AI Agents: Το φάρμακο κατά της «Google-ποίησης» της Τεχνητής Νοημοσύνης

Ένας από τους πιο καινοτόμους τρόπους αξιοποίησης της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) είναι οι λεγόμενοι AI agents. Κατά την άποψή μας, αν υπάρχει κάτι που μπορεί να μετατρέψει την AI σε ένα σύνολο τεχνολογικών λύσεων με ουσιαστική συνεισφορά στον εργασιακό χώρο, αυτό δεν περιορίζεται στα στενά πλαίσια όπου σήμερα αναγνωρίζουμε τα οφέλη της.

Έχουμε ήδη αναφερθεί στον ρόλο της AI για το μέλλον του μάνατζμεντ και της εργασίας μέσα από αρκετά άρθρα μας. Σε αυτό το άρθρο, θέλουμε συνοπτικά να εξηγήσουμε τι είναι οι AI agents και να παραθέσουμε ορισμένες σκέψεις για τη λειτουργία τους, καθώς και για τα σημεία που θεωρούμε σημαντικά για επιχειρήσεις και οργανισμούς που επιθυμούν να τους αξιοποιήσουν.

Παρότι επικρατεί διάχυτος ενθουσιασμός για την AI, τον οποίο ίσως αξίζει να μετριάσουμε, η τεχνολογική επανάσταση που πολλοί ανέμεναν στον τρόπο που ζούμε και εργαζόμαστε δεν έχει ακόμη υλοποιηθεί.

Σε κάποιο βαθμό, η AI έχει συμβάλει στη «δεδομενοποίηση» της εργασίας και την αλγοριθμοκρατία, ενώ ταυτόχρονα διαμορφώνει ένα πλαίσιο όπου η λήψη αποφάσεων ενδέχεται να βελτιώνεται, η καινοτομία να επιταχύνεται και οι χρονοβόρες εργασίες να εκτελούνται πιο αποτελεσματικά.

Τα πολλαπλά "ίσως" που χρησιμοποιούμε εδώ δεν πηγάζουν από τεχνολογικό πεσιμισμό, αλλά από την επίγνωση των κινδύνων που προκύπτουν όταν θεωρείται δεδομένο ότι η AI θα μετασχηματίσει ριζικά τη ζωή μας. Ίσως αυτό συμβεί, με θετικές και αρνητικές συνέπειες, όμως είναι κρίσιμο να αναγνωρίσουμε τους παράγοντες που θα καθορίσουν αν και πώς η τεχνολογική καινοτομία μπορεί να έχει ουσιαστικά θετικό αντίκτυπο στον χώρο εργασίας και στη σύγχρονη επιχείρηση.

Τονίζουμε ότι, για να κατανοήσουμε τους παράγοντες που καθορίζουν τον ουσιαστικό αντίκτυπο της AI, δεν αρκεί να τη χρησιμοποιούμε ως μια (όχι πάντα) έξυπνη μηχανή αναζήτησης. Αντίθετα, χρειάζεται να εμβαθύνουμε στη δημιουργία και ανάπτυξη AI agents.

Παρατηρούμε μια τάση όπου η AI ταυτίζεται σχεδόν αποκλειστικά με το ChatGPT και άλλα εργαλεία Γενετικής (ή Δημιουργικής) AI. Θεωρούμε ότι αυτή η προσέγγιση κινδυνεύει να «google-ποιήσει» μια πολλά υποσχόμενη τεχνολογία, περιορίζοντάς την σε εφαρμογές δημιουργίας περιεχομένου.

Μια εναλλακτική σε αυτή τη μονοδιάστατη χρήση είναι η αξιοποίηση των AI agents. Πρόκειται για αυτόνομα λογισμικά που συνδυάζουν τεχνολογίες όπως η μηχανική μάθηση και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας, επιτρέποντάς τους να εκτελούν εργασίες με ελάχιστη ή και καθόλου ανθρώπινη παρέμβαση.

Πώς λειτουργούν οι ΑΙ Agents

Οι AI agents λειτουργούν μέσα από μια σειρά αλληλένδετων σταδίων, που τους επιτρέπουν να λειτουργούν αυτόνομα, να εκτελούν συγκεκριμένες εργασίες και να προσαρμόζονται με τον χρόνο. Για λόγους απλότητας, παρουσιάζουμε τα στάδια αυτά ως εξής:

• τροφοδοσία δεδομένων από τον άνθρωπο,
• στοχοθέτηση,
• αυτόνομη ανάκτηση και συλλογή δεδομένων,
• ανάλυση και λήψη αποφάσεων,
• αυτόνομη εκτέλεση εργασιών και τέλος,
• μάθηση και προσαρμογή.

Στο πρώτο στάδιο, οι άνθρωποι καθορίζουν τις βασικές παραμέτρους, τους στόχους και τις προτεραιότητες του agent. Παράλληλα, του παρέχουν πρόσβαση σε μια βάση γνώσεων που μπορεί να περιλαμβάνει δεδομένα πελατών, διαδικασίες, οδηγίες ή ιστορικά αρχεία. Η ποιότητα και η ακρίβεια αυτών των δεδομένων είναι κρίσιμες, καθώς επηρεάζουν άμεσα την ικανότητα του agent να λαμβάνει ακριβείς αποφάσεις στο μέλλον.

