До 5% всех обращений в платформы данных будет генерировать ИИ уже в 2025 году. Агенты снимают с людей рутинную часть рабочих процессов, предоставляя возможность заниматься действительно критическими задачами, не терпящими вероятностного подхода к планированию. О том, как будет выглядеть платформа данных 2027, рассказал директор по ИИ и экспертным решениям разработчика ПО Arenadata Антон Балагаев на форуме DATA+AI 2025.

В середине 2024 года появились логические процессоры, которые позволили запрещать большим языковым моделям (LLM) генерировать ненужные пользователям символы. Структурированный вывод LLM подвергается критике за то, что он ограничивает креативность модели, снижая ее способность к размышлениям. Однако с выходом рассуждающих моделей, обученных на цепочках мыслей (chain-of-thought), LLM приучили выделять рассуждения в отдельный блок. Добавление его в JSON-схему (спецификацию для описания структуры данных) дает модели необходимый простор.

По его словам, раньше основной проблемой было научить модель правильно выразить намерение вызвать инструмент и не сбиться с формата, а сейчас — обеспечить высокую семантическую точность и оптимальную стратегию использования инструментов.  Антон Балагаев сравнил ИИ без работающих инструментов с человеком в темнице, который не может ответить на вопрос «Какая снаружи погода?» Разработчик может добавить инструмент получения данных о локальной погоде и прописать его в системном сообщении.  В такой темнице оказывается и агент, который будет приходить на платформу данных.

На платформе AI Ready ИИ доступны те же данные и выполнение тех же задач, что и обычному сотруднику, которому искусственный интеллект ассистирует. AI Ready позволяет сориентироваться в системе управления базами данных (СУБД). Агенту достаточно получить на вход информацию о реквизитах подключения к СУБД и название домашней схемы агентов. Остальное он сможет найти в объектах схемы.

ИИ будет работать в платформе данных как ассистент и агент:

◉ Ассистент имеет реактивный характер: активируется при обращении или событии заданного типа. Он интегрируется в пользовательские интерфейсы (чат, голосовые сервисы, веб-платформы), широко используется в В2С-решениях и может быть полезен для поддержки сотрудников (службы поддержки, внутренние консультации).

◉ Агент же носит проактивный характер: сам отслеживает происходящее в системе или среде, действуя в рамках заданной цели или политики. Он может самостоятельно выявлять триггеры и принимать решения без постоянного участия человека, в том числе: запускать процессы, собирать данные, взаимодействовать с внешними сервисами и управлять ресурсами в заданных ограничениях. Агент способен работать в среде многоагентных систем и для систем, где важна автономная автоматизация (оперативное принятие решений в реальном времени). Применяется в RPA, робототехнике, биржевых алгоритмах, логистических цепочках.

По словам спикера, первые агенты уже входят в обиход и в течение года или двух станут основными пользователями СУБД из-за низкой стоимости их тиражирования и высокой производительности труда. Если нужно найти какой-либо факт в сложном документе или на изображении, с задачей агент справится на порядок быстрее человека. Также со временем он полностью вытеснит людей из всех ad-hoc (узкие, ситуационные) задач. В будущем детерминированный или прозрачный ИИ может превзойти человека в точных задачах и построении регламентных процессов со строгими SLA, однако за конечный результат отвечать будет человек, а значит, и разбираться в мельчайших деталях процессов должен он.

Текст: Виктория Родичева

Изображения: Shutterstock (шапка); Виктория Родичева

Подписывайтесь на каналы Let AI be в Telegram и «ВКонтакте» — оставайтесь в курсе главных новостей в сфере искусственного интеллекта!