Гонка за когнитивной автоматизацией идет полным ходом. Годами детерминированная автоматизация была основой надежности и соответствия нормативным требованиям. Хотя эта парадигма по-прежнему важна, она больше не является определяющей. Развитие агентного ИИ сместило акценты с выполнения задач на контекстное обоснование и адаптивное принятие решений, пишут в корпоративном блоге аналитики Forrester.
Этот переход и его значение для стратегии, платформ и управления автоматизацией исследуется в новом отчете Forrester «Predictions 2026: Automation and Robotic». Вот некоторые прогнозы на 2026 г.:
- Менее 15% компаний будут использовать агентные функции в интеллектуальных системах автоматизации. Возникают две различные модели автоматизации. Первая основана на том, что узкоспециализированные агенты действуют как встроенные помощники, находясь в рамках существующих детерминированных рабочих процессов. Вторая модель ставит в центр рассуждения, поскольку сами агенты используют рассуждения и планирование для динамического принятия решений о том, как выполнять работу.
По мере перехода от архитектуры, ориентированной на поток, к архитектуре, ориентированной на рассуждения, поставщики решений для автоматизации процессов продолжат активно развивать свои платформы, внедряя агентные функции. Однако мы ожидаем, что этот переход будет непростым для поставщиков традиционных решений для автоматизации процессов, которые находятся в процессе масштабной трансформации своего основного портфеля продуктов, одновременно организуя переориентацию своих устоявшихся брендов и рыночного позиционирования.
Мы ожидаем, что проблемы с рентабельностью инвестиций и управлением позволят большинству организаций продолжать использовать детерминированную автоматизацию до конца 2026 г., несмотря на давление со стороны поставщиков, направленное на внедрение агентных функций. - Стратегические инновации в области робототехники откроют 20% новых сценариев использования в компаниях. Несмотря на то, что агентный ИИ открывает путь когнитивной автоматизации, стремительный скачок в обучении роботов делает их более гибкими, простыми в настройке и интегрируемыми с цифровыми рабочими процессами. Эти тенденции приводят к резкому расширению «поверхности автоматизации», то есть объема и глубины работ, которые могут быть эффективно автоматизированы на предприятии. Однако по мере того, как эти более «умные» роботы присоединяются к программным агентам в общих средах, системная сложность координации и управления этим портфелем автоматизации стремительно растет, что приводит к конвергенции ранее разрозненных инструментов и платформ автоматизации.
Исследование Forrester в области фабрик автоматизации ранее предвосхитило этот сдвиг, указав на перспективу создания унифицированной архитектуры, объединяющей различные методы автоматизации для оркестрации ценности в сквозных потоках создания ценности. Конвергенция агентного ИИ и робототехники в традиционном портфеле автоматизации делает такую архитектуру одновременно актуальной и достижимой. - Процессный интеллект спасет 30% неудачных ИИ-проектов. Процессный интеллект находится на переломном этапе этой эволюции. Его потенциал в предоставлении агентам контекстной осведомленности и понимания процессов огромен. Тем не менее, эта технология в значительной степени осталась в стороне от первой волны агентной автоматизации. Большинство поставщиков процессного интеллекта робко подошли к ИИ, предложив лишь постепенные улучшения, такие как объяснения на базе чата или разговорная аналитика. Однако реальная возможность заключается в превращении процессных инсайтов в активные входные данные для агентных рассуждений, обеспечивая живой контекст, соблюдение нормативных требований и циклы операционной обратной связи.
Мы ожидаем, что процессный интеллект, чтобы оставаться актуальным, будет развиваться и непосредственно внедряться в агентную ткань в качестве инструмента реализации ИИ. Поставщики, которые сделают этот шаг, будут позиционировать процессный интеллект как ключевой инструмент для автономных, адаптивных операций.
