Внедрение агентного ИИ подразумевает переосмысление компанией ее рабочих процессов, ролей, управления и обучения, а также разработку инвестиционных стратегий, обеспечивающих необходимую гибкость для создания ценности с помощью агентного ИИ. Эти выводы получены в ходе исследования искусственного интеллекта и бизнес-стратегии, проведенного MIT Sloan Management Review и Boston Consulting Group. В ходе исследоавния проведен опрос, в котором приняли участие 2102 респондента из 21 отрасли и 116 стран, и результаты показывают, что агентный ИИ быстро набирает популярность на предприятиях: 35% организаций уже начали его использовать, а еще 44% планируют внедрить его в ближайшее время. С другой стороны, 47% указывают, что у них нет стратегии использования ИИ.

Двойственная природа агентного ИИ еще больше усложняет ситуацию. Сочетая в себе качества инструмента и человека, агентный ИИ не вписывается в традиционные рамки управления. Управление им исключительно как инструментом или исключительно как работником создает четыре стратегических противоречия: масштабируемость против адаптивности, инвестиции против трудоустройства, надзор против автономии и модернизация процессов против переосмысления процессов. Тем не менее, лишь немногие организации проводят реструктуризацию для управления этими противоречивыми требованиями.

О компаниях-лидерах в области внедрения агентного ИИ рассказывает доцент кафедры искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Емельянова Наталия Юрьевна:

Компании, которые принимают двойственную природу агентного ИИ, получают возможность раскрыть весь потенциал этой технологии. Путь вперед начинается с уточнения основной ценности. Системы агентного ИИ способны расти в цене по мере использования, становясь умнее и эффективнее с течением времени. Компании, которые рассматривают агентный ИИ исключительно как инструмент экономии средств, рискуют упустить его большую ценность как двигателя масштабируемого обучения, адаптивности и инноваций. Компании-лидеры перепроектируют рабочие процессы, ориентируясь на агентный подход. Вместо автоматизации отдельных задач они переосмысливают процессы, чтобы интегрировать масштабируемость агентного ИИ, т.е. создают рабочие процессы, которые могут плавно переключаться между оптимизацией эффективности и инновационным решением проблем, а не сосредотачиваться на чем-то одном.

О практических шагах по укреплению лидерства во внедрении агентного ИИ рассказывает профессор кафедры искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Емельянов Виталий Александрович:

Компаниям необходимо модернизировать систему управления и пересмотреть права принятия решений. Поскольку системы искусственного интеллекта, управляемые агентами, находятся где-то между инструментами (ИТ-системами) и людьми (сотрудниками), система управления должна быть адаптивной. Компаниям следует создавать центры управления и оснащать их общекорпоративными механизмами контроля. Также целесообразно рассматривать права принятия решений как динамические — адаптированные к рабочему процессу — и создавать механизмы надзора на системном уровне для мониторинга и управления различными степенями автономии ИИ.

Кроме того, необходимо переосмыслить роли взаимодействия человека и агента. Когда агенты ИИ координируют рабочие процессы, традиционные рамки контроля расширяются. Это требует более плоской организационной структуры, в которой управленческие роли эволюционируют, чтобы координировать гибридные команды, сочетающие человека и ИИ. Приоритетное внимание следует уделять непрерывному обучению как людей, так и агентов ИИ. Организации, которые не заботятся о своих агентах ИИ, рискуют столкнуться с тем, что их системы устареют, станут неточными или непредсказуемыми. Программы обучения и повышения квалификации сотрудников должны охватывать не только то, как использовать системы ИИ, но и как контролировать, критиковать и направлять их работу. Такие программы обучения реализуются на Факультете информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета при Правительстве РФ.

Агентный ИИ способен к экспоненциальному масштабированию, быстрому развитию и одновременному созданию ценности несколькими способами. Поэтому инвестиционные стратегии компаний должны сочетать в себе масштабируемость, адаптивность и целенаправленность. Компаниям следует разрабатывать гибкие инвестиционные планы, обладающие возможностью поддерживать непрерывное обучение на протяжении всего жизненного цикла ИИ-агента, а также реагировать на изменения в технологиях и меняющиеся потребности инфраструктуры.