"Еще недавно простые нейросетевые модели запускались вручную, а сейчас мы перевели взаимодействие с ИИ-агентами в нативный языковой формат. Благодаря этому бизнесу удалось упростить работу с разрозненными данными, автоматизировать их обработку и в несколько сот раз ускорить операционные процессы. Однако это все еще лишь новшество в автоматизации. У ИИ-агента нет фундаментального понимания мира и собственной цели — это алгоритм, который действует в рамках заданных параметров", — объяснил Сергей Голицын.
Следующим шагом эволюции искусственного интеллекта эксперт назвал переход к мультиагентным системам, в которых ИИ-агенты смогут взаимодействовать между собой, уточнять задачи друг для друга, перестраивать аналитические модели.
"Как разработчик, мы переходим к выстраиванию цепочки агентов, которые не просто выступают исполнителями и передают результаты собственного анализа другим агентам, но интерпретируют данные по-своему, при необходимости меняют параметры моделей. Это метауровень координации, позволяющий усовершенствовать принятие решений", — сказал он.
Голицын подчеркнул, что мультиагентные системы окажут сильное влияние на корпоративный сектор. Они позволяют объединять данные из различных источников — хранилищ, BI-систем и облачных сервисов — и проводить их комплексную аналитику.
Вместе с тем, отметил эксперт, развитие таких архитектур требует особого регулирования. Поскольку мультиагентные решения будут напрямую влиять на финансовую устойчивость организаций и доверие к цифровым системам, необходима разработка стандартов их тестирования, мониторинга и оценки надежности.
"Мы движемся в сторону сильного искусственного интеллекта не через одномоментный прорыв, а через архитектурное развитие. Мультиагентные системы — это ключ к новому уровню искусственного интеллекта", — резюмировал Сергей Голицын.
