Между предложениями « ИИ-агентов » и программным обеспечением RPA, которое теперь позиционируется как « усиленное ИИ », руководители малого и среднего бизнеса затрудняются с выбором. По словам Энгеррана Бульноа, президента студии искусственного интеллекта Katalyx из Экс-ан-Прованса, выбор зависит не столько от технологии, сколько от характера задачи, которую нужно автоматизировать. Он резюмирует свой подход одним вопросом: требует ли задача понимания или только исполнения?
RPA исполняет правило
RPA, или роботизированная автоматизация процессов, , это программные роботы, которые воспроизводят клики и ввод данных на компьютере. Робот следует фиксированному пути: открыть определенный экран, скопировать определенное поле, вставить его в другое место, нажать « подтвердить ». Он быстрый, надежный и недорогой при одном условии: задача всегда одинакова, а данные всегда поступают в одном и том же формате.
Переписывание заказов с клиентского портала в ERP (систему управления предприятием), ежемесячное извлечение одних и тех же показателей или отправка напоминаний в фиксированную дату относятся, по мнению г-на Бульноа, к сфере RPA или простой интеграции между двумя программами. Добавление к этому генеративного ИИ обошлось бы дороже и внесло бы неопределенность там, где она не нужна. Ограничение известно: при первом же изменении экрана или формата робот ломается, а как только задача требует прочтения свободного текста или принятия небольшого решения, он не справляется.
ИИ-агент понимает контекст
ИИ-агент исходит из цели, а не из предопределенного пути. Он читает электронное письмо, фотографию, PDF-файл или техническую спецификацию, улавливает смысл, выбирает полезное действие и выполняет его в инструментах компании. Энгерран Бульноа приводит несколько примеров, с которыми работала Katalyx. Для компании социальной и солидарной экономики, перепродающей подержанные игрушки, приложение распознает игрушку по простой фотографии, находит её бренд и артикул, а затем указывает, куда её положить, в то время как команда ранее вводила каждый товар вручную.
Для службы поддержки компании, разрабатывающей программное обеспечение для управления, вопрос заключался в том, какая часть запросов, свободно составленных клиентами, может быть автоматически классифицирована и подготовлена. Никакие фиксированные правила не покрывают эти ситуации. Однако у агента есть свои ограничения: он может ошибаться, его стоимость зависит от обрабатываемого объема, а его работу необходимо контролировать. Поэтому, по его мнению, серьёзный агент сохраняет человека в контуре для любого решения, затрагивающего компанию: он предлагает, человек утверждает.
Три вопроса перед покупкой
Консультант предлагает сначала проверить, всегда ли входные данные имеют одинаковый формат. Если да, достаточно интеграции или RPA. Если они поступают в виде электронных писем, документов или фотографий, актуальным становится ИИ-агент. Затем он советует оценить стоимость ошибки: чем она дороже, тем больше должно быть человеческого контроля. По его словам, агент, который подготавливает, и человек, который утверждает, часто остаются более рентабельными, чем робот, который ломается без предупреждения.
Последний вопрос касается частоты. Задача, выполняемая десять раз в месяц, не оправдывает ни робота, ни агента, и лучше обучить команду использованию ИИ-ассистента. Задача, повторяемая сотни раз в неделю, напротив, заслуживает специального инструмента. В большинстве малых и средних предприятий, с которыми работает Katalyx, выбранное решение, это ни « только RPA », ни « только агент », а процесс, в котором каждый инструмент делает то, что умеет: интеграция для передачи данных, ИИ-агент для чтения и подготовки, человек для принятия решений. Перед любыми инвестициями Энгерран Бульноа рекомендует составить перечень повторяющихся задач с указанием их объёма и стоимости, поскольку, по его мнению, этот список покажет, где ИИ действительно приносит выгоду, а где достаточно более простого инструмента.
