AI agentų amžius: kai intelektas nustoja reaguoti ir pradeda spręsti

Pokalbis apie dirbtinį intelektą per pastaruosius dvejus metus išaugo eksponentiškai Tačiau už entuziazmo yra mažiau diskutuojama realybė Vidinis tyrimas, kurį atlikome, atneša duomenis, kad nors daugiau nei 70% skaitmeninės sąveikos su klientais jau apima tam tikrą automatizavimo lygį, mažiau nei 15% generuoja tiesioginį poveikį pajamoms, veiklos efektyvumui ar atitinkamiems verslo sprendimams Priežastis paprasta ir struktūrinė: automatizavimas nėra tas pats, kas nuspręsti. 

Daugelį metų dėmesys buvo skiriamas užduočių paspartinimui, trinties mažinimui ir mastelio keitimo operacijoms. Pirmiausia su taisyklėmis, tada su robotais, o tada su AI, taikomu izoliuotiems procesams. Ši evoliucija buvo būtina, tačiau atskleidė aiškią ribą. Įmonės vykdo greičiau nei bet kada anksčiau, tačiau ir toliau priima svarbius sprendimus vėlyvoje, suskaidytoje ir priklausomoje nuo žmogaus interpretacijos esant spaudimui. vykdymas buvo automatizuotas. 

Įeinant į 2026 m., klausimas nebėra, ar DI turėtų būti naudojamas, bet kur jis turi būti, kad būtų pagerinta sprendimų kokybė Realus verslas veikia nenuspėjamoje aplinkoje, kai klientai keičia savo nuomonę, maišo subjektus, grįžta po kelių dienų ir tikisi tęstinumo Sprendimai priklauso ne tik nuo užduoto klausimo, bet nuo istorijos, momento, kanalo ir sąveikos tikslo Šiame kontekste kastinės sistemos, pagrįstos fiksuotais srautais ir iš anksto apibrėžtais atsakymais, nustoja mastelio. ne dėl techninio gedimo, o dėl to, kad jie buvo sukurti pasauliui, kuriame užteko atsakyti teisingai. 

Tikrasis DI šuolis atsirado ne dėl vienos naujovės, o dėl konkrečių pažangų konvergencijos: pajėgesnių modelių, geresnio konteksto supratimo ir gebėjimo išlaikyti atmintį, tikslus ir būsenas laikui bėgant. AI nustojo būti grynai reaktyvus ir pradėjo veikti autonomiškiau. Jis nebeapsiriboja atsakymu į pavienius klausimus. jis gali interpretuoti išsamius pokalbius, atpažinti modelius, sujungti signalus iš kelių šaltinių ir priimti sprendimus remdamasis ketinimu, o ne tik raktiniais žodžiais. 

Čia atsiranda AI agentai AI agentas veikia ne iš scenarijų, o iš tikslų Jis supranta pokalbio kontekstą, atsižvelgia į ankstesnes sąveikas, išlaiko aiškų verslo tikslą ir nusprendžia, koks yra kitas tinkamiausias žingsnis Be to, jis atlieka realius veiksmus įmonės sistemose ir mokosi iš kiekvienos sąveikos rezultato. AI nebėra tik sąsaja ir tampa sprendimų sistema gamyboje. 

Šis pokytis aktualus, nes įtakingiausi sprendimai versle nevyksta komitetuose ar prietaisų skydeliuose Jie vyksta kasdien, milijonus kartų, operacijos priekinėje linijoje Nuspręskite, ką pasakyti konkrečiam klientui, ką pasiūlyti tą akimirką, kada reikalauti, kada laukti, kada lipti Tai sprendimai, kurie atrodo maži išvaizda, bet yra milžiniški poveikio, kai kartojami masteliu, Tokio tipo sprendimas gyvena pokalbiuose, silpnuose signaluose, tono pasikeitimuose, dvejonėse, subtiliuose elgesio nukrypimuose, ir sukauptame kontekste, Tai neveikia su fiksuotomis taisyklėmis. 

Būtent šioje teritorijoje AI agentai nustoja būti pažadu ir tampa neišvengiami. Jie nevykdo nurodymų. Jie vykdo veiklos kriterijus. kriterijus, kuris anksčiau priklausė tik nuo žmonių, individualios patirties ir žmogaus sprendimo, ir kurį dabar galima sukurti, apmokyti, valdyti ir pakartoti sistemose. 

Tuo Yalo, šis požiūris buvo pastatytas per daugiau nei dešimtmetį, iš nepertraukiamo veikimo milijonų pokalbių ir verslo sprendimų skirtinguose kontekstuose, pardavimo, mokėjimų, kredito, atsiskaitymo, išlaikymo ir paslaugų, platinami tarp kanalų, tokių kaip WhatsApp, balso skambučiai, programos ir žiniatinklis Ši patirtis parodė, praktikoje, kad sprendimai masto nėra sprendžiami su scenarijais ar griežtų automatizavimo, bet turi įvykti sąveikos metu, derinant istorinį kontekstą, sandorių duomenis, verslo taisykles ir nuolatinį mokymąsi. iš to, pokalbių agentai atėjo būti traktuojami ne tik kaip sąsajos, bet kaip sprendimų operaciniai vienetai sistemose. 

Žvelgiant į 2026 m. Nėra prognozių Tai įvardija jau vykstantį pokytį Organizacijos, kurios supranta Agentų Era jie suprojektuos struktūras, galinčias geriau, greičiau ir nuosekliai nuspręsti Tie, kurie nesupranta, ir toliau bus apsupti automatizavimo, atlikdami užduotis mastu, bet prilipo prie tos pačios sprendimo kliūties: fiksuotų taisyklių, konteksto trūkumo ir nuolatinės priklausomybės nuo žmogaus įsikišimo. šis perėjimas reikalauja aiškumo, nes tai, kas yra pavojuje, yra ne pridėti daugiau AI, bet įveikti modelį, kuriame technologija atlieka, bet nenusprendžia Automatizavimas buvo pirmasis žingsnis Sprendžiant, su agentais, bus konkurencinis pranašumas. 

* Andres Stella, Yalo COO.