AI agenti nejsou imunní vůči izolovaným systémům
AI agenti představují pokročilý nástroj, který umí autonomně vykonávat složité úkoly, učit se z praxe a využívat další software jako nástroje. Tento přechod od běžných chatbotů k agentům pracujících za nás slibuje výrazný nárůst produktivity a automatizaci až 15 % rutinních firemních rozhodnutí do roku 2028. Přesto však ani tyto sofistikované technologie nejsou zproštěny známých problémů IT světa – tzv. sil, tedy izolovaných systémů či oddělených datových a aplikačních bloků, které brání efektivnímu propojení a spolupráci.
Pro firmy to znamená, že pokud jsou jejich AI agenti rozděleni do oddělených funkcí nebo nemají přístup k důležitým datům a aplikacím, jejich přínosy se rychle zmenšují. Náklady, čas i možnosti skutečné synergické práce stagnují či klesají, což znevýhodňuje návratnost investice do AI agentů.
Silo efekt u AI agentů a jeho důsledky
Problémem je, že firmy často nasazují samostatné AI agenty pro různé oblasti – např. jeden agent pro prodej, druhý pro nákup a třetí pro správu zákaznických vztahů – a tyto agenti mezi sebou nesdílejí informace ani nezvládnou efektivně spolupracovat při řešení složitějších situací. Taková situace je přirovnána k najímání několika subdodavatelů na stavbu domu, přičemž je jim odepřen přístup ke společným nástrojům a komunikaci – výsledkem je špatně postavený dům, respektive neefektivní síť AI agentů.
Další problematickou stránkou jsou agenty izolující se od existujících technologií podniku. Příklad: HR agent, který má na starosti koordinaci dovolených, ale nemá přístup ke kalendářům a potřebným dokumentům, nebo IT agent, který nemůže využít data z minulých incidentů či helpdesku. Takový agent nemůže plnit své úkoly, což je ztráta investovaných zdrojů.
Silo efekt navíc znesnadňuje správu a zabezpečení AI agentů. Bez jednotné platformy k řízení a kontrole mohou problémy jako předsudky, bezpečnostní rizika nebo nekontrolované chování agentů zůstávat nepovšimnuté a eskalovat.
Jak dosáhnout skutečného přínosu AI agentů
Klíčem je odstranění fragmentace a vytvoření jednotného datového prostředí, které sjednotí strukturovaná i nestrukturovaná data pohánějící AI. Podle průzkumů až 72% lídrů považuje interní data firmy za zásadní pro naplnění potenciálu generativní AI.
Důležitá je také existence hybridní kontrolní platformy, která automatizuje a sjednocuje přístup ke všem datům, API, aplikacím a systémům napříč firmou. Budoucnost AI agentů vidíme v týmech agentů, které koordinuje centrální hub – analogický „generální dodavatel“ celé sítě AI subdodavatelů.
Tím se zvyšuje i dohledovatelnost a bezpečnost, protože správa agentů neprobíhá kus po kuse, ale z jednoho centrálního bodu. Bezpečnostní a řídící týmy tak mohou automaticky reagovat například na „stínové“ nasazení agentů mimo pravidla, a řídit je do správných procesů.
Investice do AI agentů by proto měla jít ruku v ruce s investicemi do jejich integrace, orchestrace a bezpečnostního řízení. Bez těchto opatření by výsledkem nebyla souhra a synergický efekt, ale jen soubor izolovaných částí, které nejsou víc než suma svých jednotlivých schopností.
Zdroj: TechRadar
