AI преминава от отговаряне на въпроси към предприемане на действия

Повечето от нас са се сблъсквали с изкуствен интелект под формата на чатбота. Задаваш въпрос и той ти дава отговор. Размяната е с ниски залози, тъй като даже ИИ да бърка, следствията нормално са лимитирани.

Agentic AI нарушава този модел, тъй като работи самичък. Дайте му задача и той ще търси, съпоставя, взема решение и извършва в цифровите системи от ваше име. Разликата е, че чатботът предлага полет, до момента в който AI на сътрудник заплаща за него и ви изпраща потвърждението.

Досега всеобщото потребление на тези сътрудници се смяташе за надалеч. Но скоростта, с която се внедряват в Китай, придвижва тази времева линия доста по-бързо напред.

Китайските софтуерни колоси Alibaba, Tencent, Baidu и възходящ брой започващи компании се пробват да създадат агентните системи по-лесни за създаване и консолидиране в всекидневието. AI сътрудникът с отворен код OpenClaw, създаден от австриеца Peter Steinberger, провокира вълна от опити измежду китайските консуматори, защото те стартират да делегират ежедневни цифрови задания на AI. Местните управляващи пуснаха дотации и пилотни стратегии за ускорение на осиновяването. Местните софтуерни групи разрешиха на потребителите да започват OpenClaw на своите облачни системи, до момента в който Baidu го интегрира непосредствено в главното си приложение за търсене, което го докара до повече от 700 милиона дейни консуматори месечно. 

Alibaba също започва платформа за изкуствен интелект за предприятия, ориентирани към автоматизация тази седмица, наблягайки какъв брой бързо ескалира конкуренцията на пазара на сътрудници за изкуствен интелект в Китай. Неговата нова платформа Wukong, предопределена да координира голям брой AI сътрудници в бизнес задания, алармира за прекосяване от изпробване към внедряване в корпоративни работни потоци.

Предимството, което Китай има при създаването на агентен AI е, че тези сътрудници са най-ценни, когато могат да работят. Това включва осъществяване на покупки, прекачване на пари и съгласуване на услуги, като всички те изискват безпроблемна интеграция от край до край в приложенията за заплащания, логистика, известия и електронна търговия. Те към този момент са консолидирани в китайските супер приложения, ръководени от компании като Alibaba и Tencent, в това число WeChat, който има към 1,4 милиарда дейни консуматори месечно. 

За компании като Alibaba това основава самоподсилващ се цикъл в бизнес единиците. Повече сътрудници усилват търсенето на облачни услуги и подтикват повече интензивност на своите пазари. Ако сътрудниците се оправят с всичко, е по-малко евентуално потребителите да изоставен платформите на компанията. 

Това, което ще последва, е нов стопански модел. Agentic AI може да разшири монетизацията на AI оттатък абонаментите в непрекъсната активност. Всяка задача, транзакция или работен развой, изпълнявани от сътрудник, изисква изчислителна мощ. За разлика от обичайния програмен продукт, който се употребява от време на време, сътрудниците работят непрестанно, като употребяват запаси, до момента в който възнамеряват и работят. Вместо да таксуват потребителите за достъп, платформите могат от ден на ден да таксуват за приключени транзакции или изпълнени работни потоци, на процедура форма на измерен труд.

Но същата смяна, която прави агентния AI мощен, го прави и доста по-крехък, в сравнение с допуска рекламата. Ранните сътрудници остават склонни към неправилно пояснение и пропуски в сигурността, които разрешават злонамерени входове да накарат сътрудник да направи неверното нещо.

По-притеснителното е какъв брой елементарно те надвишават. Предоставянето на софтуерен достъп до заплащания, потребителски сметки и корпоративни системи може да включва сканиране на файлове и четене на известия по способи, които потребителите не управляват изцяло, с последици в действителния свят като неразрешени заплащания или приключване на данни. Остават регулаторни въпроси, в това число сходство в браншове като финанси и опазване на здравето и кой е виновен, когато сътрудниците вършат неточности. Съществува също риск потребителите да се доверят прекалено много на системи, които към момента не са надеждни.

Като се има поради скоростта на скорошните внедрявания, Китай евентуално ще бъде както полето за тестване, по този начин и водещ знак за агентния ИИ. В Съединени американски щати другите елементи, нужни за работата на AI системи, постоянно се управляват от обособени компании. Разработчиците на AI модели, облачните снабдители и приложенията са разграничени, както и заплащанията, търговията и услугите за известия. Подобна динамичност съществува в Европа, където регулаторните ограничавания могат да създадат интеграцията по-трудна. Тази фрагментация прави агентния AI по-труден за внедряване в мащаб, защото системите би трябвало да направляват сред голям брой снабдители.

Досега огромна част от диалозите за това кой води конкуренцията с AI се фокусираше върху опциите на модела: кой реализира най-голям резултат при следени бенчмаркове. Съединени американски щати към момента държат водачеството в моделите. Но откакто AI стартира да работи, резултатите от бенчмарка са по-малко значими от способността да се вършат нещата. По този стандарт Китай може към този момент да има преимущество.