Вік агента: коли інновації та талант стають нероздільними

Штучний інтелект більше не є лише інструментом підтримки, щоб стати стратегічним партнером для компаній і професіоналів. Популярність генеративних моделей була шлюзом: тепер ми живемо зростанням агентських AIS, систем, здатних працювати автономно, з рішеннями та виконаннями в режимі реального часу.

Ці моделі більше, ніж агенти, обмежені конкретними завданнями, беруть на себе наскрізні процеси, від аналізу даних до прийняття рішень, зниження витрат, прискорення операцій та підвищення ефективності в різних секторах. На фінансовому ринку, наприклад, вони вже застосовуються для аналізу великих обсягів даних, виявлення шахрайства та очікування ризику, захисту інвестицій та клієнтів. У роздрібній торгівлі вони функціонують як невидимі менеджери запасів, прогнозуючи піки попиту, автоматизуючи закупівлі та коригуючи ціни відповідно до моделей споживання.

Актуальність підтверджується прогнозами ринку. Згідно зі звітами “Виникаючі технології: майбутнє агентського штучного інтелекту в корпоративних додатках” та “Виникнення технологій: максимізувати можливості, керуючи ризиками агентного штучного інтелекту, як від Gartner, близько 301 т 3000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000.

Такі компанії, як Академії майбутнього

Ця еволюція приносить нову вимогу: підготувати професіоналів, здатних створювати, впроваджувати та керувати надійними проектами ШІ. Це передова технологія, яка вимагає навичок, що виходять за межі базових або поверхневих знань. Розуміння його реальних особливостей вимагає безперервного, прикладного та орієнтованого на практику навчання. У цьому сценарії компанії не можуть обмежуватися застосуванням інструментів, вони повинні взяти на себе роль справжніх навчальних центрів, здатних розвивати таланти та підтримувати інновації.

Ця потреба стає ще більш очевидною, коли ми помічаємо, що багато професіоналів не можуть вирішувати системні проблеми саме тому, що вони не розуміють, як певні знання застосовуються щодня. Це пояснюється тим, що, значною мірою, вони все ще підтримуються лише теоретичним або самоучим – шляхами, які, хоча й дійсні, є недостатніми в умовах поточної технологічної складності. Дослідження “Робота: у прогресі – відкриття того, як ШІ трансформує роботу”, в якому Google опитав понад 3500 професіоналів з різних секторів Бразилії та інших країн, добре ілюструє цю реальність, показуючи, що 47% бразильців прагнуть дізнатися про ШІ в Інтернеті. 

Ця модель навчання є актуальною, але не підтримує повний потенціал агентського AIS. Необхідно йти далі, застосовувати знання критично та контекстуалізовано, розширюючи навчання на аспекти, які виходять за межі техніки та діалогу з реальністю організацій. Це включає етичні проблеми, такі як оцінка упереджених систем, а також управління, наприклад, визначення відповідальності за рішення, які приймаються автономно алгоритмами.

Організації повинні консолідуватися як живі умови навчання. Це означає інвестування не лише в офіційні курси, а й у безперервні програми підвищення кваліфікації та перекваліфікації, наставництво та практичний досвід у великих проектах. Навчання в команді, пліч-о-пліч з більш досвідченими однолітками та професіоналами, – це те, що перетворює знання на прикладну компетентність.

В епоху AGI та прискорених змін набуття нових навичок ніколи не буде точкою прибуття, а скоріше постійним шляхом до перетворення інновацій у довготривалу конкурентну перевагу. Кожне нове навчання та додаток також дають можливість створити цінність для бізнесу.

*Гільєрме Перейра є директором з інновацій у Alura + FIAP Para Empresas (правопис та форма зберігаються), корпоративна освіта Alun Group, найбільша екосистема викладання бізнесу та технологій Латинської Америки, яка підтримує організації всіх розмірів і сегментів у трансформації кар’єри та бізнесу.