Kecerdasan buatan (AI) mulai terasa seperti salad kata raksasa. LLMS di sini, multimodal di sana, generatif, model pondasi, agen – kata -kata yang memantul seperti saluran slack gone nakal. Tapi terselip di antara semua kebisingan itu adalah sesuatu yang diam -diam revolusioner: agen ai. Dan jika Anda seorang CEO, investor teknologi, atau hanya seseorang yang kalendernya terlihat seperti medan perang pertemuan yang tumpang tindih … Anda mungkin ingin memperhatikan. Mari kita hancurkan.
VP untuk Solusi & Strategi GTM di App Orchid.
AI Generatif: Jenius tanpa daftar yang harus dilakukan
Bisnis menyukai AI generatif karena kemampuannya menyelesaikan tugas rutin. Apakah merangkum dokumen atau membuat visual media sosial, itu sudah mengubah industri, dengan McKinsey melaporkan bahwa 71% organisasi menggunakannya dalam setidaknya satu fungsi bisnis. Pengadopsi awal sudah melihat pengembalian yang mengesankan, memberikan nilai rata -rata $ 3,70 untuk setiap dolar yang diinvestasikan.
Anda tidak diragukan lagi melihat AI generatif beraksi – chatbots yang menulis seperti Hemingway, alat gambar yang dapat melukis kucing studio Ghibli yang bermain catur dengan Einstein, alat yang kode. Itu mengesankan. Tapi inilah tangkapannya – itu pasif.
Sementara pegas AI generatif dan agen dari teknologi dasar yang sama, aplikasi mereka berbeda secara signifikan. Sederhananya, AI generatif tidak memulai. Itu bereaksi. Anda bertanya, itu menjawab. Anda meminta, itu melukis. Anda membimbing, ini mengikuti. Dan untuk sementara waktu, itu sudah cukup. Kami membangun generator konten, mengujicobakan alat yang menjanjikan, dan menggunakan kopilot internal untuk manajemen pengetahuan. Tapi sekarang pertanyaannya bergeser – dari “seberapa pintar outputnya?” untuk “tindakan apa yang bisa diambil?”
Di situlah keadaan menjadi menarik.
Temui Agen AI: Starter diri dengan agenda
Agen AI tidak hanya pintar. Itu tegas. Sistem ini tidak hanya merespons – mereka memutuskan. Mereka menetapkan tujuan, membuat rencana, dan melaksanakannya, semua (kebanyakan) tanpa Anda menyenggol.
Jika AI generatif seperti seniman berbakat yang menciptakan karya yang menakjubkan atas komando, pikirkan AI agen sebagai kepala staf yang sangat kompeten. Anda memberikan arahan— “Tingkatkan churn pelanggan” —dan mulai bertindak. Ini terlihat pada data retensi, memeriksa silang log CRM, menghasilkan hipotesis, memicu kampanye penjangkauan, dan, yang terpenting, memperbarui pendekatannya saat data baru masuk. Semua saat Anda berada dalam pertemuan yang berbeda sama sekali. Agen AI menggunakan penalaran, algoritma pengambilan keputusan, dan data berbasis lingkungan untuk bertindak dan beradaptasi.
Apa yang benar -benar membedakan AI agen adalah kemampuannya untuk memanfaatkan sifat pengetahuan dan keahlian yang didistribusikan. AI tradisional sering beroperasi dalam batas -batas tetap, mengikuti jalur yang telah ditentukan sebelumnya. Sistem agen dapat memecah tugas-tugas kompleks menjadi sub-tugas yang lebih kecil dan dapat dikelola, mengidentifikasi agen khusus yang tepat untuk sub-tugas ini, kemudian mengatur interaksi antara agen untuk mensintesis solusi secara efisien.
Itu menyenangkan. Itu mengerikan. Dan itu datang dengan cepat.
