Nitesh Bansal membahas semakin populernya agen AI dan mengapa kebijakan data tempat kerja perlu berubah sebagai hasilnya.
Seperti yang dijelaskan oleh Nitesh Bansal, CEO dan Direktur Pelaksana Sistem Rekayasa Produk Digital R, agen AI adalah model otonom dengan kemampuan untuk belajar, melakukan tugas dan membuat keputusan, tanpa perlu intervensi manusia yang konstan. Mereka menggabungkan pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami dan penalaran untuk mengotomatisasi tugas, menganalisis data, dan mengoptimalkan alur kerja.
“Tidak seperti otomatisasi tradisional, AI agen beradaptasi secara dinamis, memungkinkan pemecahan masalah proaktif dan kolaborasi multi-agen melalui fungsi kognitif tingkat tinggi seperti berpikir, beralasan dan mengingat, seperti pikiran manusia,” katanya.
Bagi perusahaan, terutama yang beroperasi dalam bidang STEM, AI agen berdasarkan kemampuannya untuk mengotomatisasi tugas duniawi dan rutin, menjadi penting untuk penelitian dan inovasi lebih lanjut. Seperti dicatat oleh Bansal, di bidang-bidang seperti ilmu kehidupan, agen AI dapat merampingkan uji klinis, mempercepat penemuan obat dan membawa terapi yang mengubah hidup ke pasar lebih cepat.
Melalui platform pembelajaran yang dipersonalisasi, agen AI juga Demokratisasi akses ke pendidikan STEM dan alat yang diperlukan untuk bekerja secara efektif di ruang itu. Ini memungkinkan siapa pun, apakah mereka seorang siswa, seorang profesional atau penggemar teknologi, untuk mengajari diri mereka sendiri keterampilan yang diperlukan untuk mempersiapkan peran dalam industri yang berada di bawah reinvention yang hampir konstan.
Jika Anda membangunnya, mereka akan datang
Ketika datang untuk menyebarkan dan menggunakan agen AI tempat kerja, ada banyak tantangan, dari kurangnya keterampilan di antara staf dan retensi yang buruk, hingga kualitas data yang terbatas dan pemahaman yang lemah tentang potensi perusahaan yang sebenarnya di seluruh perusahaan. Tetapi untuk Bansal, kompleksitas integrasi dan tuntutan infrastruktur yang berkembang adalah masalah penting yang mengganggu industri.
Mengutip penelitian dari survei terhadap lebih dari 1.000 pemimpin dan praktisi teknologi perusahaan yang dilakukan oleh Tray.ai, ia mencatat bahwa 42pc dari perusahaan yang menanggapi membutuhkan delapan atau lebih koneksi data untuk penyebaran agen AI yang berhasil. Kebutuhan akan daya komputasi yang tinggi dan jaringan latensi rendah sering menjadi inti dari keberhasilan perusahaan dan dapat memberikan tekanan signifikan pada sumber daya yang tersedia.
“Sementara beberapa perusahaan memiliki infrastruktur yang kuat, banyak celah menghadapi,” katanya. “Sebuah studi baru -baru ini menemukan bahwa hanya 22 pc dari organisasi yang memiliki arsitektur yang siap untuk beban kerja AI tanpa modifikasi. 86pc dari perusahaan memerlukan peningkatan ke tumpukan teknologi yang ada untuk menggunakan agen AI.
“Penting bagi perusahaan untuk mempertimbangkan kebutuhan mereka akan solusi yang dapat diskalakan dan berbasis cloud dan akses ke sumber daya komputasi canggih,” jelasnya. “Tanpa mereka, saya mengantisipasi bahwa banyak organisasi akan menghadapi penundaan dalam penyebaran atau mengalami masalah jika mereka tidak memiliki rencana yang kuat untuk meningkatkan infrastruktur mereka di tempat.”
Untuk membangun infrastruktur yang cukup kuat untuk mendukung kemampuan penuh dari agen AI organisasi, Bansal menyarankan perusahaan untuk berinvestasi di beberapa bidang utama, seperti jalur pipa data berkualitas tinggi untuk mengumpulkan, membersihkan dan menyiapkan informasi. Solusi penyimpanan yang kuat dan sumber daya komputasi yang dapat diskalakan juga diperlukan, seperti juga kemampuan untuk mengintegrasikan sistem yang ada untuk kompatibilitas luas.
Pelatihan tenaga kerja Dan pemahaman yang mendalam tentang tata kelola etis akan menopang seluruh sistem, seperti menurut Bansal, agar agen AI bebas dari bias dan penyalahgunaan, harus ada kebijakan yang jelas tentang data, privasi, dan keamanan.
Kebijakan Pemolisian
Agar hal ini terjadi, ia berpendapat bahwa organisasi harus selalu memperbarui kebijakan data mereka. Karena sifat informasi yang sering diproses oleh agen AI, perusahaan harus berusaha untuk memperbarui dan memajukan kebijakan data mereka, sejalan dengan perubahan peraturan dan metode keselamatan yang lebih baik.
“Ada undang -undang, seperti GDPR dan CCPA, yang membutuhkan kerangka kerja tata kelola data yang kuat dan memastikan privasi dan keamanan. Agar organisasi dapat secara efektif mengatasi kebijakan data mereka, mereka harus pertama -tama menilai dan merencanakan pembaruan untuk perubahan kebijakan ini, ”katanya.
“Ini termasuk melakukan audit data yang komprehensif untuk memahami lanskap data mereka saat ini, dengan fokus pada sumber data, praktik manajemen dan penyebaran di seluruh bisnis. Audit ini akan mengidentifikasi kesenjangan dan area yang membutuhkan perbaikan. Mereka juga harus menerapkan pendekatan berbasis risiko ketika mengembangkan dan menggunakan AI, menilai apakah AI diperlukan untuk konteks tertentu dan mengidentifikasi ancaman keamanan potensial. “
Kemajuan AI yang berkelanjutan di tempat kerja telah menciptakan peluang baru bagi individu, serta organisasi. Faktanya, karier yang sama sekali baru, seperti pelatih AI, insinyur cepat dan auditor AI etis telah muncul sebagai jalan baru yang populer dan menarik bagi para profesional dan perusahaan untuk dijelajahi.
Tetapi itu juga berarti bahwa ada lebih banyak peluang bagi orang-orang yang berpikiran jahat untuk menyusup dan mengeksploitasi kelemahan infrastruktur, terutama dalam organisasi yang tidak sepenuhnya memahami langkah-langkah yang diperlukan untuk memasang, menggunakan, dan memelihara teknologi AI agen.
Untuk Bansal, sekarang lebih dari sebelumnya, perusahaan perlu memastikan bahwa unsur manusia sama terampil dan petunjuknya seperti elemen non-manusia sehingga karyawan dapat berkolaborasi dengan teknologi secara efektif.
Jangan lewatkan pengetahuan yang Anda butuhkan untuk berhasil. Daftar untuk Singkat HarianPencernaan Silicon Republic tentang Need-to-Know Sci-Tech News.
