Персонал VB
Представлено компанией OutSystems.
После двух лет эффектных демонстраций ИИ, поспешных прототипов агентов и восторженных прогнозов, лидеры в сфере корпоративных технологий в 2026 году занимают более прагматичную позицию. На недавнем вебинаре, организованном OutSystems, группа руководителей компаний-разработчиков программного обеспечения и специалистов корпоративного сектора заявила, что наиболее важная работа в области ИИ сейчас сосредоточена на практических вопросах управления, оркестровки и итерации, а также на интеграции агентов в системы, которые они создавали десятилетиями.
Руководители предприятий все больше сосредотачиваются на фундаментальных аспектах. Приоритетом является использование новых технологий искусственного интеллекта.
для повышения производительности, улучшения качества выполнения задач и достижения измеримых бизнес-результатов.
В основе этой работы лежат три элемента:
Переход от прототипов агентов ИИ к агентным системам, обеспечивающим измеримую окупаемость инвестиций в производство.
Возрастающая роль корпоративных платформ в управлении, координации и безопасном масштабировании агентов искусственного интеллекта.
В эпоху кода, генерируемого искусственным интеллектом, специализация на разработке программного обеспечения широкого профиля и архитектуре предприятий становится одной из самых ценных технических специальностей.
На этом фоне участники дискуссии обсудили рамки управления, экономику корпоративного ИИ и ограничения больших языковых моделей без оркестровки. В итоге разговор перешёл к тому, как ведущие организации создают многоагентные системы, основанные на существующих корпоративных данных и рабочих процессах.
Агенты в реальном мире
Наилучший способ обеспечить работу агентов в производственной среде по всему предприятию — это использовать единую платформу, которая управляет разработкой, итерациями и развертыванием. Именно здесь, по словам Раджкирана Ваджрешвари, старшего менеджера по разработке приложений в Thermo Fisher Scientific, важны такие возможности, как Agent Workbench в платформе OutSystems. Она предоставляет инфраструктуру для обучения, итераций и управления агентами в масштабе предприятия.
Его команда в Thermo Fisher перешла от использования ИИ-помощников для решения отдельных задач в сфере обслуживания клиентов к созданию скоординированной команды специализированных агентов, использующих рабочую среду. Когда поступает запрос в службу поддержки, помощник по сортировке классифицирует запрос и динамически направляет его нужному специалисту, будь то специалист по определению намерений и приоритетов, специалист по контексту продукта, специалист по устранению неполадок или специалист по соблюдению нормативных требований.
«Нам не нужно думать о том, что сработает и как. Все уже запрограммировано», — объяснил он. «У каждого агента узкая роль и четкие ограничения. Они обеспечивают точность и возможность аудита».
Управление рисками, связанными с теневым искусственным интеллектом.
Новая категория рисков возникает, когда ИИ позволяет любому сотруднику компании генерировать код производственного уровня без контроля со стороны ИТ-отдела. По сути, это неуправляемый теневой ИИ. Эти самодельные продукты подвержены галлюцинациям, утечкам данных, нарушениям политик, дрейфу моделей и действиям агентов, которые никогда не были официально одобрены.
Чтобы предотвратить риски, ведущим организациям необходимо сделать три вещи, заявил Луис Бландо, CPTO компании OutSystems.
«Ограничьте доступ пользователей к ИИ. Они будут использовать его, нравится вам это или нет. Компании, которые, похоже, добиваются успеха, используют ИИ для управления им во всем своем портфеле», — объяснил он. «В этом разница между хаосом теневого ИИ и масштабами корпоративного уровня».
Эрик Кавана, генеральный директор The Bloor Group, отметил, что управление требует многоуровневого подхода, включающего обеспечение безопасности данных, мониторинг моделей на предмет отклонений и обдуманный выбор того, как ИИ интегрируется в существующие бизнес-процессы.
«Компаниям не нужно вручную создавать эти механизмы контроля», — добавил он. «Многие из этих ограничителей и рычагов уже встроены в такие платформы, как OutSystems».
Почему настоящая проблема оркестровки заключается в моделях, а не в платформах?
