Sztuczna inteligencja wieloagentowa już jest. Jedyne pytanie brzmi: czy jesteś gotowy, aby dzięki niej osiągnąć sukces?

Większość firm próbuje „wdrożyć sztuczną inteligencję” poprzez połączenie kilku narzędzi. Tutaj tłumacz. Tam generator treści. Być może wtyczka do obsługi przepływu pracy. Zazwyczaj daje to niewielką poprawę, ale prawdziwe wąskie gardło pozostaje na swoim miejscu. Praca nadal się załamuje na etapie przekazywania zadań. Ludzie nadal wypełniają luki, a system nadal opiera się na ręcznej koordynacji.

Problem nie leży w narzędziach, ale w braku systemu, który wie, jak działać.

System wieloagentowy zmienia tę sytuację. Zapewnia przedsiębiorstwom skoordynowaną cyfrową siłę roboczą, która łączy ludzką wiedzę specjalistyczną z inteligentną automatyzacją, a wszystko to w celu osiągnięcia jednego rezultatu. Szybsze operacje związane z treścią. Wyższa jakość. Niższe koszty. Zespół, który z każdym tygodniem staje się coraz silniejszy.

Właśnie to tworzymy w Smartcat. Nie jest to zbiór niepowiązanych ze sobą narzędzi. Nie jest to sztuczna inteligencja dodana do systemów, które nie są w stanie się z nią skalować. Jest to połączona platforma, w której sam przepływ pracy staje się produktem, a każdy agent przyczynia się do osiągania wymiernych wyników biznesowych.

Przedsiębiorstwa wciąż borykają się z tymi samymi problemami.

Liniowe, sztywne przepływy pracy. Wszystko przebiega według tej samej sekwencji kroków, nawet jeśli typy treści nie mogą być bardziej różne.

Ograniczona współpraca. Większość systemów pozwala na pracę tylko jednego specjalisty naraz, co oznacza utratę kontekstu, szybkości i jakości.

Powolne wdrażanie. Dodanie nowego przypadku użycia lub eksperymentowanie z nowym formatem może trwać miesiące, co jest zdecydowanie zbyt powolne w stosunku do tempa współczesnego marketingu, L&D i globalnych operacji.

Nawet gdy zespoły wdrażają sztuczną inteligencję w tych starych systemach, tak naprawdę nic się nie zmienia. Otrzymujesz nieco lepszą wersję tego, co już miałeś, a nie potrzebną transformację.

Funkcje sztucznej inteligencji w narzędziach SaaS to ulepszenia, a nie transformacje. Są to fajne ulepszenia, ale nie zmieniają one zasadniczo sytuacji. Nie eliminują one potrzeby łączenia przez ludzi rozłącznych przepływów pracy. Nie zmniejszają one złożoności. Z pewnością nie zapewniają one wydajności na dużą skalę.

Aby przełamać ten schemat, firmy potrzebują architektury stworzonej z myślą o automatyzacji, współpracy oraz ponownym wykorzystaniu umiejętności i wiedzy w każdym projekcie.

Właśnie w tym zakresie systemy wieloagentowe sprawdzają się najlepiej.

Aby osiągnąć każdy znaczący cel, należy wykonać dziesiątki zadań w ramach wielu zespołów. Nie da się tego osiągnąć za pomocą doraźnych procesów lub niepowiązanych narzędzi. Potrzebny jest silnik przepływu pracy, który może koordynować wszystkie te zadania i kierować ich realizacją od początku do końca.

Sposobem na skalowanie tego rozwiązania jest podzielenie pracy na modułowe umiejętności. Umiejętności te są łączone w agenty, które odpowiadają danemu zadaniu, a następnie agenci współpracują jako jeden skoordynowany system, tzw. system wieloagentowy (MAS).

W ramach MAS każdy agent stanowi samodzielny pakietowy proces roboczy z jasno określonymi danymi wejściowymi i wyjściowymi. Tłumaczenie, tworzenie napisów, stosowanie słownika, transkrypcja wideo, rekonstrukcja dokumentów. Każda funkcja staje się przenośna, skoordynowana i wielokrotnego użytku. Wszystkie działają na tym samym silniku, co sprawia, że cały system jest skalowalny.

Agenci wewnątrz MAS mogą być uruchamiani przez użytkownika lub dowolny system za pośrednictwem interfejsu API. Dzięki temu zespoły mogą zautomatyzować powtarzalne zadania bez utraty kontroli nad sposobem ich wykonywania.

To tutaj znajduje się inteligencja Twojej firmy. Nieustannie ucząca się sieć, która łączy terminologię, głos marki, pamięci tłumaczeniowe, zasady pisania, wytyczne dotyczące jakości i wiedzę branżową. Każdy projekt poprawia następny. Każda poprawka staje się inteligencją, którą można ponownie wykorzystać, ponieważ każdy agent uczy się z tego samego źródła.

