В настоящее время ИИ вышел далеко за рамки пилотных проектов и применяется компаниями повсеместно. Согласно исследованию международной консалтинговой компании McKinsey, 78% компаний используют ИИ как минимум в одной бизнес-функции. Следующим закономерным шагом станет внедрение ИИ-агентов, которые будут не просто предоставлять аналитику или автоматизировать узкие задачи, но и будут действовать, как автономные агенты, способные адаптироваться к изменяющимся входным данным, взаимодействовать с другими системами и влиять на критически важные для бизнеса решения. Внедрение ИИ-агентов сопряжено с рядом сложностей и проблем, т.к. большая автономность таких систем подвергает организации дополнительным уязвимостям и создает новые риски. Согласно недавнему исследованию компании OutSystems, 64% руководителей технологических компаний называют проблемы управления, доверия и безопасности главными проблемами при масштабном развертывании ИИ-агентов. Непрозрачность в агентских системах затрудняет понимание и обоснование решений руководителями, подрывая доверие внутри компании и со стороны клиентов.
О сложностях и проблемах, возникающих при использовании ИИ-агентов, рассказывает Емельянова Наталия Юрьевна, доцент кафедры искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве Российской Федерации:
ИИ-агенты проактивно решают проблемы клиентов в режиме реального времени или динамически адаптируют приложения для соответствия меняющимся бизнес-приоритетам. Большая автономность ИИ-агентов неизбежно влечет за собой новые риски. Без надлежащих мер безопасности ИИ-агенты могут отклониться от своего первоначального назначения или сделать выбор, противоречащий бизнес-правилам. Потенциал агентного ИИ огромен, но также велики и риски, возникающие при его развертывании. Оставленные без контроля автономные ИИ-агенты могут размыть ответственность, расширить поверхность атаки и создать масштабную несогласованность внутри бизнес-процессов. Без понимания того, почему ИИ работает именно таким образом, а не иначе, организации рискуют потерять ответственность за критически важные рабочие процессы. В то же время, ИИ-агенты, взаимодействующие с конфиденциальными данными и системами, расширяют поверхность атаки для киберугроз. Неконтролируемое «разрастание ИИ-агентов» может привести к избыточности, фрагментации и принятию непоследовательных решений.
Low-code платформы выступают в качестве уровня контроля между автономными ИИ-агентами и корпоративными системами. Встраивая управление и соответствие требованиям в процесс разработки, они дают организациям уверенность в том, что процессы, управляемые ИИ, будут способствовать достижению стратегических целей.
Агентный ИИ знаменует собой радикальные изменения во взаимодействии людей с программным обеспечением. Традиционно разработчики сосредоточивались на задачах создания приложений с чёткими требованиями и предсказуемыми результатами. Сейчас разработчики переходят от задач написания кода к задачам определения мер безопасности и управления безопасностью. Поскольку ИИ-агенты адаптируются и могут по-разному реагировать на одни и те же входные данные, прозрачность и подотчётность должны быть заложены в такие системы с самого начала. Внедряя контроль и операции проверки соответствия требованиям в проект, разработчики гарантируют надёжность, объяснимость и соответствие решений, принимаемых на основе ИИ, бизнес-целям. Теперь, вместо разрозненных приложений, команды разработчиков будут организовывать целые экосистемы ИИ-агентов, взаимодействующих с людьми, системами и данными. Это изменение требует от разработчиков и ИТ-руководителей более широкого круга функций надзора.
О вопросах безопасного масштабирования ИИ с использованием low-code платформ рассказывает Коротеев Михаил Викторович, заведующий кафедрой искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве Российской Федерации:
Внедрение агентного ИИ не требует перестройки управления с чистого листа. Организациям доступны различные подходы, включая low-code платформы, которые предлагают надежную масштабируемую структуру, где безопасность, соответствие требованиям и управление уже являются частью процесса разработки.
На предприятиях ИТ-отделам приходится внедрять ИИ-агенты в операционную деятельность, не нарушая уже существующие процессы. Используя правильные фреймворки, ИТ-отделы могут внедрять ИИ-агенты непосредственно в корпоративные операции, не нарушая текущие рабочие процессы и не перестраивая архитектуру основных систем. Организации полностью контролируют работу ИИ-агентов на каждом этапе, что в конечном итоге способствует укреплению доверия и позволяет уверенно масштабировать решения в рамках предприятия.
Low-code ставит управление, безопасность и масштабируемость в центр внедрения ИИ. Объединяя разработку приложений и ИИ-агентов в единой среде, проще обеспечить соответствие требованиям и контроль с самого начала. Возможность бесшовной интеграции в корпоративные системы в сочетании со встроенными практиками DevSecOps гарантирует устранение уязвимостей до развертывания. А благодаря готовой инфраструктуре организации могут уверенно масштабироваться, не прибегая к переосмыслению базовых элементов управления или безопасности.
Этот подход позволяет организациям масштабировать агентный ИИ, сохраняя при этом соответствие требованиям.
В конечном счёте, low-code обеспечивает надёжный способ масштабирования автономного ИИ с сохранением доверия. Простая интеграция и встроенные методы DevSecOps помогают устранять уязвимости до развертывания, а готовая инфраструктура обеспечивает масштабирование без необходимости переосмысливать систему управления заново. Для разработчиков и ИТ-руководителей этот сдвиг означает переход от простого написания кода к управлению правилами и мерами безопасности, определяющими структуру автономных систем. В быстро меняющейся среде low-code обеспечивает гибкость и устойчивость, необходимые для уверенного экспериментирования, раннего внедрения инноваций и поддержания доверия по мере роста автономности ИИ.