AI агентите – решение, което търси проблем

Преходът към модели с изкуствен интелект, които могат да изпълняват задачи, а не само да генерират съдържание, все още не е набрал скорост по начина, по който технологичната индустрия отчаяно се нуждае, пише редакторът на Bloomberg Парми Олсън.

Salesforce се сблъсква с трудности в популяризирането на услугата си Agentforce сред бизнеса, макар че съществува от почти две години. Австралийската Commonwealth Bank отмени плановете си за съкращаване на 45 служители от отдела за обслужване на клиенти, след като въвеждането на агенти доведе до рязко увеличение на обажданията от потребители. А проучване на Gartner установи, че по-малко от 10% от внедряванията на агенти от страна на бизнеса водят до „стабилна“ възвръщаемост на инвестициите. Може да се твърди, че все още сме във фазата на експериментиране с тази технология, но това не може да продължи още две или три години, при положение че са заложени толкова много пари.

Разходите за трилиони долари за центрове за данни до голяма степен се основават на идеята, че агентите, а не хората, ще изразходват по-голямата част от новата изчислителна мощност, за да изпълняват безброй задачи за бизнеса и потребителите. За да се оправдае този вид инвестиция, използването на AI агенти би трябвало да се увеличи с около 2000% до 3000%.

Засега широката общественост изглежда скептично настроена към агентите. От общо 320 млн. пътувания, обработени от Uber Technologies и Uber Eats през седмицата на Хелоуин, само 500 доставки на храна и четири пътувания с такси са били осъществени чрез агент, заяви миналата седмица главният финансов директор на компанията Баладжи Кришнамурти по време на телеконференция за финансовите резултати. „Все още е много, много рано и досега наблюдаваме много ограничено приложение“, добави той.

Muse на Meta Platforms се превърна в един от най-успешните чатботове, като достигна 10 млн. потребители в САЩ и Канада в рамките на около шест седмици след стартирането си, като повече от една четвърт от тях го използват ежедневно, често за да им помага при пазаруването на онлайн оферти. (Muse все още не е достъпен в Европа.) Той също така има процент на задържане от 30% след една седмица, което е по-добър резултат от този на ChatGPT, според компанията за пазарни проучвания Sensor Tower.

Muse обаче има и проблеми. Той няма достъп до услугите на Apple, Amazon.com или някои големи банки, а някои потребители се налага да „следят“ чатбота – да проверяват дали е прочел правилно сметката или да потвърждават артикулите в количката преди покупката – не на последно място защото той може да халюцинира.

Софтуерен инженер на име Уго Нуне наскоро се оплака в Threads, че Muse му е изпратил съобщение, че не може да намери имейл от Anthropic в акаунта му в Gmail, въпреки че той не го е молил да го направи. Нуне сметна линцидента за достатъчно обезпокоителен, за да спре да използва Muse. По-късно Meta заяви, че грешка е причинила халюцинациите на модела и че проблемът е бил отстранен.

Бизнесът се сблъсква със същото предизвикателство, свързано с доверието. Обещанието на генеративния AI е, че той може да предлага помощ за общи цели и да се справя с непредвидими проблеми. Но Gartner установява, че AI агентите работят най-добре, когато са проектирани за много конкретни задачи – като съпоставяне на фактури с поръчки за покупка или обработка на въпроси, свързани със заплати – а не за широко автономна работа.

Ако агентите са най-ефективни, когато следват ясни правила, това повдига един неудобен въпрос: не може ли по-евтиният, традиционен софтуер да направи същото? Вманиачаването на индустрията от разширяването на AI възможностите в някои случаи е довела до това клиентите ѝ да заменят без нужда старата автоматизация със скъпа нова технология. Агентите може би все още са чук, който търси пирон.

Това отразява един по-широк и постоянен проблем в сферата на изкуствения интелект. Създаването на универсална технология, която е толкова революционна, колкото електричеството, може да доведе до парализа при вземането на решения и да остави крайните потребители несигурни къде и как да я използват. Технологичните компании трябва да се съсредоточат повече върху това да предоставят на корпоративните си клиенти насоки за това къде агентите могат да решават реални проблеми.

Насочени към потребителите агенти вече правят това до известна степен. Muse на Meta има раздел „Идеи“, който предлага начини, по които може да ви помогне, въз основа на предишните ви разговори и активност или по-широките цели, които сте споделили. Базираната в Сан Франциско компания Wabi – друг AI агент за потребители, създава отделни миниприложения с изображения или карти за всяка задача, която изпълнява, като същевременно приканва приятели, които също използват приложението, да изпращат съобщения на агента и помежду си относно тези задачи.

Приложението може да създаде текстова верига, в която приятелите да гласуват къде да се срещнат за вечеря през уикенда, споделяйки карта и предложен маршрут. Агентите трябва да бъдат „нещо повече от просто текст“ и да включват визуални елементи и приложения, като общуват с потребителите по начини, които вече са им познати, например групов чат, казва основателката на Wabi Евгения Куйда.

Тя е превърнала чатбот в свой център за комуникация и администрация, създавайки отделни чат-вериги с членовете на семейството си, за да организира дейности. Например Wabi задава всеки ден по един въпрос на Куйда и нейния приятел относно връзката им и разкрива отговорите им едва след като и двамата са отговорили.

Хората, които разработват агенти, вероятно трябва да мислят по-творчески, за да предложат подобни свежи и необичайни функции. Помислете как социалните мрежи въведоха нови начини за взаимодействие чрез харесвания и коментари. Агентите също биха могли да въведат полезни начини на работа или комуникация, за които не сме се замисляли досега.

Но начинът, по който хората и фирмите използват агентите днес, сочи към едно по-скромно бъдеще, отколкото това, очертано от грандиозните (и скъпи) прогнози на индустрията. Успешните продукти може би няма да завладеят широки области от живота ни, а по-скоро ще ни позволят да прехвърлим тесните, конкретни видове монотонна работа. Това означава, че агентите може би все още са далеч от експлозията на търсенето, необходима, за да оправдае разширяването на изкуствения интелект на стойност няколко трилиона долара. Технологичната индустрия трябва да намери повече пирони за своя все по-скъп чук.