Wizja Przyszłości Pracy Sztucznej Inteligencji Według Satyi Nadelli
Ten artykuł analizuje wizję przyszłości pracy Satyi Nadelli, skupiając się na agentach AI, Copilocie jako interfejsie użytkownika dla AI oraz łatwości tworzenia tych agentów.
Agenci AI w Przyszłości Pracy
Satya Nadella przewiduje przyszłość pracy, która będzie ściśle zintegrowana ze sztuczną inteligencją. Wierzy, że agenci AI, posiadający zdolności rozumowania, planowania i zapamiętywania, staną się integralną częścią różnych doświadczeń zawodowych.
Rodzaje agentów AI:
- Agenci osobiste: będą służyć indywidualnym użytkownikom.
- Agenci zespołowi: będą działać w kontekście zespołu.
- Agenci organizacyjni/procesów biznesowych: będą wspierać określone procesy organizacyjne.
- Agenci międzyorganizacyjni: będą ułatwiać interakcje między organizacjami.
Agenci AI wzbogacą istniejące narzędzia cyfrowe i infrastrukturę, fundamentalnie zmieniając sposób wykonywania pracy.
Copilot jako Interfejs dla AI
Nadella postrzega Copilota jako główny interfejs do interakcji ze sztuczną inteligencją, podobnie jak komputery i telefony służą jako interfejsy dla technologii cyfrowej. Podkreśla, że nawet w świecie z wieloma autonomicznymi agentami nadal będą występować sytuacje, w których interwencja człowieka będzie konieczna, takie jak udzielanie uprawnień lub obsługa wyjątków. Copilot zapewni platformę do tych interakcji.
Procesy Pracy oparte na AI
Nadella wskazuje „Pages” jako przykład nowego doświadczenia użytkownika zaprojektowanego dla procesów pracy opartych na AI. Platforma ta umożliwia użytkownikom pobieranie informacji z sieci lub ich pracy i organizowanie ich w dokumenty. Co ważne, ułatwia współpracę między AI a ludźmi, zacierając granice między tradycyjnymi procesami pracy a procesami wspomaganymi przez AI.
Tworzenie Agentów AI: Proste jak Tworzenie Arkusza Kalkulacyjnego
Jednym z kluczowych wniosków z wizji Nadelli jest łatwość, z jaką można tworzyć agentów AI. Porównuje ten proces do tworzenia prostego arkusza kalkulacyjnego w Excelu. Podkreśla, że dzięki narzędziom takim jak Copilot Studio użytkownicy mogą budować agentów AI przy użyciu podejścia low-code/no-code.
Przykład tworzenia agenta serwisowego:
- Podaj systemowy monit: Powiedz agentowi, jaka jest jego rola.
- Połącz źródła danych: Skieruj agenta do witryny SharePoint z odpowiednimi dokumentami i innymi systemami, takimi jak Dynamics.
W rezultacie powstaje funkcjonalny agent AI zdolny do prowadzenia rozmów i wykonywania zadań. Nadella postrzega tych agentów jako nową formę aplikacji.
Demonstracja Mocy Agentów AI: Studium Przypadku McKenzie
Źródła podają szczegółowy przykład agenta AI opracowanego dla firmy konsultingowej McKenzie. Agent ten automatyzuje przetwarzanie przychodzących wiadomości e-mail od potencjalnych klientów, zadanie, które wcześniej było wykonywane ręcznie.
Jak działa agent:
- Wyzwalacz e-mail: Agent monitoruje wyznaczony adres e-mail i aktywuje się po otrzymaniu nowej wiadomości e-mail.
- Analiza i rozumienie: Agent rozszyfrowuje treść wiadomości e-mail, identyfikując cel zaangażowania, sprawdzając wcześniejsze interakcje i mapując potrzeby klienta na wiedzę specjalistyczną firmy.
- Znalezienie odpowiedniej osoby: Agent określa odpowiedniego partnera w McKenzie do obsługi zaangażowania.
- Podsumowanie i tworzenie wiadomości e-mail: Agent generuje zwięzłe podsumowanie żądania klienta i tworzy projekt wiadomości e-mail do przypisanego partnera.
Korzyści z agenta AI:
- Skrócony czas realizacji: Agent znacznie skraca czas reakcji na potencjalnych klientów.
- Zredukowane obciążenie administracyjne: Automatyzując przetwarzanie wiadomości e-mail, agent zwalnia zasoby ludzkie.
- Skalowalność: Agent może obsługiwać dużą liczbę wiadomości e-mail i kontaktów z klientami jednocześnie.
Kluczowe funkcje podkreślone w demonstracji:
- Programowanie w języku naturalnym: Agent jest programowany za pomocą instrukcji w języku naturalnym, podobnie jak w przypadku delegowania zadań ludzkiemu współpracownikowi.
- Wyzwalacze i zdarzenia: Agent może być ustawiony tak, aby reagował na różne zdarzenia w różnych systemach.
- Integracja wiedzy: Agent uzyskuje dostęp do wielu źródeł wiedzy, w tym dokumentów, witryn SharePoint i baz danych.
- Akcje i przepływy pracy: Agent wykonuje akcje, takie jak wyodrębnianie istotnych informacji, podsumowywanie tekstu i interakcja z innymi systemami.
- Interwencja człowieka i obsługa wyjątków: Agent jest zaprojektowany tak, aby eskalować sytuacje do menedżerów, gdy jest to konieczne, na przykład gdy wyznaczony partner jest niedostępny.
- Monitorowanie aktywności i analityka: Użytkownicy mogą monitorować aktywność i wydajność agenta za pośrednictwem panelu aktywności i karty analityki.
Przyszłość Agentów AI: Warstwa Orkiestracji
Studium przypadku McKenzie pokazuje potencjał agentów AI do usprawniania i automatyzacji procesów w różnych branżach. Łatwość tworzenia, w połączeniu z możliwością integracji z istniejącymi systemami, pozycjonuje agentów AI jako potężne narzędzie do poprawy wydajności i produktywności. Nadella przewiduje przyszłość, w której organizacje będą wykorzystywać „warstwę orkiestracji” połączonych agentów AI współpracujących ze sobą w celu automatyzacji zadań i przepływów pracy w różnych działach i funkcjach.
Wnioski
Wizja przyszłości pracy Satyi Nadelli przedstawia obraz świata głęboko zintegrowanego ze sztuczną inteligencją. Agenci AI, wspierani przez platformy takie jak Copilot, staną się niezbędnymi narzędziami dla jednostek, zespołów i całych organizacji. Łatwość budowania i wdrażania tych agentów, w połączeniu z ich zdolnością do uczenia się i adaptacji, sugeruje, że ta przyszłość jest bliżej niż nam się wydaje.
Polski 
English