Στη στοχοθέτηση, ο AI agent λαμβάνει συγκεκριμένες οδηγίες σχετικά με τους στόχους που πρέπει να επιτευχθούν. Αυτοί οι στόχοι μπορεί να είναι σαφώς ορισμένοι, όπως η απάντηση σε ερωτήματα πελατών, ή πιο γενικοί, όπως η βελτίωση της εμπειρίας πελατών. Ο agent «σπάει» τους γενικούς στόχους σε μικρότερα, διαχειρίσιμα καθήκοντα και δημιουργεί ένα σχέδιο δράσης για την επίτευξή τους.

Ακολουθήστε το Euro2day.gr στο Google News!Παρακολουθήστε τις εξελίξεις με την υπογραφη εγκυρότητας του Euro2day.gr

FOLLOW USΑκολουθήστε τη σελίδα του Euro2day.gr στο Linkedin

Ακολουθεί η αυτόνομη ανάκτηση και συλλογή δεδομένων, όπου ο agent αντλεί πληροφορίες από διάφορες πηγές, όπως εσωτερικές βάσεις δεδομένων, αισθητήρες ή ακόμα και συνομιλίες χρηστών. Σε ορισμένες περιπτώσεις, μπορεί να χρειαστεί να αναζητήσει εξωτερικές πηγές δεδομένων, όπως πληροφορίες από το διαδίκτυο. Αυτή η συνεχής συλλογή δεδομένων εξασφαλίζει ότι ο agent λειτουργεί με τις πιο ενημερωμένες πληροφορίες.

Μετά τη συλλογή των δεδομένων, ο AI agent περνά στη φάση της ανάλυσης και της λήψης αποφάσεων. Εδώ, χρησιμοποιεί τεχνικές μηχανικής μάθησης για να αναλύσει τα δεδομένα, να αναγνωρίσει μοτίβα, να εντοπίσει ευκαιρίες ή προβλήματα και να προβλέψει πιθανά αποτελέσματα. Με βάση αυτή την ανάλυση, ο agent επιλέγει την καλύτερη στρατηγική για την επίτευξη των στόχων του, αξιοποιώντας τόσο τα ιστορικά δεδομένα όσο και τις τρέχουσες συνθήκες.

Αφού ληφθεί η απόφαση, ο agent προχωρά στην αυτόνομη εκτέλεση εργασιών. Αυτή η φάση περιλαμβάνει ενέργειες όπως η αποστολή email, η ενημέρωση συστημάτων ή ακόμα και η φυσική εκτέλεση εργασιών σε περιπτώσεις ρομποτικής. Η εκτέλεση είναι ακριβής και προσαρμόζεται στις συνθήκες που επικρατούν, ενώ σε ορισμένες περιπτώσεις μπορεί να απαιτείται η έγκριση ανθρώπου, ιδιαίτερα όταν πρόκειται για κρίσιμες ενέργειες.

Το τελευταίο στάδιο είναι η μάθηση και η προσαρμογή. Ο AI agent αξιολογεί τα αποτελέσματα των ενεργειών του και χρησιμοποιεί αυτά τα δεδομένα για να βελτιώσει τη μελλοντική του απόδοση. Η συνεχής μάθηση επιτρέπει στον agent να εξελίσσεται και να προσαρμόζεται στις αλλαγές του περιβάλλοντος ή στις ανάγκες της επιχείρησης. Συχνά αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει τη χρήση τεχνικών όπως η ενισχυτική μάθηση.

Βασικές πτυχές που πρέπει να ληφθούν υπόψιν

Για να μπορέσουν οι σύγχρονες επιχειρήσεις να αξιοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη και τους AI agents με ουσιαστικό τρόπο, υπάρχουν τρεις καίριες πτυχές που πρέπει να ληφθούν υπόψιν.

Η πρώτη αφορά τα δεδομένα και την εξειδικευμένη γνώση. Η επιτυχία των AI agents εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από την ποιότητα, τη συνάφεια και τη δομή των δεδομένων που τους παρέχονται. Οι επιχειρήσεις οφείλουν να εξασφαλίσουν ότι τα δεδομένα τους είναι καθαρά, οργανωμένα και ευθυγραμμισμένα με τις συγκεκριμένες ανάγκες τους.

Παράλληλα, είναι σημαντικό να δημιουργηθεί μια βάση γνώσεων που να αντικατοπτρίζει τη μοναδικότητα της κάθε επιχείρησης, ώστε οι AI agents να λειτουργούν σε πλαίσιο που είναι άμεσα σχετικό με τις δραστηριότητές τους. Επιπλέον, οι AI agents πρέπει να συνδεθούν με τα υπάρχοντα συστήματα της επιχείρησης, όπως CRM, ERP και άλλες πλατφόρμες, για να έχουν πρόσβαση σε ενημερωμένα και χρήσιμα δεδομένα.