Dimana sudah muncul (bahkan jika kita tidak menyebutnya begitu)
Agen AI mungkin terdengar seperti sesuatu dari novel sci-fi, tetapi ini bukan konsep abstrak di cakrawala yang jauh. Ini sudah mengorbit, diam -diam membuat dirinya sangat diperlukan di berbagai industri. Misalnya, Autogpt telah meletakkan dasar untuk teknologi ini dengan menggabungkan alat-alat seperti GPT-4 dan database vektor. Meskipun tidak sempurna, itu menampilkan struktur kerangka agensi yang sedang beraksi.
Ambil Devin, seorang insinyur perangkat lunak AI yang otonom, sebagai contoh lain. Devin melakukan lebih dari sekadar membuat kode. Ini membaca spesifikasi, ulasan repositori, dan bahkan mengirimkan permintaan tarik. Lalu ada Rewind AI, yang membangun agen berbasis memori yang mengingat aktivitas digital Anda, memungkinkan mereka untuk mengambil langkah-langkah yang dapat ditindaklanjuti secara proaktif.
Atau pertimbangkan ke mana arah Siri dan Google Assistant. Di luar hanya menjawab pertanyaan; Ini akan memesan janji, melakukan pembelian, dan menangani tugas atas nama Anda. Ini bukan hanya kecerdasan yang sedang kita bicarakan – inisiatif itu. Dan itu mewakili paradigma yang sama sekali baru dalam bagaimana teknologi terlibat dengan manusia dan itu adalah hewan yang sama sekali baru.
Oke, tapi mengapa bisnis harus peduli?
Jika AI generatif adalah tentang produktivitas, AI agen adalah tentang orkestrasi dan otonomi pengambilan keputusan. Bayangkan sebuah departemen operasi di mana AI tidak hanya digunakan dalam alur kerja tetapi secara aktif mengelolanya. Mereka dapat menyetujui permintaan rutin, mengidentifikasi kemacetan, dan menyesuaikan proses untuk memaksimalkan efisiensi.
Tim penjualan dapat mendapat manfaat lebih lanjut dari asisten AI yang melakukan lebih dari sekadar memimpin skor. Agen dapat memulai kontak, menjadwalkan panggilan, berbagi dokumen, dan bahkan menetapkan tugas pasca-pertemuan, menjaga momentum berjalan mulus. Sementara itu, di bidang keuangan, agen AI dapat mengidentifikasi kesalahan yang berulang, mengotomatiskan laporan kepatuhan, atau mengoptimalkan proses arus kas tanpa memerlukan intervensi manusia yang konstan.
Bahkan perekrutan dapat melihat transformasi dengan AI agen. Bayangkan AI yang secara proaktif mencari kandidat, memeriksa profil mereka, dan memulai kontak pertama sebelum manajer perekrutan Anda bahkan memulai hari mereka.
Pada dasarnya, AI agen membalik skrip. Itu tidak hanya menghasilkan jawaban. Itu bertindak. Itu mengeksekusi. Itu beradaptasi. Dan jujur? Mungkin hal terdekat yang kami miliki untuk mengkloning anggota tim terbaik Anda dan melengkapi mereka dengan energi dan fokus tanpa batas.
Ide yang Dapat Dicuri: Kasus Penggunaan Agen AI yang dapat Anda uji sekarang
Anda tidak perlu menunggu beberapa platform yang didukung VC yang dipoles untuk mulai mengeksplorasi apa yang dapat dilakukan oleh Agen AI untuk bisnis Anda. Saran saya adalah memulai dari yang kecil tapi berpikir besar. Menyebarkan sistem agen di area yang jelas di mana keberhasilan dapat diukur. Jalankan dengan baik, lalu gunakan kisah -kisah sukses itu untuk membenarkan investasi yang lebih luas. Kemenangan nyata dapat menunjukkan ROI dan membangun kasus untuk diadopsi dengan percaya diri.
