БУДУЩЕЕ ГИБРИДНОЙ РАБОЧЕЙ СИЛЫ

Изображение: rawpixel.com/Freepik

В когнитивную эпоху технологии перестают быть просто инструментом; они становятся активным участником принятия решений. Когнитивные предприятия непрерывно учатся, адаптируются и совершенствуются, используя ИИ, расширяя человеческий интеллект. Агентский ИИ может привести к появлению гибридной рабочей силы, отмечают аналитики Всемирного экономического форума. Компании, способные внедрять и масштабировать эти системы, превращая их в «мозг предприятия» через интеллектуальных ИИ-агентов, получат значительные конкурентные преимущества. Однако этот переход требует не только технологических инвестиций, но и стратегического подхода к интеграции и, что крайне важно, ответственного отношения к влиянию на будущее труда и общества.

Когнитивная эра обещает изменить то, как предприятия функционируют, конкурируют и растут. В недавнем исследовании Harvard Business Review 86% генеральных директоров признали, что растущая сложность — это уже не просто вызов, а барьер для роста.

Что мешает принимать лучшие решения? Для многих предприятий это сочетание факторов: нехватка специализированных талантов, фрагментированные системы, неэффективные ручные процессы и ошеломляющие объёмы данных. Эти давления усугубляются быстро меняющимися ожиданиями клиентов и необходимостью реагирования в реальном времени.

Исторически технологические революции расширяли наши физические возможности — от парового двигателя до сборочной линии. Но сегодняшняя трансформация отличается. Мы вступаем в новую эру, где технология перестаёт быть просто инструментом; она становится активным участником принятия решений. Усиливая наши когнитивные способности, искусственный интеллект переопределяет природу работы, лидерства и стратегии. Это начало когнитивной эры — эпохи, когда человеческий интеллект расширяется за счёт машин, которые воспринимают, учатся и действуют рядом с нами, — подчеркнули авторы статьи.

Чтобы преуспеть в сегодняшней среде, бизнесы должны выйти за рамки постепенных улучшений, отметили аналитики ВЭФ. Им нужны интеллектуальные, масштабируемые системы, способные работать с минимальным вмешательством человека. Именно здесь начинает формироваться когнитивное предприятие.

Когнитивные предприятия непрерывно учатся и адаптируются

Когнитивные предприятия непрерывно учатся, адаптируются и совершенствуются, используя ИИ. Они выходят за рамки автоматизации, обеспечивая более быстрые, точные и адаптивные действия в рамках стратегии и её реализации. Это лучше всего понимать как интеллектуальный маховик: самоподдерживающийся цикл, в котором восприятие, мышление, действие и обучение постоянно суммируются, ускоряя производительность предприятия.

Чтобы понять силу когнитивных предприятий, авторы предлагают рассмотреть индустрию такси. На протяжении десятилетий традиционная модель такси оставалась неизменной, оторванной от технологий, со статичным ценообразованием и ограниченной доступностью. Затем появились Uber и его аналоги: цифровые предприятия, основанные на данных в реальном времени, прогностических алгоритмах и координации платформ.

В течение нескольких лет платформы вызова такси достигли и превзошли масштабы, на достижение которых традиционным такси потребовалось 80 лет. Встраивая интеллект в каждое взаимодействие между водителем и пассажиром, эти платформы оптимизировали маршруты, сократили время простоя и раскрыли огромные сетевые эффекты, превратив удовлетворённость клиентов в доминирование.

Это было не просто лучшее обслуживание; это было более умное, быстрое и адаптивное обслуживание. Это отличительная черта когнитивного предприятия.

ИИ-агенты приводят в действие когнитивные предприятия

Технология, приводящая в действие когнитивные предприятия, представлена в виде ИИ-агентов. Эти агенты могут выполнять широкий круг задач в зависимости от их роли, сложности управляемых ими действий, их размещения внутри предприятия и базовой технологии, которая их питает. Понимание этих четырёх измерений помогает прояснить как их текущие применения, так и будущий потенциал.

Выполняемая роль

ИИ-агенты могут выполнять несколько ролей, которые включают:

〶 Информирование путём выявления закономерностей в данных и объяснения происходящего.

〶 Прогнозирование будущих тенденций или симуляция потенциальных сценариев для руководства планированием.

〶 Выполнение задач в масштабе, что обеспечивает скорость и операционную эффективность.

〶 Создание нового контента — будь то текст, визуальные материалы или медиа — для поддержки коммуникации и вовлечения.

〶 Рекомендация оптимальных действий на основе контекста, данных и намерения в реальном времени.

〶 Организация усилий нескольких специализированных агентов для решения сложных, взаимосвязанных проблем.