Η δεύτερη πτυχή αφορά τις ηθικές διαστάσεις της χρήσης των AI agents. Η υιοθέτηση τέτοιων τεχνολογιών εγείρει σοβαρά ζητήματα, όπως η ιδιωτικότητα των δεδομένων, η αμεροληψία των αποφάσεων και η ανάγκη για ανθρώπινη παρέμβαση σε κρίσιμες περιπτώσεις.

Οι οργανισμοί πρέπει να εφαρμόσουν ισχυρές πολιτικές προστασίας δεδομένων για να διασφαλίσουν ότι τα προσωπικά δεδομένα διαχειρίζονται με ασφάλεια και σύμφωνα με τους κανονισμούς. Επιπλέον, οι προκαταλήψεις στα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να εντοπίζονται και να αποφεύγονται μέσω συνεχούς ελέγχου και ρύθμισης.

Είναι επίσης απαραίτητο να διασφαλιστεί ότι η ανθρώπινη παρέμβαση παραμένει κρίσιμο μέρος της διαδικασίας σε περιπτώσεις που απαιτούν κρίσιμη αξιολόγηση ή όταν η τεχνολογία δεν είναι σε θέση να κατανοήσει πλήρως το πλαίσιο.

Η τρίτη πτυχή είναι η ουσιαστική χρήση των AI agents και η συνεργασία μεταξύ τους. Ένας τομέας που παρουσιάζει αυξανόμενο ενδιαφέρον είναι η ικανότητα πολλών AI agents να συνεργάζονται για την επίλυση πολύπλοκων προβλημάτων. Αυτό σημαίνει ότι ένας AI agent μπορεί να αναλάβει την ανάκτηση δεδομένων, ενώ ένας άλλος μπορεί να τα επεξεργαστεί και να λάβει αποφάσεις.

Για να γίνει αυτό εφικτό, απαιτείται αποτελεσματική επικοινωνία μεταξύ των AI agents, με τη χρήση κοινών προτύπων δεδομένων, και μια ισχυρή υποδομή που να υποστηρίζει την ταυτόχρονη λειτουργία πολλών AI agents.

Εξίσου σημαντικός είναι ο καθορισμός συγκεκριμένων ρόλων για κάθε AI agent, ώστε να αποφεύγονται οι επικαλύψεις και να διασφαλίζεται η αρμονική συνεργασία. Η ανάπτυξη τέτοιων συνεργατικών συστημάτων μπορεί να μεγιστοποιήσει την απόδοση της τεχνητής νοημοσύνης, προσφέροντας νέες δυνατότητες σε επιχειρήσεις που επιδιώκουν να καινοτομήσουν και να βελτιώσουν τις διαδικασίες τους.

Συμπερασματικά, παρά την πρόοδο που έχει σημειωθεί, είναι σημαντικό να διατηρούμε μια ρεαλιστική προσέγγιση σχετικά με τον ρόλο του ΑΙ στο χώρο εργασίας. Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν μπορεί να αντικαταστήσει πλήρως την ανθρώπινη κρίση, τη δημιουργικότητα και τη συναισθηματική νοημοσύνη. Ωστόσο, μέσω ΑΙ agents, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να μας τροφοτήσει με δυνητικά χρήσιμους συνεργάτες, απελευθερώνοντας πολύτιμο χρόνο για πιο στρατηγικές δραστηριότητες, ενισχύοντας την καινοτομία και βελτιώνοντας τη συνολική παραγωγικότητα.

Η επόμενη πενταετία θα είναι καθοριστική για τον ρόλο της AI στον εργασιακό χώρο και για το εάν και πώς οι AI agents θα ενσωματωθούν σε αυτόν. Οι οργανισμοί που θα επενδύσουν σε μια ολοκληρωμένη στρατηγική αξιοποίησής τους, λαμβάνοντας υπόψη τις τεχνολογικές, οργανωσιακές και ηθικές προκλήσεις, θα διαδραματίσουν κρίσιμο ρόλο στη διαμόρφωση αυτής της εξέλιξης.

Ενδιαφέρουσες Πηγές και παραδείγματα:

https://aws.amazon.com/what-is/ai-agents/

https://www.salesforce.com/agentforce/what-are-ai-agents/

https://news.microsoft.com/source/features/ai/ai-agents-what-they-are-and-how-theyll-change-the-way-we-wor

* Ο Κωνσταντίνος Ζοπουνίδης (φωτ. αριστερά) είναι καθηγητής, Ακαδημαϊκός, Πολυτεχνείο Κρήτης, Επίτιμος Δρ. ΑΠΘ

** Ο Αγγελος Κωστής είναι Επίκουρος Καθηγητής, Πανεπιστήμιο Ούμεο, Σουηδία, Μεταδιδακτορικός Ερευνητής, Πανεπιστήμιο Στάνφορντ, ΗΠΑ, Wallander Research Fellow.