Агенти зі штучним інтелектом не є LLM / чат-ботами
Коротко
Чат-боти застаріли, і самих лише LLM недостатньо — майбутнє належить справжнім агентам штучного інтелекту, які поєднують розуміння, міркування та дії для автономного виконання складних завдань у реальних системах.
Через рік світ пам’ятатиме чат-ботів так само, як він пам’ятає факсимільні апарати: незграбний крок на шляху до чогось кращого. Запитайте будь-якого операційного директора про впровадження чат-бота, і ви побачите те саме ввічливе знизування плечима: «Він незграбний, вимагає складного обслуговування, не відповідає на поширені запитання. Нам все ще потрібні люди».
Ми всі стикалися з такою ситуацією. Ви намагаєтеся змінити час доставки або адресу важливої посилки. Чат-бот ввічливо відповідає, що він врахував ваш запит і тепер посилає співробітника служби підтримки клієнтів для його логістики. Окрім цього, він не вживає жодних інших дій. Ви відчуваєте розчарування.
Реальність така: ера чат-ботів закінчилася. Підприємства, які чіпляються за неї, витрачатимуть час, гроші та таланти. На зміну вступає нове покоління — автономні агенти зі штучним інтелектом, і прірва між цими двома підходами визначатиме, які компанії швидко просуваються вперед, а які залишаться в чистилищі обслуговування клієнтів.
Як ми застрягли з зомбі-чат-ботами
Ранні чат-боти мали бути на передовій автоматизації. Натомість вони стали найменш улюбленим клієнтським досвідом для всіх. Чому? Тому що вони ніколи не були створені для того, щоб щось розуміти.
З самого початку вони базувалися на правилах. Жорстко закодовані скрипти, лінійні дерева рішень, потоки «якщо це, то те», які швидко зростають у складності. Скажіть саме ту фразу, і вони реагують. Навіть незначне відхилення — і вас або ігнорують, або повертають до початку. Як меню IVR з кращими манерами. Експоненціальні розгалуження — це те, що робить традиційних чат-ботів неможливими для підтримки понад 20 поширених випадків використання, не кажучи вже про забезпечення рентабельності інвестицій.
І проблема не лише в поганому UX — вона в архітектурі. Системи, засновані на правилах, не узагальнюють. Вони можуть реагувати лише на попередніdefiпотрібні вхідні дані та сценарії. Щойно щось змінюється — оновлення політики, новий ціновий рівень, клієнт ставить обґрунтоване запитання трохи інакше — весь процес руйнується.
Що буде далі? Ескалація на людей. Знову і знову.
Тим часом, персонал першої лінії виконує ті самі повторювані завдання, які не зміг виконати бот — ручне оновлення записів про доставку, дзвінки водієві, реєстрацію оновлень — поки панель інструментів повідомляє про «успішну взаємодію». На кого він насправді працює?
Сьогодні більшість розгортань «штучних чат-ботів» на підприємствах — це не більше ніж прославлені дерева рішень. Косметичні покращення — дружніший тон, брендовані аватари — не можуть змінити реальність: вони крихкі, поверхневі та легко застрягають.
Але цих ботів продавали як чарівні кулі. Тож компанії продовжували інвестувати, сподіваючись, що кожен новий реліз нарешті замкне цикл. Цього не сталося. Не вдалося. Тому що архітектура ніколи не була створена для автономного розуміння чи дії — вона була створена для відхилення заявок.
Ось чому більшість ключових показників ефективності чат-ботів є поверхневими: CSAT, коефіцієнт передачі даних, тривалість сеансу. Щойно ви запитаєте: «Чи справді це вирішило проблему?», інформаційні панелі замовкають.
Коли ви відзначаєте показники чат-бота, ви фактично відзначаєте бігову доріжку для пройденої відстані. Простіше кажучи: багато руху, нікуди йти.
Потім з'явилися LLM — ті, хто балакає, а не робить
Enter GPT та його родичі. Раптом боти змогли вести розмови. Вони розуміли сленг. Вони справлялися з неоднозначністю. Вони запам'ятовували речі та мали довгу контекстну пам'ять.
Це було схоже на магію. І це був справжній стрибок уперед. Вперше ШІ зміг генерувати людські реакції у такому масштабі. ШІ — це розумний організм.
Але ось у чому заковика: LLM — блискучі імпровізатори, а не оператори.
У них немає структурованих цілей. Вони не «знають», коли завдання виконано. Вони не можуть надійно отримати доступ до бізнес-правил, оновити їх або забезпечити їх дотримання без підтримки. Вони створюють лише мову — переконливу, чітку та часом корисну, але рідко відповідальну.
Коли LLM повідомляє вам, що він надіслав ваш запит, це не так. Якщо він не обгорнутий шаром оркестрації, який поєднує мову з дією, це все одно просто розмови.
Тож, хоча програми LLM і просунули галузь вперед, вони не вирішили проблему розриву у виконанні. Вони створили новий клас хибних очікувань. Тепер користувачі не просто розчаровані ботами — їх бентежить штучний інтелект, який звучить розумно, але насправді не може допомогти.
Саме ця плутанина призводить нас сюди: до робочих процесів ШІ та агентів ШІ.
Що таке ШІ-агент насправді
Робочий процес на основі штучного інтелекту (ШІ) – це LLM, який виконує команди з заздалегідь визначеними кроками. Але часто в реальному світі кроки неможливо передбачити заздалегідь.
Ось тут і з'являються агенти штучного інтелекту. Це LLM, яка інтегрується із зовнішніми інструментами, здатна глибоко міркувати та — використовуючи все, до чого має доступ — вирішує складні проблеми, на вирішення яких людям знадобилося б на порядок більше часу.
Агенти штучного інтелекту досягають цього, поєднуючи всі три шари.
