AI agentas ir automatizavimo įrankis: skirtumas
AI agentas: kaip jį atskirti nuo taisyklėmis paremto automatizavimo įrankio
AI agentas yra sistema, kuri perskaito dokumentą, supranta jo kontekstą ir pati nusprendžia, ką su juo daryti. Tai padaro ir tada, kai tokį dokumentą mato pirmą kartą. Taisyklėmis paremtas automatizavimo įrankis vykdo fiksuotą nurodymą tiems dokumentams, kurių formą kažkas aprašė iš anksto. Skirtumas išryškėja ties netvarkingais atvejais, o netvarkingų yra dauguma.
Anksčiau rašėme, kada užtenka nusipirkti programą, o kada reikia keisti patį procesą (opens in new tab). Tas tekstas jau darė prielaidą, kad skaitytojas žino, kas slypi už žodžio automatizavimas. Šis grįžta žingsniu atgal ir tą žodį apibrėžia, nes "agentas" dabar užrašytas ant produktų, kurie veikia visiškai skirtingai.
Ką AI agentas realiai daro
Tris dalykus iš eilės.
Pirma, perskaito dokumentą tokį, koks jis atkeliavo, nesvarbu, kokį išdėstymą pasirinko siuntėjas. Antra, nusprendžia, ką jis reiškia: kuris skaičius yra suma, kuri data yra mokėjimo terminas, kuri įmonė yra tiekėjas. Trečia, tą sprendimą įvykdo kitoje sistemoje. Atvejus, dėl kurių nebuvo pakankamai tikras, grąžina žmogui peržiūrėti.
Taisyklėmis paremtas įrankis antrą žingsnį atlieka tik tada, kai išdėstymas jam jau aprašytas. Duokite jam pažįstamo tiekėjo sąskaitą, ir jis ištrauks visus laukus tiksliai. Duokite to paties tiekėjo perdarytą sąskaitą kitą mėnesį, ir jis paims ne tą skaičių, nes reikšmės, kurios buvo liepta ieškoti, toje vietoje nebėra.
Kodėl skirtumas labiausiai matosi ties netvarkingais dokumentais
Su struktūrizuotais duomenimis visa tai būtų paprasta. Struktūrizuota e. sąskaita atkeliauja su jau pažymėta suma, ir taisyklė ją apdoroja tiksliai bei pigiai.
Klausimas tik toks, kiek gaunamų dokumentų realiai yra struktūrizuoti. Įmonėse, kurias matome, struktūrizuotų dalis yra mažesnioji. Likusieji atkeliauja kaip PDF prie laiško, kaip skenas arba kaip telefonu nufotografuotas važtaraštis.
Taisyklės padengia tą krūvos dalį, kuri jau elgiasi tvarkingai. Likusią kasdien perima žmogus.
Penki dalykai, kuriuos verta patikrinti
Šį sąrašą naudojame patys, kai įmonė klausia, ką jai iš tikrųjų siūlo tiekėjas: AI agentą ar taisyklėmis paremtą įrankį.
Ką tikrinti | Taisyklėmis paremtas įrankis | AI agentas |
|---|---|---|
Dokumentas | Iš anksto aprašytas formatas | Bet koks išdėstymas, įskaitant pirmą kartą matomą |
Naujas tiekėjas | Pirma reikia naujos taisyklės | Apdorojamas iš karto |
Netikrumas | Dokumentas arba atitinka, arba ne | Pasako, kuriais duomenimis pasitiki, o kuriais abejoja |
Išimtys | Sustoja ir laukia žmogaus | Perduoda atvejį žmogui kartu su priežastimi |
Proceso pokytis | Kažkas perrašo taisyklę | Pakoreguojami pavyzdžiai ir tikrumo riba |
Trečią eilutę verta perskaityti du kartus. Agentas pasako ne tik tai, ką perskaitė, bet ir kiek yra tuo tikras. O jūs nusprendžiate, kiek jis turi būti tikras, kad veiktų be žmogaus. Viską, kuo sistema pakankamai tikra, ji apdoroja pati. Visa kita atkeliauja pas žmogų kartu su paaiškinimu, kas sukėlė abejonę. Tą ribą galima kilnoti, ir būtent taip jūs nustatote, kiek darbo lieka žmogui.
Vienas pavyzdys: sąskaitų agentas, kurį pasidarėme patys
Savo agentą pasidarėme gaunamoms sąskaitoms, ir tai aiškiausias pavyzdys, kurį galime parodyti nieko neįvardindami.