Misalnya, Anda dapat menggunakan agen proyek untuk mengawasi daftar tugas, memastikan bahwa orang yang tepat tetap mendapat informasi dan bahwa jadwal proyek menyesuaikan secara dinamis jika diperlukan. Agen pelanggan dapat menangani tiket layanan secara mandiri, hanya meningkatkan masalah pada agen manusia ketika empati atau sentuhan bernuansa diperlukan. Akhirnya, agen bakat dapat memimpin membangun pipa kandidat pasif, menangani penjangkauan awal, dan menyusun email sentuhan pertama yang penting itu.
Agen AI tidak lagi hanya sebuah konsep; Ini diam -diam membuktikan nilainya di seluruh industri, membuka jalan bagi masa depan di mana teknologi tidak hanya membantu tetapi juga bertindak.
Namun, ini masalahnya – ini bukan tentang menggantikan orang. Ini tentang memberi mereka kembali 40% dari hari mereka mereka menghabiskan dorongan, mengejar, memeriksa, dan … mendesah.
Tapi, jangan mengotomatiskan kekacauan
Lihat, ai agen bukan angsa emas. Agen AI sangat bergantung pada data yang akurat dan berkualitas tinggi. Tanpa data yang bersih dan terstruktur, tidak dapat beralasan secara efektif atau membuat keputusan yang baik. Perusahaan membutuhkan lapisan semantik terpusat untuk menjembatani silo data yang terputus. Dengan membangun grafik pengetahuan yang mengatur data menjadi entitas bisnis yang bermakna, perusahaan dapat memastikan agen memiliki konteks yang tepat untuk beroperasi di dalam dan membuat keputusan yang akurat.
Perlu diingat bahwa sistem ini masih bisa berhalusinasi. Mereka dapat bertindak terlalu cepat atau tanpa konteks yang cukup. Dan ketika Anda menyerahkan otonomi, bahkan sebagian, Anda memasuki zona yang menuntut kepercayaan dan kontrol.
Agen bertindak secara mandiri, tetapi dengan kekuatan yang lebih besar muncul kebutuhan akan kontrol yang lebih ketat. Salah satu risiko umum adalah alokasi peran yang tidak tepat, di mana agen dapat mengakses informasi yang sensitif.
Solusinya? Pagar pembatas. Kebijakan yang jelas. Jejak Audit. Dan mungkin – mungkin saja – manusia dalam lingkaran, terutama sejak awal. Kepercayaan tumbuh dari waktu ke waktu dengan akurasi dan wawasan yang konsisten.
Kuat? Sangat. Tapi sempurna? Bahkan tidak dekat.
Pertanyaan sebenarnya: Apakah Anda menunggu untuk terganggu?
Agen AI membalik skrip. Itu tidak menunggu instruksi – itu mencari masalah untuk dipecahkan. Ini bukan alat, lebih merupakan rekan setim (dengan jumlah kafein yang meresahkan).
Jadi tanya nyata di sini bukanlah apakah teknologi ini akan datang. Apakah Anda mengujinya sekarang – atau menunggu pesaing yang sudah ada. Apakah Anda menggunakan agen tunggal untuk mengoptimalkan rantai pasokan atau mengatur seluruh ekosistem sistem AI khusus, AI agen tidak hanya opsional lagi. Itu penting.
Karena inilah kebenarannya: AI yang melukis gambar itu keren. Tetapi AI yang mengirim email, menjadwalkan ulang pertemuan, bendera bendera anggaran, dan menindaklanjuti dengan klien saat Anda tidur?
Itu game-changer.
Dan itu sudah mengetuk.
Kami telah menampilkan pembangun situs web AI terbaik.
Artikel ini diproduksi sebagai bagian dari saluran Wawasan Ahli TechRadarPro di mana kami menampilkan pikiran terbaik dan paling cerdas dalam industri teknologi saat ini. Pandangan yang diungkapkan di sini adalah pandangan penulis dan tidak harus dari TechRadarPro atau Future Plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi, cari tahu lebih lanjut di sini:
