Контекстно-ориентированный ИИ для бизнес-решений
Эксперты отмечают, что для перехода ИИ от экспериментов к повседневным операциям требуется подключение моделей к реальным бизнес-процессам и данным. Без операционного контекста агенты рискуют игнорировать ограничения и принимать неверные решения.
Компании получают возможность точнее оценивать применимость ИИ в конкретных процессах и снижать риски при масштабировании. Такой подход помогает сосредоточить ресурсы на задачах с наибольшей отдачей.
Devavrat Shah, главный научный сотрудник Celonis, указывает на необходимость «интеллекта решений», при котором ИИ-агенты понимают роль отдельных задач внутри бизнес-процессов. Без этого даже сильные модели могут упускать важные ограничения и тратить избыточные вычислительные ресурсы.
Решение предлагается начинать с подключения ИИ к существующим процессам и данным предприятия. Организациям рекомендуется выбирать конкретное бизнес-решение, выделять его наиболее сложные этапы и проверять, способно ли ИИ улучшить их, измеряя прирост скорости и ценности.
При успешном внедрении повторяющиеся задачи можно автоматизировать, а сотрудников переориентировать на стратегические решения. Для этого требуется обучение персонала, чтобы сотрудники могли интерпретировать результаты работы агентов.
По материалам
