В настоящее время многие передовые технологии существенно меняют технологические процессы. Такие инновации, как промышленная метавселенная, цифровые двойники и робототехника, открывают огромные перспективы по автоматизации и реинжинирингу технологических процессов. Одной из таких технологий является искусственный интеллект. Агенты ИИ расширяют возможности производственного видения принятия решений в режиме реального времени, почти автономных систем и бесперебойного взаимодействия человека, и машины. Согласно исследованию международной консалтинговой компании Boston Consulting Group, ИИ уже доказал свою ценность в технологических процессах, позволив компаниям добиться экономии до 14%. Агенты ИИ еще больше усиливают это воздействие, используя возможности генеративного ИИ, взаимодействуя с окружающей средой и автономно выполняя задачи.

Этот сдвиг знаменует собой новый этап технологической зрелости, выходя за рамки систем помощи и рекомендаций и создавая системы самоконтроля. Такие системы способны оказывать преобразующее влияние на операционную деятельность компании после масштабного внедрения. В авангарде этой трансформации находятся два типа ИИ-агентов: виртуальный ИИ и ИИ-агенты внедрённого типа. Ожидается, что эти агенты улучшат возможности цифровых приложений и физических систем соответственно, выполняя сложные задачи с минимальным вмешательством человека.

О применимости разных типов ИИ-агентов рассказывает доцент кафедры искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Емельянова Наталия Юрьевна:

Виртуальные ИИ-агенты развивают автономные программные системы, позволяя им самостоятельно выполнять определённые задачи в цифровой среде. В свою очередь, ИИ-агенты внедренного типа, реализованные в физических объектах, наделяют физические системы, такие как роботы, способностью воспринимать и действовать в физической среде, что позволяет им выполнять динамичные и сложные движения. В совокупности эти достижения выводят промышленную автоматизацию в новую эру, в которой границы возможностей машин постоянно пересматриваются.

Потенциал ИИ-агентов в производстве распространяется на прямые и косвенные функции. Производители могут создавать экосистемы для совместной работы и добиваться конкурентных преимуществ. Например, компания Siemens внедрила на своём заводе электроники в Эрлангене систему Industrial Copilot, разработанную совместно с Microsoft. Система работает на всех паяльных станках, демонстрируя способность интерпретировать коды ошибок и предлагать необходимые действия операторам и обслуживающему персоналу.

С другой стороны, встроенные ИИ-агенты упрощают процесс автоматизации и расширяют границы автоматизируемых процессов. Например, Otto Group в партнёрстве с Covariant внедрила в свои распределительные центры роботов-перехватчиков, которые автономно распознают неизвестные детали и могут получать команды на естественном языке.

Кроме того, производители оригинального автомобильного оборудования все чаще экспериментируют с передовой робототехникой, включая человекоподобных роботов, для сборки и других сложных задач, выходящих за рамки возможностей существующих роботизированных решений. Например, BMW пилотирует гуманоидного робота Figure в Спартанбурге, а Mercedes сотрудничает с Apptronik.

О проблемах ИИ-агентов рассказывает Коротеев Михаил Викторович, заведующий кафедрой искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве Российской Федерации:

Хотя ИИ-агенты открывают новые горизонты возможностей, их внедрение и влияние часто не оправдывают ожиданий из-за серьезных проблем.

Доверие остаётся ключевым препятствием к внедрению ИИ-агентов, поскольку многие команды не решаются полагаться на автономные системы без чёткого подтверждения их возможностей и ограничений. Помимо человеческого фактора, прогрессу препятствуют и технологические препятствия, такие как разрозненность приложений, устаревшие системы и ограниченная масштабируемость.

Успешное внедрение требует прочной организационной и технологической базы, позволяющей масштабировать внедрение ИИ-агентов. С организационной точки зрения это включает в себя индивидуальную структуру управления, адаптацию навыков и возможностей сотрудников, а также формирование культуры изменений.

Технологические основы включают достижение конвергенции информационных технологий, обеспечение доступности операционных данных и реализацию надлежащей инфраструктуры вычислений и кибербезопасности.

Внедрение ИИ-агентов надо начинать с пилотного проекта. Пилотный проект позволит продемонстрировать ощутимые преимущества ИИ-агентов, укрепить доверие сотрудников и заложить основу для масштабирования трансформации по всей организации.