Transformace internetu je nevyhnutelná. Statický a jednosměrný internet první generace se proměnil v interaktivní a omnipresentní platformu, která nyní čelí dramatické revoluci. Podle Matta Garmana, generálního ředitele Amazon Web Services (AWS), “bude to nejvíce disruptivní technologie v oblasti.” “Nic podobného jsme dosud neviděli, neboť možné schopnosti umožňují objevování, umožnění různých pracovních postupů a zcela nové způsoby, jak vykonávat úkoly,” dodává. Tato revoluce zahrnuje agenty nebo “agentní web”, model, který přetváří generativní umělou inteligenci (UI) na rozšíření lidského myšlení tím, že napodobuje jeho racionální procesy. Jak ale tento nový internet vlastně funguje?
Definice agentního webu
Agenti nebo agentní web jsou systémy UI, které mohou samostatně vykonávat úkoly, přijímat rozhodnutí a jednat jménem uživatelů s minimálním lidským zásahem. Využívají různé modely a nástroje k dosažení stanovených cílů. Vishal Sharma, viceprezident pro obecnou umělou inteligenci v Amazonu, varuje, že se nejedná pouze o řešení problémů. “Zahrnuje to myšlení, sledování, co se děje, a jednání bez zapojení člověka,” vysvětluje během setkání s mezinárodními novináři v Seattlu, sídle multinárodní společnosti, kde byl EL PAÍS pozván.
Klíčové funkce
Ted Way, viceprezident a ředitel produktu SAP, identifikuje čtyři základní elementy: “Prvním aspektem je, že agenti mohou plánovat, čelit komplexnímu problému a vytvořit plán jeho řešení. Dále mají schopnost vyhodnocovat, reflektovat nad výkonem tohoto plánu v souvislosti s cílem. Následuje využití nástrojů k realizaci úkolu a v neposlední řadě nejdůležitější schopnost spolupracovat s mnoha agenty fungujícími na základě rozsáhlých jazykových modelů (LLM).”
Spolupráce a adaptace
Tato schopnost spolupráce vytváří síť agentů, která zvyšuje kapacitu jednoho modelu. Andy Tay, člen globálního řídícího výboru Accenture, podrobně popisuje, že “síť UI umožňuje agentům pracovat společně na úkolu jako roj včel: každý vykonává individuální úkoly, ale s cílem společného úspěchu. Všichni agenti mají schopnost samostatně uvažovat a organizovat se.”
Agenti jsou systémy, které se adaptují na různé rozhodovací scénáře a poskytují vhodná řešení pro různé problémy, a to i v rámci stejného kontextu. “Mají schopnost autonomně se přizpůsobovat neznámým událostem na své cestě s dovedností logicky uvažovat a interagovat s modely,” dodává Rahul Pathak, viceprezident pro data, umělou inteligenci a strojové učení v AWS.
Dosažení nových obzorů
Daleko za školním využitím UI pro jednoduché úkoly hrají agenti v průmyslu klíčovou roli při přehodnocení a evaluaci procesů. “Co nyní vidíme, je to, že zákazníci nezvažují pouze to, zda může agent nahradit úkol vykonávaný člověkem, ale také jak obnovit celý proces, aby ho posílili a zlepšili,” komentuje Andy Tay.
Multimodalita a multikapacitnost
Agenti rozumí a pracují různými formami jazyka, od počítačového kódu po texty a statické či dynamické obrázky. “Jsou schopni pracovat se všemi typy dat, ať už strukturovanými, nebo nestrukturovanými,” zdůrazňuje Andy Tay, přičemž uznává, že mít moderní databázi je klíčové pro maximální využití nových schopností. “Obchod, marketing, dodavatelský řetězec, lidské zdroje, finance… to vše může být spojeno a vzájemně fungovat,” dodává.
Model čínské společnosti DeepSeek vyvinul techniku optického rozpoznávání znaků pro převod obrázku na srozumitelné a použitelná data. Tento systém je podobný technologii skeneru nebo překladovým nástrojům pro texty snímané kamerou. Tento model napomáhá zpracování, ukládání a obnově dat, čímž poskytuje UI větší “paměť” a snižuje požadovanou výpočetní sílu.
Kontrola a personalizace
Definování, co dělat, s jakými daty a za jakým účelem vyžaduje řízení, kontrolu a monitoring. “Musíme podrobit kontroly identity a autorizace řízení. Oprávněný je kritický aspekt této fáze – observability [schopnost systému být pochopen, měřen a sledován], protože každý agent funguje v rámci systému UI a interaguje s jiným, což může, v závislosti na jeho cíli a myšlení, zvolit odlišnou cestu. Je nutné vědět, co dělali,” vysvětluje Rahul Pathak. “Zajistěte, aby se chovali správně,” shrnuje Vishal Sharma. “Musíme být velmi opatrní, aby agenti neměli více oprávnění než já a ujistit se, že data používáme korektně a zodpovědně,” dodává zástupce Accenture.
Nový agentní web uživatelům nepřináší shodnou odpověď (plánování a akci). “Pozná vás stejně dobře jako člověk,” zdůrazňuje viceprezident pro data a UI v Amazonu.
Vzdělávání a pokrok
Tato charakteristika není tolik vlastností UI, kolik požadavek na její využití, a to jak v osobním, tak pracovním prostředí. V osobním rámci je důležité znát omezení a definovat, do jaké míry může a měla by UI zasahovat. V pracovním kontextu je nezbytné vytvářet vůdčí postavení, které dokáže účinně uvést agenty do praxe, a, podle Pathaka, “vytvořit prostor pro zvýšení učení zaměstnanců.” “Možná je potřeba udělat malý krok vzad k rozvoji nových pracovních návyků, abychom mohli učinit velký skok vpřed v produktivitě a dovednostech,” navrhuje.
Rizika a aplikace
Agenti UI s sebou nesou nová rizika, jako jsou halucinace (nekoherentní výsledky, které vypadají správně), nepatřičné použití a možná kontrola ze strany kybernetických zločinců. Společnost Anthropic, americká firma zabývající se výzkumem a vývojem umělé inteligence, zaznamenala “první zdokumentovaný případ rozsáhlého kybernetického útoku provedeného bez významného lidského zásahu,” za který odpovídá “stát sponzorovaná skupina z Číny,” podle zprávy zveřejněné začátkem listopadu.
UI se zdála být přijata španělskou populací, s domácím použitím v rozmezí 62% až 72%. Dva z každých tří uživatelů stále interagují na základní úrovni, zatímco zbytek využívá pokročilejší formy interakce. Také v průmyslovém prostředí byla UI přijata v 61% úkolů, přičemž většina firem stále nevypracovala rámec pro podporu a řízení rozhodnutí založených na nových systémech, podle studie “Detekování klíčů pro rozvoj IA agentů,” provedené VML The cocktail ve spolupráci se Salesforce v Agentic Factory.
Podle sektoru, dle téže studie, vyniknou energie a veřejné služby (29%), vzdělání (29%) a pojištění a bankovnictví (28%). Co se týče aplikací, podle Zprávy o globálním cloudu ve finančních službách Institutu pro výzkum Capgemini, procesy, kde se začaly aplikovat, zahrnují zákaznický servis (asi 70%), detekci podvodů (64%), zpracování půjček a škod (61%) a získávání zákazníků (59%).
Další oblasti se připojují k tomuto trendu, například farmaceutický průmysl. Podle průzkumu společnosti Globant ve spolupráci s MIT Technology Review Insights (Transforming Commercial Pharma with Agentic AI) plánuje, testuje nebo implementuje projekty agentní IA již 73% svých vrcholných manažerů.
