë mund të kryejnë në mënyrë të konsiderueshme ata që vonohen. Një agjent autonom, kur përdoret mirë, mund të mbështetet në mënyrë dramatike në shpejtësinë dhe shkallën në të cilën një kompani vepron. Kjo mund të përkthehet në marrjen e pjesës së tregut ose ofrimin e shërbimeve me kosto shumë më të ulët. Për shembull, imagjinoni dy kompani logjistike: njëri përdor agjentë AI për të drejtuar në mënyrë dinamike dërgesat, për të trajtuar vonesat dhe për të optimizuar ngarkesat në kohë reale pa ndërhyrje njerëzore; tjetri mbështetet në dispatchers manuale. I pari Competitive Advantage: AI Haves vs Have-Nots: Në një shënim më optimist, vetë teknologjia po përmirësohet me shpejtësi. Shumë nga kufizimet e sotme (si LLMs nganjëherë "hallucinating" fakte, ose agjentët që luftojnë me kujtesën afatgjatë) janë duke u punuar në mënyrë aktive nga hulumtuesit dhe kompanitë. Ne mund të presim modele themelore të gjeneratës së ardhshme me aftësi më të mira arsyetimi, ndoshta edhe disa planifikim të ndërtuar ose aftësi të përdorimit të mjeteve. Ka gjithashtu përpjekje për të bërë outputs AI më të kontrollueshme (kështu që ju mund të vendosni kufij të fortë në atë që një agjent do ose nuk do të bëjë). Mjetet për interpretimin dhe debugging e vendimeve të AI do të bëhet më mirë, e cila do të bëjë Evolving Technology (Smarter Agents): Nga ana tjetër, agjentët më të fuqishëm nënkuptojnë pasoja më të mëdha nëse shkojnë gabim, kështu që gjithçka që kemi diskutuar për qeverisjen dhe mbikëqyrjen bëhet edhe më kritike. Unë gjithashtu parashikoj një valë të produkteve "Menaxhimi i agjentëve të AI" të përqëndruara në ruajtjen e sigurisë - të ngjashme me mënyrën se si kemi antivirus dhe firewalls për IT tradicionale, ne mund të marrim mjete monitorimi të dizajnuara posaçërisht për të monitoruar sjelljen dhe flamurin e agjentëve të AI ose madje edhe automatikisht ndalimin e veprimeve të gabuara. Nëse unë projektoj, thuaj, 5 vjet më vonë, unë imagjinoj se shumë kompani do të kenë një lloj platforme të agjentëve të AI që është po aq e zakonshme sa CRM-ja ose ERP-ja e tyre. Kjo platformë do të strehojë një shumëllojshmëri agjentësh, do t'i monitorojë ata, do të zbatojë politikat dhe do të lehtësojë përmirësimin e vazhdueshëm - shumë prej tyre automatizuar. Koncepti i "punëtorëve të AI" ose "kolegëve dixhitalë" do të normalizohet. Ne madje mund t'i shohim ata zyrtarisht të llogaritur në tabelat e organizatës ose takimet e ekipit ("Ne kemi 5 analistë njerëzorë dhe 2 agjentë të AI që punojnë në këtë projekt"). Në afat të afërt, presin shumë eksperimente dhe mësim në të gjithë industritë. Do të ketë fitore të mëdha dhe do të ketë dështime të profilit të lartë (nga të cilat ne të gjithë do të mësojmë, ndoshta më shumë nga dështimet!). Unë dyshoj se praktikat standarde do të fillojnë të dalin sapo kompanitë e mjaftueshme të kenë kaluar nëpër ciklin. Ndoshta edhe zgjidhjet specifike të agjentëve të industrisë, të tilla si agjentët e para-trajnuar financiarë ose agjentët e kujdesit shëndetësor që vijnë me njohuri dhe mbikëqyrje të përshtatshme jashtë kutisë, do të bëhen të disponueshme. Ne gjithashtu mund të shohim më shumë bashkëpunim midis kompanive në lidhje me standardet e sigurisë dhe standardet e AI (sepse një katastrofë për Final Thoughts and Call to Action Duke i sjellë të gjitha së bashku, AI agjentike është këtu për të qëndruar, dhe gjurma e saj në ndërmarrje do të rritet vetëm. por siç kemi diskutuar gjatë gjithë kësaj serie, udhëtimi është një udhëtim iterativ (një maratonë, jo një sprint) dhe kërkon po aq theks në njerëz dhe procese sa në algoritme dhe kod. Ata që kombinojnë vizionin (imagjinojnë mënyra të reja për të përfituar agjentët autonomë) me pragmatizmin (menaxhimin e rreziqeve dhe ndërtimin me hapa) do të formojnë epokën e ardhshme të biznesit. Nëse jeni një udhëheqës i biznesit ose praktikant, çfarë duhet të bëni të hënën në mëngjes?Këtu është një libër i shpejtë i destiluar nga gjithçka që kemi mbuluar: 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: Duke ndjekur këtë libër krijon kushtet për AI agjentike për të lulëzuar në ndërmarrjen tuaj. Tema e përgjithshme është ekuilibri: jini ambicioz në shfrytëzimin e AI, por qëndroni të ngulitur në realitetin e biznesit dhe menaxhimin e rrezikut. Nëse rishikoni rrjedhat e punës, zgjidhni mjetin e duhur për secilën detyrë, iteroni vazhdimisht, ri-përdorni atë që mundeni, mbani njerëzit në mënyrë të përshtatshme në qark dhe qeverisni fort, ju jeni duke grumbulluar kuvertën për sukses. Si një praktikant, kam mësuar të qasem tek AI-ja agjentike me mendime binjake: optimizmi që ajo Me këtë qasje të balancuar, rezultatet që kam parë janë me të vërtetë transformuese, jo në një mënyrë sci-fi “AI drejton kompaninë”, por në përmirësime të dukshme: projektet që zakonisht zgjasin muaj bëhen në javë, njohuritë që ishin të varrosura në të dhëna shfaqen çdo ditë, punonjësit çlirohen nga tradhtia për t’u përqendruar në punën krijuese dhe strategjike, dhe klientët marrin shërbime më të shpejta, më të zgjuara. mund Fusha e AI-së agjentike po evoluon me shpejtësi. Viti i ardhshëm me siguri do të sjellë zbulime të reja dhe, pa dyshim, histori të reja paralajmëruese.Por të armatosur me njohuritë që kemi diskutuar, nga shtyllat arkitektonike deri te ndryshimi kulturor, ju duhet të jeni të pajisur mirë për të lundruar në këtë udhëtim. Kompanitë që e marrin atë të drejtë jo vetëm që do të shmangin kurthe; ata do të krijojnë modele të reja operative që përcaktojnë kufirin e ardhshëm konkurrues. Agjenti AI është një mjet, një shumë i fuqishëm. Vlera e tij varet në fund të fundit nga sa mirë e përdorim atë. shpresa ime është se me mësimet nga adoptuesit e hershëm në dorë, ju mund ta përdorni atë me mençuri për të vërtetë transformuar mënyrën se si funksionon organizata juaj, për më mirë. Denis Prilepsky është një arkitekt i ndërmarrjeve dhe konsulent i transformimit dixhital me më shumë se 15 vjet përvojë në ndërtimin e sistemeve AI-native për organizatat e mëdha në financë, burime natyrore dhe shitje me pakicë. Denis Prilepsky është një arkitekt i ndërmarrjeve dhe konsulent i transformimit dixhital me më shumë se 15 vjet përvojë në ndërtimin e sistemeve AI-native për organizatat e mëdha në financë, burime natyrore dhe shitje me pakicë.