Agentic AI: Nowa Era Inteligencji Systemów

Agentic AI to innowacyjne podejście, które w logice rozwoju sztucznej inteligencji jest kolejnym naturalnym krokiem. Opiera się na możliwościach, które już znamy, oraz tych, które są obecnie osiągalne. Jest to odpowiedź na pytania o przyszłość technologii i jej zastosowanie w naszym codziennym życiu i przemyśle. Ale jakie cechy wyróżniają agentic AI i dlaczego jest to tak istotne?

Trzy Fale Rozwoju Sztucznej Inteligencji

Rozwój sztucznej inteligencji możemy podzielić na trzy kluczowe etapy. Pierwsza fala to tradycyjna AI, którą znamy z modeli predykcyjnych. Wykorzystuje ona wejściowe dane do wykonywania prognoz, takich jak klasyfikacja obrazów czy przewidywanie wyników finansowych. Podstawą tej fazy były sieci neuronowe, które pozwalały na bardziej skomplikowaną analizę wzorców w danych.

Druga fala, którą obecnie intensywnie rozwijamy, to generatywna AI. Dzięki niej sztuczna inteligencja potrafi tworzyć nowe treści, na przykład odpowiadać na pytania, tworzyć streszczenia czy prowadzić płynne rozmowy, które są w stanie przejść Test Turinga. Generatywna AI opiera się na wielkich modelach językowych (LLM), które dysponują ogromną liczbą parametrów, sięgającą miliardów, a wkrótce nawet trylionów.

Trzecia fala to właśnie agentic AI. Jest to ewolucja, która pozwala systemom nie tylko przewidywać czy generować odpowiedzi, ale również planować, podejmować działania i dynamicznie zmieniać swoje plany, aby uzyskać lepsze wyniki. Agentic AI otwiera nowe możliwości i zmienia sposób, w jaki sztuczna inteligencja integruje się z ludzkimi procesami decyzyjnymi.

Jak Wykorzystujemy Wielkie Modele Językowe Obecnie?

Obecne modele językowe działają na zasadzie tzw. „zero-shot prompts”, co oznacza, że odpowiedzi generują jednorazowo, bez możliwości poprawy czy wprowadzenia poprawek do swojej pracy. Odpowiedź jest udzielana na podstawie tego, co model „pamięta” i jest w stanie wygenerować w jednej iteracji. Jest to imponujące, ale również ograniczone.

Agentic AI podejmuje wyzwanie, umożliwiając modelom językowym większą elastyczność. Dzięki podejściu „few-shot prompts”, systemy mogą planować, weryfikować i poprawiać swoje odpowiedzi. Otwiera to możliwości zastosowania AI w bardziej złożonych procesach biznesowych.

Anatomia Procesu Biznesowego

Aby zrozumieć potencjał agentic AI, warto przyjrzeć się strukturom procesów biznesowych. Składają się one z dwóch warstw: płaszczyzny kontrolnej i płaszczyzny narzędziowej. Płaszczyzna kontrolna to logika decyzyjna, która steruje działaniami procesów, podczas gdy płaszczyzna narzędziowa jest zbiorem API, wezwań zewnętrznych czy algorytmów uczenia maszynowego.

Problem z obecnymi procesami polega na ich sztywności. Logika decyzyjna jest z góry ustalana przez inżynierów, którzy nie zawsze w pełni rozumieją specyfikę danej branży lub firmy. Agentic AI ma potencjał, aby tę logikę usprawnić, czyniąc ją dynamiczną i opartą na rzeczywistych danych w czasie rzeczywistym.

Potencjał i Przyszłość Agentic AI

Agentic AI to obietnica bardziej zaawansowanej sztucznej inteligencji, która może zarządzać skomplikowanymi procesami. Dzięki dynamicznemu podejściu do planowania i działania, agentic AI jest w stanie analizować dane, podejmować decyzje i dostosowywać się do zmieniających się warunków. To logika trzeciej fali AI, gdzie systemy uczą się myśleć „wolniej”, działając dokładniej i bardziej efektywnie.

Aby jednak w pełni wykorzystać tę technologię, firmy muszą zainwestować w odpowiednią infrastrukturę. Podstawą jest magazynowanie danych w chmurze, systemy do zarządzania modelami AI (MLOps) oraz narzędzia wspierające generowanie i przetwarzanie dużych zbiorów danych. Bez inwestycji w takie rozwiązania sukces wdrożeń agentic AI może być ograniczony.

Podsumowanie

Agentic AI nie zastępuje poprzednich fal rozwoju sztucznej inteligencji, lecz na nich buduje. To technologia, która daje możliwość przejścia od prostych predykcji i generacji treści do bardziej zaawansowanego planowania i automatyzacji procesów. W miarę jak technologie te będą się rozwijać, możliwe będzie rozwiązywanie coraz trudniejszych problemów biznesowych i naukowych.

Przyszłość sztucznej inteligencji wydaje się jasna — to ruch w stronę inteligentnych agentów zdolnych do autonomicznego działania, które wspierają ludzkość i znacznie przyspieszają postęp technologiczny.