오늘날의 Technol .G 환경에서 AI는 혁신과 새로운 비즈니스 모델을 주도하는 주요 촉매제입니다. 기본 텍스트 및 이미지 생성으로 시작된 것은 인간 검사를 통해 정교한 자율 시스템에서 개발되어 비즈니스에 경쟁력있는 우위를 제공하는 확장 가능하고 효율적인 솔루션을 제공합니다.
우리가 수십 년 동안 되돌아 보면 아마존의 Alexza 및 Apple Pal Siri와 같은 가상 어시스턴트는 주로 단일 기술 도구로 설계되었습니다. 그들의 기능은 종종 음악 재생, 미리 알림 설정 또는 기본 정보 제공과 같은 특정 명령으로 제한되었습니다.
설립 당시 획기적인 작업을 수행 할 때이 가상 어시스턴트는 명확하게 정의 된 매개 변수로 운영되어 정보를 통합하거나 다른 도메인에서 정보를 복잡하게하는 능력이 부족합니다. 그들의 유용성은 중요하지만, 그들의 독특한 본질로 둘러싸여있었습니다.
그러나, AI 개발의 현재 경로는 현재 엔터프라이즈 직물 에이전트에 포함 된 자율적 인 에이전트의 출현을 가리킨다. 이러한 고급 AI 시스템은 다양한 소스의 정보의 처리 및 합성을 위해 설계되어보다 복잡한 할당에 대처하고 수녀 상호 작용에 참여할 수 있습니다.
이러한 전환은 추가 개혁 일뿐 만 아니라 AI 잠재력을 기본적으로 정의하여 에이전트가 맥락을 이해하고, 요구를 기대하며, 상호 작용을 통해 시간이 지남에 따라 영향력을 향상시킬 수 있도록합니다. 이러한 용량의 점프는 더 유동적이고 직관적 인 사용자 경험을 제공하여 다양한 작업 사이의 거리를 제거하고 문제를 해결합니다.
HClsoftware의 최고 제품 책임자.
고객 및 기업 A.I.
AI의 광범위한 세계는 각각 다른 응용 분야와 효과를 가진 두 가지 주요 영역에서 자세히 설명 할 수 있습니다.
소비자 AI : Chatgapt와 같은 매일 AI는 개별 장치에서 발견되어 개인 생산성과 기능을 가속화합니다. 그러나 이들은 사용자 프롬프트가 필요한 대량의 반응성 도구입니다.
엔터프라이즈 AI : 비즈니스 중심 AI, 산업의 최적화 운영, 결정 및 자동화. 예를 들어 의료 진단에 대한 AI, 금융 사기 조사 또는 예측 유지 보수가 포함됩니다. 목적은 효율성과 경쟁력있는 이점을 창출하는 것입니다.
소비자와 엔터프라이즈 AI의 차이는 분류에 유용 할 때 AI 기술이 성숙함에 따라 점점 더 모호 해지고 있습니다. 처음에는 고객 수요에 의해 운영되는 자연어 프로세스 및 기계 학습의 진행 상황이 이제 엔터프라이즈 환경 및 부회장의 급증 응용 프로그램을 찾고 있습니다.
이 cinerjistic 개발은 AI의 전반적인 진행을 가속화하고 있으며, 이는 우리의 개인적 및 직업 생활 모두의 합병증을 탐구 할 수있는보다 정교하고 통일 된 AI 요원을위한 길을 열어줍니다.
에이전트 AI는 목적과 참조로 작업하는 자율 결정 시스템으로 전통적인 고객 및 엔터프라이즈 애플리케이션을 넘어서 AI 환경과 재결합합니다.
이 별도의 Icals 가격을 식별하고 그에 따라 기대치를 관리하는 것이 중요합니다. Enterprise AI의 일반적인 문제 중 하나는 전문 장비가 동일한 소비자 AI와 동일한 소비자와 함께 작동한다는 것입니다.
이 “예상 GAP”는 이러한 기술을 엔터프라이즈 설정에 통합하기위한 접근 방식을 조정해야합니다. 이 차이를 이해하는 것은 전문 세계에서 대행사 AI를 채택하는 명확한 경로를 정의하는 데 필수적입니다.
엔터프라이즈 구현을위한 XDO Bluprint 수락
Enterprise의 맥락에서 효과적인 대행사 AI 구현을 위해 XDO Bluprint가 적극 권장됩니다.
x (경험) : AI의 주요 목적은 인간의 경험을 향상시키는 것입니다. 여기에는 고객 경험, 직원 경험, 파트너의 경험 및 연결된 시스템에서 기계 대 기계 상호 작용의 개선이 포함됩니다.
D (데이터) : 기업은 데이터를 완전히 이해하고 관리하는 경우에만 효과적으로 이익을 얻을 수 있습니다. 중요한 장벽은 엔터프라이즈 데이터가 종종 응용 프로그램에서 규산이라는 것입니다. 조직은 응용 프로그램과 데이터를 분리하고 메타 데이터를 정의하며 데이터 카탈로그, 시장 및 계약을 효과적으로 구성해야합니다.
o (작동) : 여기에는 두 가지 포괄적 인 영역이 포함됩니다. IT 작업 : AI 에이전트는 문제 조사 및 수정에서 완료 요청 및 리소스 배포에 이르기까지 IT 작업을 자동으로 자동화 할 수 있습니다. 그들은 인간과 기계 데이터 사이의 거리를 제거하여 귀중한 통찰력을 생성합니다.
비즈니스 운영 : 에이전트 AI는 자율적이고 지능적인 작업을 수행하여 전례없는 효율성과 손재주를 유발할 수 있습니다. 워크 플로, 결정 및 고객의 경험을 변화시킬 수 있으며 적극적인 적응과 전략적 성장을 가능하게합니다. 이 구조가 없으면 에이전트 AI는 기업 무기고에서 또 다른 부적절한 도구만으로 위험에 처할 위험이 있습니다.
대행사 오케스트레이션의 중요성
비즈니스가 운영되는 규제 및 거버넌스 프레임 워크를 감안할 때 오케스트레이션이 중요합니다. 저항성 비즈니스 프로세스와 달리 에이전트는 당연히 가능성이 높습니다.
기업들은 곧 다양한 기술을 기반으로 한 다양한 공급 업체의 AI 에이전트가 점점 늘어날 것입니다. 도전은 기업 전역의 에이전트를 오케스트로 만 배포하는 것 이상입니다.
많은 SASS 회사가 AI 에이전트를 추진하고 있으며 기업은 Hypersceller 플랫폼에서 자체적으로 개발하고 있지만 현재 AI 오케스트레이션 솔루션은 종종 소유 대리인 관리에 중점을 둡니다.
실제 요구 사항은 엔터프라이즈 전역의 오케스트레이션에 속하며 다양한 사유를 연결하며 비즈니스 전반에 걸쳐 통합 된 AI 기반 프로세스를 보장합니다.
XDO 접근, 경험, 데이터 및 운영 연결에 적응하는 회사는 효과적인 에이전트 AI 구현을 구입합니다.
우리는 비즈니스에 가장 적합한 AI 채팅을 보여주었습니다.
이 기사는 Meiladarpro의 전문 Insights Channel의 일부로 만들어졌으며 오늘날 기술 산업에서 최고의 마음을 포함하고 있습니다. 여기에 표현 된 견해는 저자의 견해이며 Hilladrapro 또는 Future Plc를 가질 필요는 없습니다. 더 많은 것을 찾는 데 관심이 있다면 여기에서 :
