Pourquoi la mise à l’échelle de l’IA agentique est un marathon, pas un sprint

AI génératif commence à fournir des résultats prometteurs mais limités. Cependant, l’industrie informatique fait avancer la pleine vitesse au niveau d’automatisation suivant, AI agentique. Étant donné que l’IA ne peut pas encore concevoir, construire et déployer des agents, c’est aux humains d’apprendre à créer et à cibler ces agents de manière productive. Mais ce développement va prendre un certain temps.

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C’est la conclusion de récemment recherche de l’accentuer consultant, qui suggérait Échelle des services basés sur l’IA Pour atteindre une valeur commerciale durable est un défi, avec seulement 13% des projets fournissant des résultats significatifs dans ce domaine. L’étude Accenture a couvert 3 400 cadres et plus de 2 000 projets clients.

L’évolution rapide de l’IA d’agence nécessite un nouveau type de talent formé au développement de l’IA et du modèle, ainsi qu’à un sens des affaires. « Notre travail avec des clients de premier plan sur les talents et les compétences le justifie », a déclaré les auteurs du rapport, dirigés par Jack Azagurydirecteur général du groupe pour consulter chez Accenture.

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J’ai demandé à Azagury des informations spécifiques sur ce que ce nouveau type de compétences signifie pour les professionnels de la technologie et les gestionnaires. « La préparation aux talents est l’un des plus grands obstacles à la mise à l’échelle et au déverrouillage de la valeur pour les entreprises, donc une architecture de compétences appropriée est nécessaire pour gagner à l’ère du général AI », a-t-il déclaré à ZDNET. « Actuellement, les organisations dépensent trois fois plus en technologie plutôt que sur les gens – cela doit changer. »

Azagury a déclaré que la plupart des entreprises ne sont pas former des gens pour l’âge de l’IA. Alors qu’Accenture a constaté que 94% des travailleurs souhaitaient en apprendre davantage sur la génération AI, seulement 5% des entreprises dispensent une formation dans ce domaine. « Cet écart doit être réduit », a-t-il déclaré. « On peut investir dans tous les outils de Gen AI disponibles, mais si vos employés ne savent pas comment ou pourquoi les utiliser ou leur faire confiance, la valeur ne sera tout simplement pas réalisée. »

Azagury a déclaré que trois types d’agents d’IA nécessitent l’attention des entreprises en ce moment:

• Agents des services publics: « Effectuer des tâches de routine et à haute fréquence qui améliorent l’efficacité opérationnelle. » Les exemples incluent une fonction dans un véhicule autonome ou un système de tarification dynamique.
• Super agents: « Combinez plusieurs fonctions, synthétisant des données pour stimuler les workflows stratégiques. » Un exemple est un agent marketing qui assemble les données provenant de sources pertinentes et détermine la séquence d’étapes pour exécuter une campagne ou un rapport.
• Agents d’orchestrateur: « Superviser les processus de bout en bout, la rupture de silos et permettre une collaboration transparente. » Un exemple est un agent qui rassemble plusieurs agents sur différents services, tels qu’un système de production qui coordonne les agents individuels qui gèrent des tâches spécifiques, telles que la fourniture de commandes, l’inventaire et la planification.

Azagury a dit Création et déploiement de l’architecture agentique nécessite une race spéciale de travail d’équipe. Cette approche signifie assumer un « double rôle de la conduite d’un changement de pas dans le cycle de vie du développement des logiciels », a-t-il déclaré. Les professionnels de la technologie doivent également s’assurer que leurs organisations et leurs employés «prospèrent en utilisant la génération AI dans l’ensemble».

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Avec la montée de la génération AI – et maintenant AI agentique – « Il y a une augmentation importante de la demande de sciences des données et de professionnels qualifiés d’ingénierie des données qui saisissent profondément l’utilisation des modèles, savent comment déployer une architecture où vous pouvez changer de LLMS et comment permettre un noyau numérique flexible avec la bonne architecture d’IA », a déclaré Azagury. « Ces nouvelles responsabilités importantes nécessiteront d’investir dans la mise en œuvre de la main-d’œuvre informatique avec une stratégie de talent méthodique, basée sur les compétences et structurée. »

Il a déclaré qu’il existe un retour sur investissement important pour les organisations qui déploient cette stratégie: « Les entreprises qui créent une valeur au niveau de l’entreprise à partir du général AI sont plus susceptibles d’avoir une feuille de route de talent pour leurs effectifs en place. Et 2,8 fois plus susceptibles d’avoir des chemins d’apprentissage GEN AI pour les rôles techniques et non techniques. »  »

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Azagury a déclaré que même les PDG devaient être mis au point Les implications des agents de l’IA.

L’impact de l’IA sur les workflows – et même la culture d’entreprise – « nécessite un niveau d’éducation dans l’IA et le sens de la technologie qui est beaucoup plus significatif que ce que nous avons vu avec d’autres technologies », a-t-il déclaré. « C’est parce qu’il est hautement démocratisé, et avec l’avènement à venir d’agents, cela nécessitera un partenariat encore plus profond entre les humains et les machines. »