Первоначальный ажиотаж вокруг корпоративного ИИ был сосредоточен на выборе подходящей большой языковой модели. Теперь же более сложной задачей, но и гораздо более устойчивым источником ценности, является оркестровка. Она включает в себя маршрутизацию задач, координацию рабочих процессов, управление выполнением и интеграцию ИИ в существующие корпоративные системы.
Скотт Финкл, вице-президент по развитию в McConkey Auction Group, отметил, что LLM, какими бы впечатляющими они ни были, являются лишь элементами сложных рабочих процессов, а не окончательными решениями. Организации должны быть готовы быстро переключаться между Gemini, ChatGPT, Claude и любыми другими новыми платформами, не перестраивая при этом существующую систему взаимодействия с агентами.
Это становится возможным благодаря платформе с возможностями оркестровки. Она управляет жизненным циклом, обеспечивает прозрачность и гарантирует надежное выполнение процессов, даже когда искусственный интеллект обрабатывает логические рассуждения.
«Искусственный интеллект и модели меняются, рабочие процессы могут меняться, но организация остается неизменной», — сказал Финкл. «Именно так мы будем извлекать пользу из ИИ».
Экономика инвестиций в корпоративный искусственный интеллект
В 2026 году в сферу безопасности, соответствия нормативным требованиям, управления и возможностей ИИ на уровне платформы будет инвестировано больше средств, особенно по мере внедрения ИИ в основные рабочие процессы, такие как финансы и цепочки поставок. Предприятиям следует отдавать предпочтение постепенным улучшениям, а не ожидать больших и немедленных результатов.
«Мы сосредоточены на достижении базовых результатов, — сказал Финкл. — Важно, чтобы продукт был запущен в производство и оказал влияние. Крупные инвестиции в пилотные проекты, которые не доходят до производства, не экономят деньги. Это не произойдет в одночасье, но со временем, я думаю, мы увидим огромную экономию».
В подходах предприятий к трансформации с помощью ИИ до сих пор существуют разногласия. Некоторые начинают с нуля и переосмысливают каждый процесс. Другие, особенно те, у кого уже есть инфраструктура стоимостью в миллиарды долларов, которая обесценивается внутри компании, хотят интегрировать ИИ со своими системами. Они хотят, чтобы агентные системы повторно использовали данные, API и проверенные процессы, одновременно ускоряя доставку. Подход с использованием агентных платформ удовлетворяет обеим группам, но особенно последней. Организации могут развертывать агентов там, где они приносят ощутимую пользу, сохраняя при этом целостность устоявшихся, детерминированных рабочих процессов.
Расцвет профессии корпоративного архитектора и разработчика-универсала.
По мере того как ИИ ускоряет генерацию кода, узкие места в доставке программного обеспечения исчезают. На смену ему приходит системное мышление. Это способность понимать более широкую архитектуру предприятия, декомпозировать сложные бизнес-задачи и рассуждать о том, как ИИ интегрируется с существующей инфраструктурой. Кавана отметил, что именно архитекторы предприятий лучше всего подготовлены к тому, чтобы воспользоваться преимуществами этого момента.
«Мы вступаем в очень интересную эпоху универсальных специалистов», — объяснил он. «Чем лучше вы знаете архитектуру своего предприятия и архитектуру своего бизнеса, и как они взаимодействуют, тем лучше для вас».
«В результате достигается более быстрая доставка с меньшим количеством сбоев и ошибок, — сказал Кавана. — Вы можете сосредоточиться на не повторяющихся задачах. Это выгодно разработчику, бизнесу и всей ИТ-организации».
Посмотреть всю запись вебинара можно здесь.
Спонсорские статьи — это контент, созданный компанией, которая либо оплачивает публикацию, либо имеет деловые отношения с VentureBeat, и они всегда четко обозначены. Для получения дополнительной информации обращайтесь по адресу sales@venturebeat.com .
Подпишитесь, чтобы получать самые свежие новости!
Подробные аналитические данные для руководителей предприятий в области искусственного интеллекта, данных и безопасности.
Отправляя свой адрес электронной почты, вы соглашаетесь с нашими Условиями использования и Политикой конфиденциальности.
Получайте обновления ! Вы подписаны! Наши последние новости скоро поступят на вашу электронную почту.
Источник: venturebeat.com
