Оглавление

Искусственный интеллект перестал быть просто инструментом для бэк-офиса — теперь это стратегический партнер, способный усиливать принятие решений во всех бизнес-направлениях. По мере того как компании внедряют ИИ-агентов, управление их развертыванием требует продуманной стратегии.

Выбор подходящего ИИ-агента для задачи

Подобно тому как человеческие сотрудники нанимаются для конкретных ролей, ИИ-агенты должны выбираться и обучаться в зависимости от выполняемой задачи. Предприятия теперь имеют доступ к разнообразным моделям ИИ — для обработки языка, зрения, речи и логического мышления — каждая со своими уникальными преимуществами.

Правильный выбор модели критически важен для достижения бизнес-результатов:

  • Выбирайте агента логического мышления для решения сложных проблем
  • Используйте копилотов для генерации кода помощи разработчикам
  • Развертывайте агентов видеоаналитики для анализа инспекций или дефектов продукции
  • Внедряйте ИИ-ассистентов для обслуживания клиентов

С помощью программного обеспечения типа NVIDIA NIM и NeMo микросервисов разработчики могут подключать различные модели и инструменты в зависимости от потребностей.

Повышение квалификации ИИ-агентов через подключение к данным

Внедрение ИИ-агентов требует построения сильной стратегии данных. Агенты работают лучше всего с постоянным потоком данных, специфичных для задачи и бизнеса.

  • Подключение ИИ к источникам данных: Агенты должны интерпретировать различные типы данных — от структурированных баз до неструктурированных форматов
  • ИИ как хранилище знаний: Системы, которые захватывают, обрабатывают и повторно используют данные, создают эффект маховика

NVIDIA NeMo поддерживает разработку мощных механизмов данных, предоставляя инструменты для непрерывного курирования, уточнения и оценки данных и моделей.

Интеграция ИИ-агентов в бизнес-направления

После создания ИИ-инфраструктуры и разработки стратегии данных следующий шаг — систематическое развертывание агентов по бизнес-подразделениям.

Согласно недавнему опросу IDC среди 125 CIO, топ-3 области для интеграции агентного ИИ: IT-процессы, бизнес-операции и обслуживание клиентов.

Для телеком-операций Amdocs создает вертикальные ИИ-агенты с помощью платформы amAIz для обработки сложных клиентских путешествий.

Ирония в том, что мы создаем цифровых сотрудников, которые требуют не меньше управления, чем живые. Обучающие циклы, контроль качества, обновления знаний — все это знакомо любому HR-менеджеру, только теперь речь идет о террабайтах данных и нейросетях вместо людей.

Обеспечение защиты и управления для ИИ-агентов

Как и сотрудникам нужны четкие руководства, ИИ-модели требуют хорошо определенных защитных механизмов для обеспечения надежных и точных результатов.

  • Тематические ограничения: Предотвращают уход ИИ в области, где он не может давать точные ответы
  • Защитные механизмы контента: Модерируют взаимодействия человека и LLM, классифицируя запросы и ответы
  • Защита от взлома: Критически важна при доступе агентов к чувствительной информации

По сообщению NVIDIA Blog, правильное внедрение ИИ-агентов становится ключевой компетенцией для современных предприятий.