إحدى الممارسات التي قمنا بتنفيذها في استخدام الذكاء الاصطناعي أولا في Box هي أن يقوم شخص ما كل أسبوع بعرض سير عمل الذكاء الاصطناعي الخاص به على الشركة بأكملها. عادة ما يكون شيئا لم نكن نتوقعه أبدا. من الجيد تحقيق التوازن بين التخطيط المركزي للتكنولوجيا واللامركزية لاعتماد حالة الاستخدام.

ستكون NVIDIA أول شركة بقيمة 10 تريليون دولار

أفضل مسرحيات وكيل الذكاء الاصطناعي هي المكان الذي يعمل فيه النموذج بشكل جيد ، ولكن حيث لا تزال هناك فجوة كبيرة بين النموذج وسير العمل. هذا هو المكان الذي يمكنك فيه بناء خندق حقيقي مع فهم أفضل للمجال والبيانات واستخدام الأداة والسياق وتجربة مستخدم مخصصة. العديد من الفرص هنا.

من المحتمل أن يكون هناك الكثير من الخوف من أن نماذج الذكاء الاصطناعي تأكل طبقة التطبيق أثناء تحسنها. لكي يعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي ، ستحتاج معظم المؤسسات إلى جسر بين الذكاء الاصطناعي وسير العمل الخاص بهم. اتضح أن الميل الأخير لجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي يعملون في بيئات حقيقية ومتغيرة للغاية ومعادية ، أمر صعب للغاية. وبشكل متزايد هو الجزء الأكثر قيمة في العملية برمتها. سيكون هذا الجسر بين نماذج الذكاء الاصطناعي ومهام سير عمل المؤسسة عبارة عن كمية كبيرة من البرامج للاتصال بأنظمة مختلفة ، وسحب بيانات المؤسسة الصحيحة ، والتعامل مع الأمان والأذونات بشكل صحيح ، والحصول على مستوى عميق من السياق المرتبط بحالة الاستخدام. ثم تضيف دعم العملاء المصمم خصيصا لحالة الاستخدام ، واتفاقيات مستوى الخدمة ، وبنود المسؤولية ، وحركات المبيعات المخصصة ، والشراكات المتوافقة مع الفئة ، وما إلى ذلك. القائمة المطلوبة لا حصر لها. ستتطلب كل فئة رأسية ، وحتى أفقية حرجة ، قدرا عميقا من الخبرة لجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي فعالين. تتمثل الفرصة الكبيرة الآن في تحديد الأماكن التي تكون فيها هذه الفجوات أوسع (بين النموذج وسير العمل) ، وملئها بالبرامج والخبرة المناسبة. وحتى مع تحسن النماذج - والتي كانت تمثل في السابق خطر أكل لحوم البشر - يمكن للاعبين المركزين تقديم المزيد من القيمة وحالات الاستخدام للعملاء. لا يوجد أي سيناريو تقريبا ، إذا كنت قد سعت وراء فرصة السوق المناسبة ، حيث تكون تحسينات النموذج أمرا سيئا عند بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي.

هناك الكثير من الفرص في الوقت الحالي لجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي حقيقيين للمؤسسات. تحتوي النماذج على إمكانات مجنونة ، ولكن لإدخالها في منتصف سير عمل المؤسسة يتطلب سقالات كبيرة وفهم المجال وهندسة السياق. هذه هي المسرحية.

بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي هو تمرين في تحقيق التوازن بين سير العمل الحتمي وغير الحتمي. القليل جدا من الوكيل الحر ولا تستفيد من ذكاء النموذج. الكثير وستحصل على مشكلات أمنية أو نتائج عشوائية. هذا هو السبب في بقاء وكلاء SaaS +.

إذا كنت تقوم ببناء وكلاء الذكاء الاصطناعي ، فعليك العثور على المستوى الأمثل من العمل لأتمتة تحقيق أقصى قدر من الفعالية وحجم TAM. ضيق جدا وسيعمل الوكلاء ولكن TAM صغير. عام جدا ولن يعمل الوكلاء بعد ولكن TAM كبير. يجب أن تجد البقعة الحلوة.

