🧰 IBM laiž klajā “Enterprise Advantage”, lai palīdzētu uzņēmumiem paplašināt aģentūru mākslīgo intelektu ↗
IBM piedāvā platformorientētāku pieeju aģentūru mākslīgā intelekta ieviešanai lielās organizācijās — mazāk zinātniskās fantastikas demonstrāciju, vairāk pārvaldītas santehnikas. Ideja ir atkārtoti izmantot aktīvus, standartizēt komandu veidošanas veidu un neļaut katrai nodaļai izveidot savu mazo mākslīgā intelekta valstību.
Viņi arī stingri uzstāj uz "iekļaušanos jau esošajā sistēmā", nevis pilnīgu pārbūvi, kas izklausās pārliecinoši, līdz brīdim, kad sastopaties ar mantotu sistēmu. Tomēr mērķis ir skaidrs: padarīt aģentu ieviešanu atkārtojamu, nevis pielāgotu.
🧭 e& un IBM iestrādā aģentūru mākslīgo intelektu pārvaldības un atbilstības darbplūsmās ↗
Šoreiz mazāk runa ir par “sarunu ar botu” un vairāk par “mākslīgo intelektu, kas mīt jūsu riska un atbilstības mehānismā” — nepievilcīgu vietu, kur kļūdas ātri un dārgi kļūst. Galvenā ideja ir aģentūru automatizācija ar drošības barjerām un izsekojamību, kas iestrādāta jau no paša sākuma.
Viņi to attēlo kā pāreju no asistentiem, kas atbild uz jautājumiem, uz aģentiem, kas stingri kontrolē izpilda darbības. Tas ir spēcīgi – un arī tas, kas liek cilvēkiem nedaudz taisnāk sēdēt.
📈 IBM pētījums liecina, ka mākslīgais intelekts veicinās gudrāku uzņēmumu izaugsmi līdz 2030. gadam ↗
IBM vadītāju aptauja būtībā apgalvo: uzņēmumi sagaida, ka mākslīgais intelekts (MI) ne tikai efektivitātes ieguvumus, bet arī reālu izaugsmi, taču daudziem vadītājiem joprojām nav skaidra plāna par to, kur nonāks šī vērtība. Šī pretruna šķiet dīvaini mierinoša – tas attiecas ne tikai uz jums.
Svarīga tēma ir integrācija: “mākslīgais intelekts malā” daudz nepārveido. Pastāv arī klusāka virzība uz vairāku modeļu stratēģijām un mazākiem modeļiem, kas veic vairāk darba, kas izklausās pēc pragmatiska soļa prom no tīras mērogošanas par katru cenu... vai vismaz tā šķiet.
🎓 Paziņota pasaulē pirmā mākslīgā intelekta partnerība starp Mančestras Universitāti un Microsoft ↗
Mančestra apgalvo, ka tas kļūs universāls: piekļuve Microsoft 365 Copilot, kā arī apmācība visiem darbiniekiem un studentiem. Šī stratēģija balstās uz prasmēm, vienlīdzību un atbildīgu lietošanu, nevis tikai uz "produktivitātes pieaugumu".
Praksē tas varētu nozīmēt mazāk nevienmērīgu grupu, kurās "daži cilvēki pārzina rīkus, citi ne". Vai arī tas varētu nozīmēt daudz politikas, daudz debašu un visbeidzot konsekventāku bāzes līniju visā universitātes teritorijā.
🧑💼 Vai mākslīgais intelekts aizstās darbavietas? Antropiskais ziņojums atklāj, ka atbilde nav tik vienkārša ↗
Anthropic darbs šeit (izmantojot to, kā cilvēki praksē izmanto Claude) norāda, ka mākslīgais intelekts šobrīd vairāk ir “uzdevumu palīgs”, nevis “darbu dzēšana”. Cilvēki atbrīvojas no darba daļām, nevis nodod veselas lomas.
Interesanti ir nianse: ietekme ievērojami atšķiras atkarībā no profesijas un tā, kuru darba daļu var automatizēt. Tas ir līdzīgi kā mēģināt prognozēt vētru, vērojot vienu mākoni – var redzēt kaut ko, bet ne visu laikapstākļu sistēmu.
🧪 ES un ASV kopīgi mākslīgā intelekta principi zāļu rūpniecībai ↗
ES un ASV zāļu regulatori ir vienojušies par kopīgiem principiem attiecībā uz “labu mākslīgā intelekta pārvaldību” dzīvības zinātņu jomā — pārraudzība, riska pārvaldība un skaidrāka atbildība. Nevis uzkrītoši, bet tieši tā nemanāmi ietekmē to, kas tiek veidots.