По-перше, рівень розмови, який часто є LLM для інтерпретації намірів (так, LLM корисні, просто називати LLM «рішенням штучного інтелекту» за замовчуванням — це те саме, що називати dial-up модеми WiFi); по-друге, рівень міркування, який окреслює всі правила, політики та планування завдань, що вирішують, що має відбуватися; і по-третє, рівень виконання з безпечними з’єднаннями з CRM, ERP, платіжними рейками, голосовими системами та будь-яким іншим застарілим монстром, що ховається в шафі.
Видаліть будь-який шар, і вежа завалиться. Якщо залишити їх разом, система перейде від «відповіді» до «вирішення».
Давайте ще раз розглянемо сценарій з клієнтом, якому потрібно змінити маршрут посилки.
Традиційно, чат-боти можуть виконати перший крок — обробку заявок. LLM можуть допомогти вам зробити ще один крок. Потім має втрутитися людина. Вона приймає рішення, а потім вручну друкує відповіді. Це болісно. Тепер агент штучного інтелекту проактивно виконує цілі робочі процеси, приймає автономні рішення, взаємодіє з бекенд-системами та реєструє дії для цілей аудиту, і все це без втручання людини, якщо це не є абсолютно необхідним.
Зображення кредиту: Джурин А.І
Агент виконує завдання за тридцять секунд, те, що в іншому випадку було б складним завданням для кількох відділів. Він відповідає за нього від початку до кінця.
Тож перестаньмо називати все «агентом»
Термін «агент штучного інтелекту» переживає свій період популярності, але, як і всі гарні модні слова, його дедалі більше забувають. Кожен постачальник із чат-ботом та API тепер стверджує, що пропонує «агентів». Деякі навіть використовують це слово лише тому, що їхній ступінь магістра права запам’ятовує ваше ім’я протягом п’яти ходів.
Це неправильне використання — не просто марна реклама бренду, воно викликає справжню плутанину. Воно привчає покупців очікувати результатів від інструментів, які ніколи не були розроблені для їх досягнення. Це уповільнює впровадження, створюючи хибні очікування, що призводять до справжнього розчарування. Найгірше те, що це дозволяє підприємствам переконати себе, що вони впроваджують інновації, тоді як все, що вони зробили, це прикрутили новий інтерфейс користувача до тієї ж старої служби підтримки.
Але трансформація штучного інтелекту реальна.
Справжні агенти зі штучним інтелектом не просто більш комунікативні. Вони більш відповідальні. Вони глибоко інтегруються, діють відповідально та забезпечують відстежувані, критично важливі для бізнесу результати. Вони не просто інтерфейс — вони інфраструктура.
І ми лише на початку.
Майбутнє інформації: від додатків до агентів штучного інтелекту
Роками ми адаптувалися до логіки машин. Ми переглядали меню, запам'ятовували інтерфейси, жонглювали п'ятьма вкладками, щоб просто виконати завдання. Пошук став розумнішим, програми — елегантнішими, але тягар залишався на користувачеві.
Агенти ШІ це перевертають.
Замість того, щоб просити вас дізнатися, як працює система, система вивчає, як працюєте ви — через природну розмову.
Хочете забронювати подорож? Просто поспілкуйтеся зі своїм особистим консьєржем зі штучним інтелектом:
«Заплануйте піший похід в Альпи на початок вересня, незвичайними стежками».
І це трапляється. Авіаквитки, готелі, місцеві гіди — навіть приховані перлини, які ви б ніколи не відкрили самостійно. Ніяких вебсайтів 90-х чи незграбних мобільних додатків з поганим UX. Тільки розмова, яка допомагає досягти результатів.
Це перехід від додатків, якими керуєте ви, до агентів, які працюють від вашого імені.
І це не зупиниться на подорожах. Агенти змінять те, як ми взаємодіємо з усім — логістикою, закупівлями, дотриманням вимог, управлінням персоналом. Повільно трансформуючи крихкі інструменти та фрагментовані робочі процеси за допомогою інтелектуальних систем, які можуть міркувати, діяти та вдосконалюватися з часом.
Це агентивне майбутнє: завдання виконуються миттєво за допомогою голосу або тексту за допомогою штучного інтелекту, який розуміє, діє та виконує завдання — ваш власний помічник керівника.
Це не науково-фантастична ідея. Вона з'явиться лише через один-два роки. І ми вже працюємо над її реалізацією в Jurin AI.
Вік агентного ШІ вже настав, і ми лише трохи познайомилися з цим. Я ще ніколи не був у такому захваті.
відмова
Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.
про автора
Райз Оой — триразовий засновник технологічної компанії, інженер та інвестор, відомий тим, що на ранній стадії визначає мільярдні можливості. Він допоміг перетворити Applied Intuition на багатомільярдного єдинорога, розбудувавши її присутність у Азії з нуля, а зараз очолює Jurin AI, де він збирає команду світового класу для зміни продуктивності робочих місць в Азіатсько-Тихоокеанському регіоні. Райз, колишній науковець зі штучного інтелекту в національних лабораторіях Японії, привносить глибокий технічний та глобальний досвід у все, що він створює.
інші статті
Райз Оой — триразовий засновник технологічної компанії, інженер та інвестор, відомий тим, що на ранній стадії визначає мільярдні можливості. Він допоміг перетворити Applied Intuition на багатомільярдного єдинорога, розбудувавши її присутність у Азії з нуля, а зараз очолює Jurin AI, де він збирає команду світового класу для зміни продуктивності робочих місць в Азіатсько-Тихоокеанському регіоні. Райз, колишній науковець зі штучного інтелекту в національних лабораторіях Японії, привносить глибокий технічний та глобальний досвід у все, що він створює.