Sistema skaito dokumento struktūrą, o ne įmonės istoriją, todėl pirmą kartą gauta naujo tiekėjo sąskaita apdorojama iš karto. Jokio šablono jai iš anksto neruošiama ir jokio archyvo pirma nesukeliama.
Ištraukti duomenys patenka į tą pačią apskaitos programą, kurią naudojate dabar. Jie ten patenka arba per sąsają, kuri duomenis priima tiesiogiai, arba per failo importą. Pačios programos keisti nereikia.
Toliau sistema sutikrina sąskaitas su banko mokėjimais 95% tikslumu, o vienas žmogus apdoroja dešimt kartų daugiau sąskaitų nei anksčiau. Kaip tai kūrėme, įskaitant dalis, kurios pasirodė sunkesnės nei tikėjomės, aprašyta straipsnyje kaip sukūrėme savo AI sąskaitų automatizaciją (opens in new tab).
Kaip atskirti agentą nuo seno įrankio
Šį rinkodaros reiškinį Gartner net pavadino atskiru vardu. 2025 m. birželio pranešime agent washing (opens in new tab) apibrėžiamas kaip esamų produktų, tokių kaip AI asistentai, RPA ir pokalbių robotai, pervadinimas, kai jie neturi esminių agento savybių. Ten pat vertinama, kad iš tūkstančių agentinio AI tiekėjų realūs yra tik apie 130.
Pokalbyje su tiekėju viską išsprendžia du klausimai, ir abu yra apie tai, kaip sistema elgiasi:
- Ką sistema daro, kai gauna niekada nematytą dokumentą? Pervadintas įrankis atsako per paruošimo žingsnį: pirma kažkas aprašo naują formatą.
- Ką ji daro, kai nėra tikra? Tikras agentas čia turi ką atsakyti: jis parodo, kuriuo lauku suabejojo, ir tokią sąskaitą perduoda žmogui kartu su priežastimi. Pervadintas įrankis tokio atsakymo neturi, nes jis savo tikrumo nematuoja. Jam egzistuoja tik dvi baigtys: atitiko arba neatitiko.
Demonstracijos prašykite su savo dokumentais. Įdėkite tuos, su kuriais jūsų komanda vargsta labiausiai. Tiekėjo paruoštas failas įrodo tik tiek, kad failas buvo paruoštas.
Kada taisyklė yra tinkamesnis įrankis
Taisyklė kainuoja mažiau nei agentas, veikia greičiau ir visada elgiasi vienodai. Yra trys atvejai, kai to visiškai užtenka.
Dokumentai tikrai vienodi. Vienas tiekėjas, vienas formatas, vienas failas per savaitę. Taisyklė perskaito jį per milisekundes ir beveik nieko nekainuoja.
Teisingas atsakymas visada tas pats. Jei visą logiką galima surašyti be išimčių ir be „priklauso nuo atvejo", vadinasi, tai taisyklė. Tada ją ir užrašykite.
Kaskart reikia paaiškinti, kodėl sistema pasielgė būtent taip. Tvirtinant išlaidas ar ruošiantis auditui atsakymas „sistema buvo pakankamai tikra" netinka. Ten reikia tikslios priežasties, o ją duoda aiškiai užrašyta taisyklė.
Kiek kainuoja to nepaisyti, matyti prognozėse. Tas pats Gartner pranešimas prognozuoja, kad iki 2027 m. pabaigos bus nutraukta daugiau nei 40% agentinio AI projektų, o priežastimis įvardija augančias sąnaudas, neaiškią naudą verslui ir nepakankamą rizikos kontrolę. Visi trys dalykai nusprendžiami dar prieš rašant kodą, todėl pirmas savaites ir skiriame procesui, ne modeliui.
Nuo ko pradėti
Pirmiausia verta išsiaiškinti, kuriame jūsų procese yra pakankamai apimties ir pakankamai netvarkos, kad apsimokėtų bent vienas iš dviejų sprendimų. Technologijos pasirinkimas ateina po to.
Nemokama AI diagnostika (opens in new tab) trunka apie tris minutes ir apima šešias verslo sritis. Ji baigiasi rašytine išvada, kur automatizavimas atsipirktų ir kokio jo reikėtų. Jei pirma norite tai aptarti su žmogumi, susisiekite (opens in new tab).
