САН-ФРАНЦИСКО, 17 грудня 2024 р. — Опитування «Стан стратегій розробки агентів штучного інтелекту на підприємстві» за участю понад 1000 лідерів і практиків корпоративних технологій показало, що понад 86% підприємств потребують оновлення наявного стека технологій для розгортання ШІ. агентів.
Дослідження було оголошено сьогодні та виконано на замовлення Tray.ai. Він показує широко поширені проблеми інтеграції: 42% підприємств потребують доступу до восьми або більше джерел даних для успішного розгортання агентів штучного інтелекту, а питання безпеки стають головною проблемою як для керівництва (53%), так і для практиків (62%). Ця складна взаємодія між технічними вимогами та готовністю системи створює серйозні проблеми для підприємств, які прагнуть отримати вигоду від трансформаційного потенціалу ШІ та агентів.
«Підприємства переміщуються у все більш переповненому морі додатків SaaS із підтримкою штучного інтелекту та стикаються з цілим штормом складності інтеграції та організаційних бар’єрів», — сказав Річ Волдрон, співзасновник і генеральний директор Tray.ai. «Опитування виявило переломну точку для впровадження штучного інтелекту на підприємстві — хоча понад дві третини організацій очікують, що до 2025 року агенти штучного інтелекту будуть забезпечувати живленням більше чверті їхніх основних процесів, вони усвідомлюють, що успіх вимагає переосмислення того, як вони обробляють інтеграцію даних, безпека та доступність у всіх системах».
Інвестиційний агент Enterprise AI Agent сигналізує про необхідність масштабованої інтеграційної платформи
Опитування виявило плани здійснити значні інвестиції в агенти штучного інтелекту: 42% підприємств планують створити понад 100 прототипів агентів штучного інтелекту, а 68% щорічно витрачають 500 000 доларів США або більше на ініціативи агентів штучного інтелекту. Однак такий масштаб розгортання стикається з серйозними перешкодами без уніфікованої платформи інтеграції, про що свідчить майже половина респондентів (48%), які повідомляють, що їхні існуючі продукти інтеграційної платформи як сервісу (iPaaS) лише «дещо готові» до вимог ШІ до даних.
Складність інтеграції визначає вимоги до платформи
Організації стикаються з основними проблемами інтеграції у своїх ініціативах агентів ШІ, при цьому 42% потребують вісім або більше підключень до джерел даних. Хоча 90% підприємств вважають інтеграцію з організаційними системами «необхідною», вони наразі віддають перевагу гібридним підходам — поєднанню створення та покупки (41%), одноцільовим агентам додатків SaaS (28%) або розробці на замовлення (24%). . Очікування, що ці альтернативи доставки агентів матимуть необхідне підключення до такої кількості джерел даних, а також базові можливості безпеки та масштабування вказують на потенційну сліпу пляму в тому, як ІТ-спеціалісти планують задовольнити потреби інтеграції в масштабах підприємства.
«Ми спостерігаємо тривожну модель впровадження штучного інтелекту на підприємстві, яка нагадує перші дні впровадження хмари — організації чітко розуміють, що безперебійна інтеграція є важливою, але багато хто вибирає клаптикові підходи, які згодом виявляться дорогими. Ми бачили таку історію раніше: починаючи з користувацьких збірок і точкових рішень, неминуче призводить до складної мережі зв’язків, яку стає дедалі складніше підтримувати та масштабувати. Оскільки штучному інтелекту потрібен безпрецедентний доступ до корпоративних систем, зараз не час створювати завтрашній технічний борг», — продовжив Волдрон.
Пріоритети ШІ збалансовують операційну ефективність із впливом на клієнта
Підприємства віддають пріоритет агентам штучного інтелекту, які вирішують важливі бізнес-проблеми; найкращими випадками використання були автоматизація ІТ-сервісу (61%), обробка/аналітика даних (40%) і розробка/тестування коду (36%). Крім того, підприємства зосереджені на використанні штучного інтелекту для покращення процесів роботи з клієнтами, причому 49% віддають перевагу підвищенню задоволеності клієнтів як ключовому показнику успіху.
Опитування також показало, що підприємства розглядають штучний інтелект як спосіб підвищення ефективності, причому 64% назвали зниження витрат головним пріоритетом, а 52% прагнуть збільшити рівень автоматизації процесів. Незважаючи на акцент на підвищенні продуктивності та ефективності, 24% підприємств також бачать позитивний вплив доходу як важливий показник успіху агента ШІ.
