Генеративный искусственный интеллект (GenAI) — это инструмент, способствующий повышению уровня автоматизации, и сейчас он внедряется в платформы многих поставщиков ПО под разными названиями и обозначениями, такими как ИИ-агенты, ИИ-микроавтоматизация и автономные помощники на рабочем месте (AWA). Все это несколько пересекающиеся термины для обозначения агентской автоматизации, которая начинает прорастать, поскольку GenAI обещает поднять автоматизацию на невиданную высоту, пишет в корпоративном блоге главный аналитик Forrester Бернхард Шафрик.

Forrester недвусмысленно призывает использовать GenAI в самых разных сценариях автоматизации. Однако недавнее появление автоматизации на основе агентов вызывает определенное беспокойство: если RPA-боты будут заменяться ИИ-агентами или если ИИ-агенты будут закрывать очередной пробел в автоматизации, это приведет к появлению неконтролируемого количества ИИ-агентов с дублирующимися функциями, плохому управлению, высоким затратам на запуск и обслуживание. Это событие подчеркивает многие другие проблемы и риски, которые мы наблюдали при масштабировании сред RPA-ботов. Давайте не будем повторять это! Вместо этого разработчики систем автоматизации должны:

  • Изучить возможности, риски и проблемы внедрения технологии. Это базис, необходимый для дальнейшего внедрения GenAI. И это относится к любой новой технологии.
  • Определите бизнес-проблему, лежащую в основе сценария GenAI-автоматизации. Очень часто сценарии использования GenAI кажутся очевидными. Однако при ближайшем рассмотрении оказывается, что создание ИИ-агента для решения проблемы больше похоже на заплату, чем на устойчивое, долгосрочное решение — как в случае с некоторыми RPA-ботами в прошлом. Поэтому мы рекомендуем сначала определить и понять суть проблемы, прежде чем решать, что будет лучшим решением — ИИ-агент, RPA-бот, API или более совершенный процесс.
  • Прежде чем улучшать плохой процесс, разберитесь в причинах проблемы. Автоматическая генерация электронного письма клиенту или поиск в каталоге продукции наилучшего варианта с помощью AWA — все это звучит как примеры, повышающие ценность ИИ. Но подождите минутку! Что, если причина того, что вы все еще отправляете электронные письма клиентам и ищете товары в каталогах, кроется в плохой связности прикладных систем или в том, что информация все еще хранится в бумажных документах, а не в цифровых записях? Если сначала попробовать улучшить процесс, чтобы понять, есть ли необходимость в автоматизации с помощью ИИ, то это не только сэкономит средства, но и, скорее всего, повысит уровень опыта клиентов и/или сотрудников.
  • Встраивайте ИИ-агентов в оркестрируемые процессы, как и любую другую технологию автоматизации. Рассматривайте GenAI как еще один компонент в вашем наборе инструментов автоматизации, который вы используете для оркестровки процессов.

В настоящее время мы наблюдаем три модели использования агентской автоматизации в производственной среде: 1) ИИ-агенты используются изолированно или ИИ-агент заменяет существующую автоматизацию, в основном RPA-бота; 2) RPA-боты вызывают ИИ-агентов и наоборот в рамках автоматизированного процесса; 3) несколько ИИ-агентов оркестрируются в рамках одного процесса.