Galvenais uzdevuma būtība ir šāda: protams, izmantojiet mākslīgo intelektu, bet padariet to garlaicīgi auditējamu un caurspīdīgu attiecībā uz tā iederību, lietojumu un atbildību, ja tas noiet greizi.
Bieži uzdotie jautājumi
Kas ir IBM Enterprise Advantage pakalpojums aģentu mākslīgajam intelektam?
IBM “Uzņēmuma priekšrocība” tiek reklamēta kā platformas pirmais veids, kā ieviest aģentūru mākslīgo intelektu lielās organizācijās, neuzskatot katru ieviešanu par pielāgotu, vienreizēju iniciatīvu. Uzsvars tiek likts uz koplietotu resursu atkārtotu izmantošanu, standartizētu komandu aģentu veidošanas veidu un izvairīties no sadrumstalotības “pa nodaļām”. Tajā arī uzsvērta iekļaušanās esošajās vidēs, nevis pilnīgas pārbūves pieprasīšana, lai ieviešanas būtu atkārtojamas, pārvaldītas un vieglāk mērogojamas.
Kā aģentūru mākslīgais intelekts atšķiras no tērzēšanas robota vai mākslīgā intelekta asistenta, piemēram, Copilot?
Aģentu mākslīgais intelekts tiek definēts ne tik daudz kā “jautājumu atbildēšana”, bet gan vairāk kā “soļu izpilde” darbplūsmas ietvaros. Tā vietā, lai apstātos pie ieteikumiem, aģents var veikt darbības saskaņā ar definētiem noteikumiem. Šī pāreja paaugstina likmes, tāpēc ziņojumapmaiņa lielā mērā balstās uz drošības barjerām, izsekojamību un kontroli, īpaši, ja aģenti darbojas uzņēmējdarbībai kritiski svarīgu procesu ietvaros.
Ko nozīmē “platformprimāri”, mērogojot aģentūru mākslīgo intelektu vairākās komandās?
Platformu pirmajā vietā balstīta pieeja nozīmē kopīgu pamatu veidošanu — rīkus, modeļus, pārvaldību un atkārtoti izmantojamus komponentus —, lai komandas atsevišķi neatjaunotu vienas un tās pašas aģentu iespējas. Mērķis ir samazināt pielāgotu versiju skaitu un nodrošināt konsekventu izvietošanu visās nodaļās. Praksē tieši “pārvaldītā santehnika” palīdz aģentu ieviešanas mērogošanai, neveidojot katrai grupai atsevišķu mākslīgā intelekta steku.
Kā pārvaldības un atbilstības aizsargbarjeras tiek integrētas aģentūru mākslīgā intelekta darbplūsmās?
Šeit uzmanības centrā ir aģentūru automatizācija riska un atbilstības mehānismā, kur kļūdas var būt dārgas. Prezentācijā uzsvērta drošības barjeru un izsekojamības nozīme jau no paša sākuma, lai darbības paliktu kontrolētas un auditējamas, nevis ad hoc. Tas atbilst regulatoru, piemēram, ES un ASV zāļu regulatoru, plašākajam spiedienam uz skaidrāku atbildību, uzraudzību un riska pārvaldību mākslīgā intelekta jomā augstas likmes vidēs.
Ko IBM pētījums liecināja par mākslīgā intelekta ietekmi uz uzņēmējdarbības izaugsmi līdz 2030. gadam?
Aptaujas tēma ir tāda, ka vadītāji sagaida, ka mākslīgais intelekts (MI) ne tikai efektivitātes pieaugumus, bet arī reālus izaugsmes rezultātus, taču daudziem joprojām trūkst skaidra plāna par to, kur tiks gūta vērtība. Tiek uzsvērta integrācija: “MI blakus” daudz nemainīsies, ja tas netiks integrēts darba veikšanas veidā. Tas arī norāda uz vairāku modeļu stratēģijām, kur mazāki modeļi pragmatiskās ieviešanas gadījumā uzņemas vairāk darba.
Vai mākslīgais intelekts aizstās darbus vai galvenokārt automatizēs daļu no tiem?
Pamatojoties uz to, kā cilvēki praksē izmanto Claude (kā ziņo Anthropic un aplūkots šeit), ietekme pašlaik vairāk izskatās pēc palīdzības uzdevumu līmenī, nevis pilnīgas darba vietas aizstāšanas. Cilvēki atbrīvojas no darba daļām, nevis veselām lomām pilnībā. Efekts ir ļoti atšķirīgs atkarībā no profesijas un tā, kuras darba daļas ir automatizējamas, atstājot rezultātus nevienmērīgus un ļoti atkarīgus no konteksta.