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 ∆ηµιουργικής) 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 το 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.
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/