تعد هندسة السياق بشكل متزايد المكون الأكثر أهمية لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي الفعالين في المؤسسة في الوقت الحالي. سيكون هذا في النهاية هو القطب الطويل في الخيمة لاعتماد وكلاء الذكاء الاصطناعي في معظم المؤسسات. نحن بحاجة إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يمكنهم فهم سياق العملية التجارية التي يرتبطون بها بعمق. وهذا يعني الوصول إلى أهم البيانات لسير العمل هذا ، واستخدام الأدوات المناسبة في اللحظة المناسبة ، ووجود أهداف وتعليمات مناسبة ، وفهم المجال الذي توجد فيه. بعض العناصر الكبيرة المفتوحة لأي شخص يقوم ببناء وكلاء المؤسسة هي: * ضيق مقابل الوكلاء العامين. كلما كانت المهمة أصغر ، كان من الأسهل منح وكلاء الذكاء الاصطناعي السياق المناسب لتحقيق النجاح. ولكن كلما كانت المهمة أصغر ، قلت القيمة. سيكون العثور على حجم المهمة الأمثل لتوليد القيمة عاملا مهما للسنوات القليلة القادمة. * إدخال البيانات إلى نظام جاهز للوكيل. غالبا ما تكون بيانات المؤسسة مجزأة بين عشرات أو مئات الأنظمة ، وكثير منها غير مستعد لعالم من الذكاء الاصطناعي. ستظل معظم الشركات بحاجة إلى تحديث بيئات البيانات الخاصة بها للحصول على الفائدة الكاملة من وكلاء الذكاء الاصطناعي. * الوصول إلى البيانات * الصحيحة * للمهمة أمر بالغ الأهمية. حتى عندما يكون لديك بيانات في بيئة حديثة ، فإن الحصول على عناصر التحكم في الوصول المتوافقة تماما مع ما سيحتاج وكيل الذكاء الاصطناعي إلى الوصول إليه أمر بالغ الأهمية. علاوة على ذلك ، فإن تحديد ما يجب القيام به RAG مقابل مجرد بحث عام مقابل ما يجب وضعه بالكامل في نافذة السياق سيكون مهما لكل مهمة. * اختيار ما يجب أن يكون حتميا مقابل غير حتمي. إذا كنت تطلب الكثير من النماذج ، فمن المحتمل أن ترى بعض الانخفاض في الجودة. ومع ذلك ، إذا كان لديك النموذج يفعل القليل جدا ، فأنت لا تستفيد بشكل كبير مما هو ممكن مع الذكاء الاصطناعي. هذا بالطبع هدف متحرك لأن النماذج نفسها تتحسن بمعدل متسارع. * واجهة المستخدم الصحيحة للحصول على سياق وكلاء الذكاء الاصطناعي مهمة للغاية. نصف مشكلة الحصول على السياق للوكلاء لا تبدو وكأنها مشكلة في الذكاء الاصطناعي على الإطلاق. الأمر كله يتعلق بمكان ظهور الوكلاء في سير العمل وكيفية تفاعل المستخدم معهم لتزويدهم بالسياق اللازم للقيام بالمهمة. يتمثل السباق في السنوات القليلة المقبلة في مجال الذكاء الاصطناعي في المؤسسة في معرفة من الأفضل لتقديم السياق المناسب لأي سير عمل معين. سيحدد هذا الفائزين والخاسرين في سباق الذكاء الاصطناعي.

إنه لأمر جامح عدد فرص وكيل الذكاء الاصطناعي المتوفرة والتي هي أكبر بكثير من أسواق ما قبل الذكاء الاصطناعي. كان TAM لسوق محرر التعليمات البرمجية بضعة مليارات من الدولارات في عام 2020. يمكن أن تكون عوامل ترميز الذكاء الاصطناعي سوقا تتراوح بين 50 و 100 مليار دولار + في السنوات 5-10 القادمة. يمكنك القيام بذلك للعديد من المساحات.

في عالم وكلاء الذكاء الاصطناعي ، ينمو حجم سوق SaaS مقابل الانكماش. لا تزال بحاجة إلى أنظمة تسجيل لإدارة بيانات المؤسسة وسير العمل فحسب ، بل يقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي بإنشاء مقترحات قيمة جديدة تماما لهذه الأدوات. أنت تجلب العمل للعميل الآن.