Автономия в реальном мире? Druid AI представляет ‘фабрику’ агентов искусственного интеллекта

По словам Druid, система позволяет организациям создавать агентов искусственного интеллекта корпоративного уровня в десять раз быстрее, а платформа предлагает средства управления, а также гарантии соответствия требованиям и измеримое отслеживание рентабельности инвестиций. Механизм оркестровки, Druid Conductor, служит уровнем управления, который объединяет данные, инструменты и человеческий надзор в единую структуру.

В дополнение к Druid Conductor предлагается Druid Agentic Marketplace, хранилище готовых отраслевых агентов для банковского дела, здравоохранения, образования и страхования. С помощью своих решений Druid хочет сделать агентский искусственный интеллект доступным для нетехнических пользователей, но обеспечить возможность масштабирования, подходящую для корпоративного использования.

Исполнительный директор Джо Ким описал ее как «Искусственный интеллект, который действительно работает» — смелое заявление на рынке, наводненном экспериментами и непроверенными системами автоматизации.

Новое поле битвы агентов

Druid не одинок в своем стремлении. Подобные платформы, такие как Cognigy, Kore.ai и Amelia, каждая из которых представляет собой значительные инвестиции в среды управления несколькими агентами. GPTS от OpenAI и проекты Anthropic Claude также позволяют пользователям создавать полуавтономных цифровых работников без опыта программирования.

Агенты искусственного интеллекта Vertex от Google и студия Copilot от Microsoft движутся в том же направлении, делая agentic AI дополнением к корпоративным экосистемам, а не автономными продуктами.

Разница между конкурирующими платформами заключается в исполнении — одни фокусируются на автоматизации рабочего процесса, другие — на глубине общения или простоте интеграции с другими частями ИТ-стека.

Для покупателей технологий такое разнообразие — это возможность и риск. Поставщики спешат определить, что означает agentic AI на практике, и, несомненно, одним из модных словечек 2025 года является agentic AI, подразумевающий различие между чистыми моделями LLM и практическими инструментами, полезными в бизнес-контекстах. Некоторые поставщики рассматривают agentic как архитектуру — модульную, распределенную и объяснимую, в то время как другие рассматривают agentic AI как уровень автоматизации, который строит сам себя — или, скорее, может определять, какие полномочия ему предоставлены, и использовать их в соответствии с инструкциями на естественном языке. Правда о способностях agentic AI находится где-то между инженерными обещаниями и операционной реальностью.

Экономическое обоснование — и предостережения

Системы Agentic AI обещают чрезвычайные преимущества. Они могут ускорить рутинную разработку, координировать множество бизнес-функций и использовать хранилища данных, которые когда-то были разрозненными. Для предприятий, которым приходится осуществлять цифровую трансформацию при ограниченной численности персонала, идея самостоятельного создания команд искусственного интеллекта является привлекательной.

Но использование условного времени в маркетинговых материалах и описаниях многих поставщиков красноречиво: агентский ИИ может добиться экономии, может ускорить операции и так далее.

Бизнес-лидеры должны подходить к таким системам с ясной головой. Существует несколько проверенных тематических исследований, помимо пилотных программ внутри крупных корпораций (с развитым управлением данными и большими бюджетами), и даже в этих организациях отдача была неравномерной. В конце концов, о неудачах редко кричат с крыш.

Кроме того, проблема необходимых организационных изменений вызывает беспокойство по двум причинам. Большинство бизнес-процессов развивались определенным образом по веским причинам, так зачем менять их для внедрения новой, во многом непроверенной технологии? Во-вторых, часто предлагаются изменения, вызванные внедрением технологии. Разве процессы не должны меняться по стратегическим причинам, а технологии поддерживать эти изменения? Это тот случай, когда ИТ виляет хвостом перед бизнесом?

Безопасность остается еще одной проблемой. Каждый агент увеличивает вероятность потенциальных взломов или неправильного использования данных, особенно когда они предназначены для автономной связи и совместной работы. По мере того, как все больше рабочих процессов становятся самоуправляемыми, обеспечение отслеживаемости и подотчетности становится важным, и их все труднее отменить по мере увеличения сложности. Необходимая численность персонала для мониторинга результатов и обеспечения строгого надзора может свести на нет любые предложения agentic AI по окупаемости инвестиций.

Почему агентский искусственный интеллект привлекает предприятия

Несмотря на трудности, привлекательность легко понять. Успешная агентская система может изменить скорость, с которой предприятие экспериментирует и масштабируется. Делегируя повторяющиеся когнитивные задачи — от проверки соответствия требованиям до сортировки клиентов — организации могут перенаправить деятельность человека в другое место.

Команды виртуальных разработчиков Druid воплощают логику: автоматизируйте автоматизацию. Его рынок агентов для конкретной предметной области дает предприятиям преимущество, обещая более быстрое развертывание и измеримую рентабельность инвестиций. Для секторов, испытывающих нехватку кадров и давление со стороны регулирующих органов, это привлекательная перспектива.

Более того, акцент Druid на объяснимом ИИ и его уровне управления предполагает осознание корпоративной осторожности. Заявленные принципы — контроль, точность и результаты — призваны убедить правления в том, что прозрачность может сосуществовать со скоростью. Если система действительно соответствует заявлениям компании, это может сократить разрыв между экспериментами с искусственным интеллектом и масштабируемыми преобразованиями.

Балансирование автономии с подотчетностью

Тем не менее, в каждой организации, использующей агентный искусственный интеллект, другая остается при своем мнении. Многие предприятия опасаются чрезмерно перспективных поставщиков и усталости пилотов. Технология, способная разрабатывать и внедрять собственные преемники, вызывает операционные вопросы. Что происходит, когда агент действует вопреки намерениям своего создателя? Как системы управления успевают за ходом событий?

Бизнес-лидеры должны относиться к автономии как к спектру, а не как к цели. В ближайшем будущем корпоративный искусственный интеллект, скорее всего, будет сочетать автоматизацию под контролем человека с ограниченной агентской автономией. Системы, подобные Druid’s, могут действовать скорее как центры управления, чем как полностью независимые субъекты.

От шумихи к полезности

Агентский искусственный интеллект представляет собой естественную эволюцию автоматизации на новых рубежах. Его потенциал очевиден, однако рынку по-прежнему не хватает широкой, основанной на фактических данных проверки устойчивых бизнес-результатов. Возможно, это только начало, а может быть, это гипербола, заглушающая голоса разума.

На данный момент агентские системы работают в контролируемых контекстах — операции контакт-центра, обработка документов и управление ИТ-услугами. Масштабирование агентского искусственного интеллекта в разных организациях потребует зрелости не только в технологии, но и в культуре, проектировании процессов и методах надзора.

По мере того, как Druid и ее аналоги расширяют свои предложения, предприятиям необходимо будет сопоставлять стоимость контроля с обещанными выигрышами от улучшения автоматизации. Следующие два года определят, станут ли фабрики искусственного интеллекта частью бизнес-операций или еще одним уровнем абстракции со своими накладными расходами.

Статья переведена KolerskyAI