Citi, Ford și Experian își împărtășesc strategiile pentru scalarea agenților AI

„Pentru a putea avea încredere, trebuie să poți vedea ce se întâmplă." Această maximă aparent simplă se află în centrul implementărilor de inteligență artificială din peisajul de afaceri de astăzi, potrivit Laurei Heisman, directorul de marketing al Dynatrace.

„Aceasta este probabil cea mai mare discuție pe care toată lumea o are în toate industriile. O auzim de la clienții noștri în fiecare zi", a spus Heisman recent în cadrul unui panel la conferința Brainstorm Tech a Fortune. „Marea întrebare este: poți avea încredere în ea? Este corectă? Și dacă nu este, o poți opri?"

Pe măsură ce companiile contemplă să lase agenții AI să înlănțuie secvențe de sarcini, fiecare bazată pe rezultatele modelelor AI, încrederea este mai importantă ca niciodată. Și singura modalitate de a construi această încredere, potrivit Heisman și altor lideri de afaceri din panel, este să integrezi vizibilitatea și controlul în sisteme. 

„Pentru noi, vizibilitatea și trasabilitatea nu sunt opționale, ele sunt fundamentale. Așa analizăm fiecare decizie", a spus Nikhil Joshi, directorul de informații al diviziei de piețe la Citi, gigantul financiar care mișcă trilioane de dolari în fiecare zi în peste 100 de țări.

Citi a petrecut mare parte din 2024 construind o fundație tehnologică centralizată pentru toate aplicațiile și agenții săi, a spus Joshi. Acea fundație a făcut compania mult mai confortabilă în aducerea agenților în producție. 

„Există o singură modalitate de a implementa un agent la Citi, și aceasta este prin acest cadru central", a spus Joshi. „Asta înseamnă că fiecare agent este înregistrat prin acest proces, fiecare agent este monitorizat, fiecare agent este auditat, fiecare agent este guvernat." 

Într-un moment în care toți ceilalți par să avanseze cu viteză maximă în AI, sistemul tehnologic deliberativ și centralizat al Citi ar putea părea unora prea conservator. Dar, a spus Joshi, de fapt te ajută să te miști mai repede pe termen lung. „A fi conservator în privința AI nu este o expresie rea", a spus el.

Directorul de inovație al Experian, Kathleen Peters, a fost de acord și a explicat cum firma de raportare a creditelor de consum a creat un sistem pentru a gestiona diferiții agenți implementați, urmărind proveniența fiecărui agent, angajatul uman care a creat agentul și permisiunile specifice de acces la date sau de îndeplinire a sarcinilor pe care le are fiecare agent.

„Când toată lumea din ecosistem poate înțelege acele elemente, construiești încrederea care îți permite să scalezi și să rulezi rapid", a spus Peters.

În industria auto, unde timpul mediu pentru introducerea unui vehicul nou de la design la producție poate dura ani, Ford folosește AI pentru a accelera anumite părți ale procesului și pentru a „eșua rapid", a spus Sammy Omari, Director Executiv pentru Sisteme Avansate de Asistență la Condus și Infotainment În Vehicul la Ford Motor Company. 

Cheia, a spus Omari, este să ai barierele de protecție potrivite instalate.

Ca exemplu, Omari a spus că angajații non-ingineri, cum ar fi designerii, pot acum contribui cu cod informatic pentru noile funcții ale mașinilor dezvoltate prin intermediul instrumentelor de „vibecoding" bazate pe AI. Aceasta accelerează timpul necesar pentru a vedea cum arată noua funcție într-o versiune de test a mașinii și pentru a renunța rapid și a merge mai departe dacă nu este viabilă. Dacă ideea se dovedește a fi câștigătoare, inginerii scriu apoi codul de la zero, iar acel cod intră în mașina livrată consumatorilor. Vibecoding-ul designerului a servit doar ca o dovadă inițială a conceptului. 

„Deci viteza reală de lansare pe piață va accelera", a spus Omari, „dar procesul de QA de la final, înainte de a livra efectiv ceva clientului, nu s-a schimbat neapărat."

Acest articol a fost publicat inițial pe Fortune.com