Внедрение агентного ИИ в масштабах предприятия: инфраструктура, надежность и риски (автор: Ран Ар...

Описание: Агентный ИИ внедряется в качестве производственной инфраструктуры в корпоративных средах, однако существующие фреймворки остаются ненадежными для критически важных операций. Дейв Собел и Рон Арусси из Muxi подчеркнули, что, хотя агенты ИИ функциональны — особенно в недетерминированных контекстах, таких как поддержка клиентов, — ожидания детерминированной надежности, основанной на рабочих процессах, не оправдываются. Переход от демонстрационных агентов к инструментам производственного масштаба привлекает повышенное внимание к вопросам надежности, наблюдаемости и, особенно, к риску зависимости от поставщика для поставщиков управляемых услуг (MSP) и их клиентов.

В настоящее время оперативное внедрение агентов ИИ тяготеет к ролям с минимальным операционным риском, таким как чат-боты для взаимодействия с клиентами или внутренние помощники руководителей аппарата. Арусси объяснил, что, хотя такие агенты могут автоматизировать начальные уровни поддержки и внутренние ежедневные брифинги, их непредсказуемость и потенциальная возможность ошибок ограничивают их использование в процессах, требующих строгого контроля и подотчетности. Он выделил два основных варианта использования — внешний (поддержка клиентов) и внутренний (персонализированное управление информацией), — особо отметив, что на данном этапе агенты лучше всего подходят для дополнения, а не для полной автоматизации сложных рабочих процессов.

Критический риск для MSP заключается в попытке адаптировать существующие программные платформы для поддержки агентов, что приводит к усложнению интеграции и увеличивает вероятность операционных сбоев. Специализированная инфраструктура для агентного ИИ обеспечивает лучшее соответствие между возможностями ИИ и производственными требованиями, при этом Арусси отмечает значительное снижение частоты ошибок и улучшенный контроль при использовании нативных инструментов. Открытый исходный код определяется как основополагающий элемент для разработки ИИ, но он сопряжен со своими рисками, особенно в отношении качества кода третьих сторон и долгосрочной устойчивости проектов, управляемых сообществом.

Практические последствия для MSP и поставщиков ИТ-услуг очевидны: необходим осторожный, поэтапный подход к внедрению, ориентированный на варианты использования с низким уровнем риска, в сочетании со строгим контролем прав доступа агентов и надежными журналами аудита. Лицам, принимающим решения, следует избегать предположений о том, что агенты работают с той же надежностью и подотчетностью, что и традиционное программное обеспечение, уделять приоритетное внимание операционной прозрачности и обеспечивать четкое определение и соблюдение ответственности за действия агентов на уровне внедрения. Зависимость от поставщика и происхождение программного обеспечения остаются серьезными проблемами управления по мере перехода агентного ИИ от эксперимента к инфраструктуре.

💼 Все наши спонсоры

Поддержите поставщиков, которые поддерживают шоу:
👉 https://businessof.tech/sponsors/

⸻

🚀 Присоединяйтесь к Business of Tech Plus

Получите эксклюзивный доступ к аналитическим отчетам, анализу поставщиков, брифингам для руководителей и многому другому.

👉 https://businessof.tech/plus

⸻

🎧 Подпишитесь на Business of Tech

Хотите слушать шоу в своем любимом приложении для подкастов или предпочитаете письменные версии каждой статьи?

📲 https://www.businessof.tech/subscribe

⸻

📰 Ссылки и источники к статьям

Ищете ссылки на сегодняшние статьи?
Все сценарии эпизодов — со ссылками на источники — размещены по адресу:
🌐 https://www.businessof.tech

⸻

🎙 Хотите стать гостем?

Предложите свою историю или примите участие в программе Business of Tech: Ежедневные 10-минутные обзоры ИТ-услуг:
💬 https://www.podmatch.com/hostdetailpr...

⸻

🔗 Подписывайтесь на Business of Tech

LinkedIn:   / 28908079  
YouTube:    / mspradio  
Bluesky: https://bsky.app/profile/businessof.tech
Instagram:   / mspradio  
TikTok:   / businessoftech  
Facebook:   / mspradionews