Уровень сложности

ИИ-агенты работают в широком спектре сложности, от простых инструментов до высокосложных систем. На самом базовом уровне они функционируют как ультраузкие модели, извлекающие информацию для ответа на один, хорошо определённый вопрос без рассуждений или планирования.

По мере их совершенствования агенты могут автономно организовывать рабочие процессы по областям, гармонизируя данные и управляя сложными процессами. На самом высоком уровне сегодня агенты могут координировать несколько специализированных агентов, каждый со своим собственным надзором и управлением, для выполнения адаптивных, общекорпоративных рабочих процессов.

Функция предприятия

Агенты могут быть внедрены в широкий спектр бизнес-функций, включая маркетинг, продажи, операции, разработку продуктов, HR, стратегию и финансы, где они повышают как качество решений, так и операционную эффективность.

Примеры включают агентов, которые генерируют информацию о клиентах, прогнозируют спрос, оптимизируют операции и поддерживают планирование стратегических сценариев, среди прочих высокоэффективных применений.

Тип технологии

ИИ-агенты формируются типами технологий, на которых они построены, такими как прогностический, генеративный ИИ и ИИ-рабочие процессы.

Прогностический ИИ позволяет агентам прогнозировать результаты, моделировать сценарии и принимать решения на основе данных, в то время как генеративный ИИ обеспечивает создание нового контента, от текста и изображений до кода и медиа, поддерживая более динамичные и персонализированные выводы. Наконец, структурированные ИИ-рабочие процессы интегрируют несколько моделей и инструментов для управления сложными, многоэтапными задачами.

Эти четыре измерения определяют, как агент воспринимает, рассуждает и действует, определяя его сферу, сложность и потенциальное влияние внутри предприятия. Они предлагают структурированный подход к проектированию и оценке ИИ-агентов.

ИИ-агент как мозг предприятия

Многие предприятия исследуют ИИ-агентов, но усилия часто остаются фрагментированными, ограниченными отдельными функциями и низкими по сложности. Без координации эти агенты не могут раскрыть свой полный потенциал.

ИИ-агент решает эту проблему, интегрируя отдельных агентов в связную, согласованную со стратегией систему, обогащённую специфическими для сектора знаниями. Вместо того чтобы функционировать как автономные инструменты, агенты сотрудничают на всём предприятии.

Эта оркестровка интеллекта — то, что обеспечивает истинную трансформацию в масштабах всей организации. Чтобы масштабировать этот подход, предприятиям нужны нечто большее, чем универсальные ИИ-решения. Им требуются специализированные корпоративные ИИ-платформы, предназначенные для развёртывания, координации и развития интеллектуальных агентов в масштабе. Как и в прошлые технологические сдвиги, появляются новые игроки инфраструктуры, чтобы заполнить эту роль — Oracle и SAP когнитивной эры.

Внедрение ИИ-агента через такие платформы позволяет компаниям перейти от изолированных экспериментов к интеллектуальным системам, которые учатся и действуют согласованно по всем бизнес-функциям. Но этот переход не мгновенный, он требует пути становления по трём измерениям:

〶 Расширение использования агентов по функциям (широта)

〶 Повышение сложности и автономности (глубина)

〶 Обеспечение бесшовной координации (интеграция)

Прогресс по этим измерениям определяет, насколько эффективно предприятие может функционировать как по-настоящему когнитивная организация — интеллектуальная, адаптивная и согласованная от начала до конца.

Будущее гибридной рабочей силы

По мере того как ИИ-агенты становятся всё более способными, эра предприятий, состоящих только из людей, подходит к концу. Генеральные директора вскоре будут управлять не только людьми, но и гибридными рабочими силами, состоящими из людей и интеллектуальных агентов. Этот сдвиг ставит критический вопрос: куда это ведёт?

Некоторые эксперты предвидят будущее, где агентский ИИ и корпоративные платформы настолько продвинуты, что один человек сможет управлять всей компанией. В этой модели каждая операционная, стратегическая и ориентированная на клиента задача обрабатывается сетью ИИ-агентов, бесшовно координируемых через центральную платформу. Ещё более радикальной является возможность полностью автономных предприятий, работающих без какого-либо участия человека.

Хотя это может показаться далёким, основы уже заложены. По мере того как принятие решений становится встроенным и автоматизированным, роли человека сместятся от выполнения к надзору и инновациям. Меньшее количество людей может оказывать большее влияние, усиленное интеллектуальными агентами.

Однако это будущее несёт в себе глубокие социальные последствия. Если машины могут воспроизводить познание, что станет с человеческим трудом, ценностью и смыслом? Когнитивное предприятие должно определяться не только производительностью, но и тем, как оно способствует человеческому прогрессу. По мере нашего продвижения вперёд обеспечение того, чтобы ИИ расширял, а не заменял человечество, является ответственностью, которую разделяют лидеры, политики и общество в целом, заключили аналитики ВЭФ.