To jest sedno podejścia Smartcat. Przekształca ono wiedzę specjalistyczną pracowników organizacji w żywy, ewoluujący zasób.

Ludzie pozostają w pętli tam, gdzie ma to znaczenie. Sprawdzają, doradzają, edytują, zatwierdzają i interweniują w momentach, w których wiedza specjalistyczna ma wpływ na wynik. Angażują się w cały proces, w tym podgląd, przegląd, edycję i przydzielanie zadań. Celem jest przejrzystość, szybkość i jakość. Sztuczna inteligencja zajmuje się powtarzalnymi zadaniami, a ludzie podnoszą jakość końcowego wyniku.

Gdy fundamenty są już gotowe, wszystko się zmienia. Dzięki narzędziu Agent Builder firmy Smartcat, które nie wymaga kodowania, zespoły mogą tworzyć i wdrażać wyspecjalizowane agenty za pomocą kilku kliknięć. Bez zaległości inżynieryjnych, opóźnień informatycznych i miesięcy koordynacji.

Każdy agent działa w oparciu o ten sam wykres umiejętności. Każdy agent uczy się na podstawie tych samych informacji zwrotnych. Nie musisz już odkrywać Ameryki na nowo. Zaczynasz łączyć wiedzę w całej firmie.

Wraz z rozwojem systemu rośnie również liczba pracowników cyfrowych. Więcej agentów o większych umiejętnościach, większej dokładności, szybszej obsłudze i niższych kosztach. W ten sposób organizacje zwiększają liczbę pracowników bez narażania ich na wypalenie zawodowe.

Oto jak to wygląda w praktyce.

Sarah kiedyś przepuszczała wszystkie materiały wideo i kampanie przez ten sam powolny, liniowy proces. Teraz jej agenci automatycznie kierują materiały w zależności od typu. Filmy przechodzą przez proces dubbingowania lub tworzenia napisów, a broszury trafiają od razu do tłumaczenia i składu. Jej zespół szybciej dociera do nowych rynków, przy niższych kosztach i bez utraty jakości. Agenci zarządzają też etapami sprawdzania przez ludzi, kiedy i gdzie ona tego chce.

Maya spędzała miesiące na koordynowaniu aktualizacji globalnych treści szkoleniowych. Jedna zmiana zasad mogła zakłócić cały program nauczania. Teraz jeden agent aktualizuje treści, drugi tłumaczy je i lokalizuje, a trzeci sprawdza zgodność i terminologię. Eksperci angażują się tylko wtedy, gdy potrzebna jest ich opinia. Jej zespół dostarcza teraz globalne programy szkoleniowe w ciągu kilku dni, a nie miesięcy.

Steve wspiera tysiące przedstawicieli handlowych. Wcześniej panował chaos. Teraz jeden agent analizuje wyniki rozmów telefonicznych, a drugi przekształca wnioski w materiały szkoleniowe. Trzeci dystrybuuje spersonalizowane aktualizacje do przedstawicieli handlowych w odpowiednim czasie. Jego programy wsparcia stają się z każdym tygodniem coraz lepsze.

Nie jest to tylko ambitny cel. Jest to już proces zachodzący w całym środowisku przedsiębiorstw.

Firma Smith and Nephew zmniejszyła nakład pracy o 70 procent i skróciła czas realizacji tłumaczeń do jednej czwartej dotychczasowego czasu.

Różnica między firmami, które działają w oparciu o skoordynowany system agencyjny, a tymi, które polegają na rozproszonych narzędziach i fragmentarycznych systemach, będzie się tylko pogłębiać, a tempo tego procesu tylko przyspiesza.

Kolejna generacja operacji związanych z treściami korporacyjnymi będzie zależała od tego, jak dobrze firmy zautomatyzują rutynowe zadania, połączą swoje systemy i skalują swoją wiedzę specjalistyczną. Systemy wieloagentowe są motorem tej transformacji.

Smartcat oferuje platformę, na której sztuczna inteligencja i ludzie współpracują w ramach jednego skoordynowanego systemu. Agenci zajmują się powtarzalnymi zadaniami, podczas gdy zespoły skupiają się na analizie, ocenie, kreatywności i rozwoju.

Oto rezultaty, których oczekujemy dla naszych klientów: szybsza realizacja, wyższa jakość, niższe koszty oraz jedna platforma, która dostosowuje się do potrzeb Twojej firmy i ulepsza się wraz z każdym projektem.

Przyszłość należy do firm, które podejmą ten krok już teraz. A my jesteśmy tutaj, aby pomóc Ci ją zdobyć.