Vaikka monet organisaatiot ovat jo ottaneet käyttöön perinteisiä tekoälyagentteja, tie täysin autonomisiin tekoälyagentteihin voi sisältää haasteita. Tekemällä strategisia investointeja ja omaksumalla metodisen lähestymistavan agenttien skaalaamiseen, sekä niiden erityisten roolien määrittelyyn, teollisuusyritykset voivat päästä loputtomalta tuntuvien kokeilujen yli ja alkaa nauttia tekoälyagenttien hyödyistä todellisessa elämässä, kirjoittaa teollisuuden ohjelmistoja kehittävän IFS:n tekoälyjohtaja Bob De Cuax.
Teollisuusyritysten kiinnostus tekoälyagentteihin kasvaa, ja moni toivoo voivansa hyödyntää tätä mullistavaa teknologiaa todellisissa liiketoimintasovelluksissa. Vuonna 2024 alle yksi prosentti yritysohjelmistosovelluksista sisälsi agenttista tekoälyä. Gartnerin mukaan määrän odotetaan nousevan 33 prosenttiin vuoteen 2028 mennessä.
Yritysten, jotka haluavat skaalata AI-agenttien käyttöä, tulisi noudattaa seuraavia viittä askelta:
- Määrittele selkeät liiketoiminnan tulokset ja AI-agenttien roolit: Ensimmäinen askel on määritellä selkeät liiketoimintatavoitteet, joita tekoälyagentit pyrkivät saavuttamaan, ja sitten jakaa nämä tavoitteet erityyppisille agenteille. Esimerkiksi jatkuvasti taustalla toimivan valvonta-agentin suorituskykyindikaattori voi keskittyä käytettävyyden parantamiseen, kun taas kokonaisprosessia automatisoiva agentti keskittyy tuottavuuden parantamiseen.
- Varmista tietojen ja infrastruktuurin valmius: Agentit eivät riipu ainoastaan datan laadusta, saatavuudesta ja tehokkaasta käsittelystä vaan myös prosessivalmiudesta. Siirtyäkseen PoC:ia (Proof of Concept) pidemmälle yritysten on päivitettävä datainfrastruktuurinsa ja kartoitettava prosessinsa. Yrityksillä on myös oltava selkeä käsitys yrityksen työnkuluista, ja niiden on tarjottava tarkkaan määritellyt suuntaviivat, joiden puitteissa agentit voivat toimia. Tekoälyn hallintakehysten luominen varmistaa, että toteutukset täyttävät tietoturva-, vaatimustenmukaisuus- ja luotettavuusstandardit, ja antaa samalla agenteille rakenteen, jota tarvitaan tehokkaiden ratkaisujen itsenäiseen löytämiseen.
- Vaiheittainen lähestymistapa käyttöönottoon: Aloitetaan kohdennetulla, tehokkaalla AI-agentilla, joka todennäköisesti tuottaa mitattavia tuloksia, ja sitten tarkennetaan ja skaalataan mallia tulosten perusteella. Jatkuva iterointi on avainasemassa, kun halutaan varmistaa, että agentit pystyvät mukautumaan reaalimaailman olosuhteisiin ja kehittymään liiketoiminnan tarpeiden mukana. Kun ensimmäiset onnistumiset on saavutettu, uusia agenttityyppejä voidaan ottaa helpommin käyttöön muualla.
- Organisaation ja työntekijöiden saattaminen samalle lähtöviivalle: Esihenkilöt eivät voi vain ottaa käyttöön tekoälyagentteja ja kadota kuvasta. Kun prosessit automatisoituvat, työntekijät siirtyvät uusiin tehtäviin, kuten tulosten valvontaan ja hyväksymiseen sen sijaan, että he suorittaisivat jokaisen vaiheen manuaalisesti. Yritysten olisi investoitava hyviin perehdyttämisprosessihin ja lisäkoulutukseen, jotta siirtyminen uuteen työtapaan sujuisi ongelmitta. Poikkitoiminnallisten tiimien ottaminen mukaan prosessiin jo varhaisessa vaiheessa auttaa luomaan omistajuuden tunnetta ja edistämään yhteistyötä koko liiketoiminnassa.
- Mittaa, toista ja skaalaa luottavaisesti: Kun AI-agentit on otettu käyttöön, on ratkaisevan tärkeää seurata jatkuvasti niiden laajuutta ja suorituskykyä ennalta määriteltyjen tavoitemittarien perusteella. Tähän kuuluu myös sen arviointi, aloittaako agentti suhteellisen yksinkertaisella tehtävällä ja saako hän ajan myötä asteittain lisää itsenäisyyttä vai onko olemassa tiettyjä alueita, joilla agentti on vaikeuksissa. Yritysten olisi myös arvioitava, uskalletaanko agenttien toimia yrityksen sisäisten järjestelmien ulkopuolella, kuten neuvottelemassa ja ostamassa tavarantoimittajilta. Luomalla koko yrityksen kattavat puitteet agenteille organisaatiot voivat virtaviivaistaa tulevia hankkeita, parantaa agenttien suorituskykyä ja nopeuttaa kykyään skaalata agenttialoitteita koko liiketoiminnassa.
Tekoälyn skaalaus ei onnistu, jos yritykset palaavat vanhaan pilottihankkeisiin perustuvaan lähestymistapaansa. Monet yritykset saattavat olla innokkaita ottamaan käyttöön tekoälyinnovaatioiden seuraavan vaiheen, mutta monet joutuvat pelättyyn PoC-välitilaan, koska ne eivät onnistu skaalaamaan sovelluksiaan pilottivaiheita pidemmälle.
Elisa ja Nokia laajentavat 5.5G-verkon eli 5G Advancedin kattavuutta Suomessa ja Virossa, mutta verkon hyödyt jäävät vielä harvojen käyttöön päätelaitteiden puutteen vuoksi. Elisan teknologiajohtaja Sami Komulaisen mukaan uusi verkko on jo käytössä tietyillä alueilla. - Elisan 5.5G kattaa tällä hetkellä osan pääkaupunkiseudusta sekä Tampereen, Turun ja Jyväskylän aluetta, Komulainen sanoo.
Prototyyppien kehitystyössä nopeus on valttia. Markkinoilla menestyvät sovellukset, joilla aikaan saadaan uusia ja virtaviivaistetaan jo olemassa olevia palveluita. Nykyisin käytössä oleviin sulautettuihin järjestelmiin saadaan lisää toimintoja hyödyntämällä data-analytiikan ja koneoppimisen kaltaisia tekniikoita reaaliaikaisen sensoridatan käsittelyn tehostamisessa. Myös käyttöliittymien kehittymisen tuomien etujen hyödyntäminen helpottaa automaattisten järjestelmien kasaamista ja ohjausta.
Traco Powerin uusi TMR 10WIR -sarja tarjoaa jopa 10 watin tehon vain sokeripalan kokoisessa SIP-8-metallikotelossa. Poweri on kvalifioitu käyttöön rautateillä. Kompakti DC/DC-muunnin on suunniteltu erityisesti vaativiin liikenne- ja teollisuussovelluksiin, joissa tila on kortilla, mutta laatuvaatimukset korkealla.