Керівники та спеціалісти-практики діляться пріоритетами агентів штучного інтелекту, а спеціалісти-практики більш уважні до безпеки та керування даними
Дослідження виявило спільність у пріоритетах лідерства (керівник групи, менеджер/старший менеджер, директор/керівник відділу, президент/віце-президент/старший віце-президент, C-рівень) і практиків (практик, розробник, архітектор рішень, архітектор підприємства, інженер-програміст), а також незначну різницю в проблемах із розробкою та розгортанням агентів ШІ.
Автоматизація служби підтримки ІТ є головною бізнес-проблемою, розв’язання якої обидві групи будуть пріоритетними для агентів ШІ: 63% для керівництва та 55% для практиків. Інші головні пріоритети для обох груп включають оптимізацію конкретних робочих процесів, як-от розробка та тестування коду та аналітика обробки даних.
І керівництво, і практики визначили питання безпеки як головну проблему, з якою вони зараз стикаються при розробці та розгортанні агентів штучного інтелекту: 53% для керівництва та 62% для практиків. Іншими головними проблемами для обох груп були управління даними, проблеми з продуктивністю та складність інтеграції. Проте фахівці-практики віддають перевагу безпеці (62%) і управлінню даними (49%) трохи вище, ніж лідерам — 53% і 40% відповідно.
Незважаючи на те, що керівництво та практики здебільшого згодні щодо більшості викликів, невелика розбіжність у питаннях безпеки та керування даними вказує на можливість для кращого спілкування та більш єдиного погляду між цими двома групами.
Задоволення потреб у стратегічній безпеці, інтеграції та автоматизації процесів, а також цілей операційної ефективності буде важливим для успішного розгортання агентів ШІ.
Організації залишаються оптимістичними, незважаючи на тимчасові труднощі
Підприємства залишаються відданими застосуванню агентів штучного інтелекту, головними цілями яких є підвищення ефективності, підвищення продуктивності та підвищення рівня задоволеності клієнтів. Однак різниця між нинішньою повільною швидкістю та бажаною вищою швидкістю розгортання (64% хочуть тритижневе розгортання) підкреслює потребу в більш ефективних підходах до впровадження.
«Наступне покоління рішень iPaaS має піднятися, щоб відповідати унікальним вимогам ШІ. Організації усвідомлюють, що справжньою проблемою є не просто розгортання окремих агентів штучного інтелекту, а створення справді готового до штучного інтелекту середовища, яке зможе задовольнити їхні зростаючі потреби в технологічному середовищі, яке швидко змінюється», – підсумував Волдрон. «Щоб справді розкрити потенціал агентів штучного інтелекту, підприємства повинні вийти за межі фрагментованого підходу та прийняти уніфіковані компоновані платформи, які можуть зруйнувати роз'єднані одиниці, оптимізувати складні робочі процеси та створити основу для успіху ШІ в масштабах. Ті, хто не впорається з цими проблемами, ризикують залишитися позаду в бізнес-ландшафті, де все більше керується ШІ».
Методологія опитування
Результати опитування Tray.ai «Стан стратегій розробки агентів штучного інтелекту на підприємстві» ґрунтуються на результатах онлайн-опитування, яке вивчило думки 1045 американських професіоналів з корпоративних технологій в організаціях із 1000 і більше співробітників, у тому числі: 261 спеціаліста-практика 87 керівників команд, 183 менеджери, 165 директорів, 34 віце-президенти та старші віце-президенти, і 315 керівників рівня C.
Про Tray.ai
Tray.ai пропонує компоновану платформу інтеграції та автоматизації штучного інтелекту, яку підприємства використовують для перетворення штучного інтелекту та агентів штучного інтелекту на видатну ефективність бізнесу. Tray Universal Automation Cloud — це єдина платформа, готова до штучного інтелекту, яка усуває потребу в різних інструментах і технологіях для інтеграції та автоматизації складних внутрішніх і зовнішніх бізнес-процесів. Від прототипу до виробництва, з Tray.ai розробка інтеграцій, доставка інтелектуальних програм та інтеграція надійних даних у будь-якому місці є швидкими, гнучкими та безпечними.
Джерело: Tray.ai