Jóllehet a technológia felgyorsított bevezetése kihívások elé állítja őket, a vezérigazgatók elkötelezettek a mesterséges intelligenciára épülő megoldások kiterjedt, szervezeti szintű használata mellett, állapította meg felmérésében (2025 CEO Study: 5 mindshifts to supercharge business growth) az IBM Institute for Business Value. A világ 33 országában megkérdezett, összesen kétezer vállalatvezető közel kétharmada (61 százaléka) megerősítette például, hogy szervezetüknél már aktívan dolgoznak az AI ügynökök (agentek) bevezetésén, és az implementált megoldások felméretezésére készülnek.
A válaszadók 68 százaléka szerint az AI ügynökök vállalati területeken átívelő együttműködéséhez elengedhetetlen a szervezeti szintű, integrált adatarchitektúra kialakítása, és 72 százalékuk mondta, hogy vállalatuk saját adatai kulcsfontosságúak a generatív mesterséges intelligenciában rejlő lehetőségek üzleti szempontból értékes kiaknázásához. A hatékonyan használható adatkörnyezet kialakításával azonban sok szervezet küzd - a megkérdezett vezérigazgatók fele (50 százalék) ugyanis elismerte, technológiai környezetük az utóbbi időben megvalósított beruházások következtében széttagoltabbá, darabossá vált.
A mesterséges intelligencia egyre gyorsabb térhódítása nagyobb hatékonyságot és termelékenységnövekedést hoz a vállalatok mind szélesebb körének, de beruházásaiktól azok a vezérigazgatók várhatnak nyereséget, akik a kockázatot inkább lehetőségként fogják fel, más szóval arra összpontosítanak, amit ellenőrizni és irányítani tudnak, üdvözölte a megkérdezettek elszántságát Gary Cohn, az IBM igazgatótanácsának alelnöke a felmérés eredményeit ismertető tanulmány előszavában. A bizonytalan üzleti környezetben a mesterséges intelligencia és a vállalati adatok felhasználása segít a lehetőségek felismerésében, és ez versenyelőnyt ad. Az alelnök szerint ezért a vezetők, akik ma nem használják a mesterséges intelligenciát és saját adataikat az előrelépéshez, valójában arról döntenek, hogy vállalatuk kiszáll a versenyből.
Arvind Krishna, az IBM vezérigazgatója...
Ügynöki AI, a következő szint
A mesterséges intelligencia fejlődése az AI ügynökök megjelenésével fordulóponthoz érkezett, a technológia, amellyel eddig cseveghettünk, immár dolgozik nekünk, méghozzá eddig nem látott mértékű önállósággal - hangsúlyozta májusban Bostonban megtartott Think 2025 konferenciáján az IBM. A szállító meggyőződése szerint ez az új működési modell katalizátorként szabadítja majd fel a hatalmas gazdasági potenciált, amelyet eddig a generatív mesterséges intelligenciában láttunk.
Mindennek előfeltétele azonban, hogy az AI ügynökök zökkenőmentesen együttműködhessenek az alkalmazások, az adatok és a rendszerek kiterjedt hálózatán keresztül, amelyre napjainkban a vállalatok összetett technológiai környezete épül. Következésképp az orkesztráció, az integráció és az automatizálás hármasfogata lesz a varázserő forrása, amely az AI ügynököket a technológiai újdonságok szférájából a gyakorlati működés, a munka világába repíti.
Konferenciáján az IBM ennek jegyében mutatta be watsonx Orchestrate platformjának új képességeit, amelyekkel a szervezetek AI ügynököket építhetnek, futtathatnak és felügyelhetnek összetett folyamataik automatizálásához. Az újdonságok között a vállalatok például előre elkészített ügynököket találnak, amelyeket például a HR, az értékesítés és a beszerzés területén azonnal munkára foghatnak, de a platformon - a professzionális fejlesztői környezet mellett - elérhető no-code eszközökkel saját AI ügynököket is építhetnek, az IBM szerint akár 5 perc leforgása alatt.
A szintén most bejelentett Agentic Orchestration segítségével a szervezetek integrálhatják és automatizálhatják AI ügynökeiket és asszisztenseiket komplex, különböző eszközökön, adatforrásokon és infrastruktúrákon átívelő feladatok elvégzéséhez, projektek megvalósításához. Az Agent Observability pedig az ügynökök vállalati szintű felfedezését és monitorozását, valamint működésük optimalizálását támogatja a teljesítmény és a hatékonyság növeléséhez, a bizalom erősítéséhez. Nem utolsósorban watsonx Orchestrate platformját az IBM nyolcvannál több, elterjedt vállalati alkalmazással előre integrálta, így az szállítófüggetlen módon segíti az ügynökök szervezeti szintű bevezetését és összehangolt használatát.
Adatirányítás intelligenciával
Mindezen felül - vagy inkább mindenekelőtt - megbízható, vállalatspecifikus adatokra lesz szükségük a szervezeteknek ahhoz, hogy az ügynöki AI segítségével valódi üzleti értéket teremthessenek, és ezek az adatok jellemzően nem strukturáltak, zömük emailekben, dokumentumokban, prezentációkban és videókban lelhető fel. Becslések szerint a vállalatoknál keletkező adatok 90 százaléka strukturálatlan, de a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) tanításában ennek a mennyiségnek csupán 1 százaléka jelenik meg.
Bostonban az IBM olyan képességeket mutatott be watsonx.data platformján, amelyekkel a szervezetek nyílt, hibrid adatkörnyezetet hozhatnak létre strukturált és nem strukturált adataik menedzseléséhez, és azokat sokkal egyszerűbben készíthetik elő a mesterséges intelligencia számára. A júniustól elérhető watsonx.data integration szoftver az adatelérés orkesztrálására szolgál, a vele egy időben megjelenő watsonx.data intelligence pedig AI képességekkel segíti az adatok irányítását, felügyeletét, összeválogatását és értelmes hasznosítását. Az önálló megoldásként, illetve a platform részeként is elérhető képességekkel a vállalatok 40 százalékkal pontosabbá tehetik mesterséges intelligenciájukat, mint a megszokott RAG (retrieval-augmented generation) módszerrel, mondta az IBM.
Hasonlóan fontos előfeltétel a korszerű infrastruktúra kialakítása és működtetése is, amely lépést tud tartani a generatív és ügynöki AI rohamos fejlődésével, mutattak rá a konferencia egyik panelbeszélgetésének résztvevői Rob Thomas, az IBM kereskedelmi igazgatójának vezetésével.
A szervezetek eleve bonyolult, hibrid környezeteire a mesterséges intelligencia még nagyobb nyomást gyakorol. A komplexitás, az API-k, alkalmazások, integrációs végpontok, adatok és események dinamikus kezeléséhez az IBM webMethods Hybrid Integration platformját kínálja, amely valós idejű rálátást ad minden környezetre, egységes felügyeletet biztosít, valamint a munkafolyamatok szabványosításával, automatizálásával segíti az infrastruktúra és az alkalmazások életciklusának kezelését.
…és Rob Thomas, az IBM kereskedelmi igazgatója a Think 2025 nyitó előadásában
Promptolás helyett programozás
A konferencia közönsége láthatta az IBM watsonx Code Assistant for i előzetesét is, amely kódoló asszisztensként kifejezetten az IBM i operációs rendszeren futó, RPG programozási nyelven írt alkalmazások modernizálását fogja felgyorsítani AI alapú képességeivel. A közvetlenül az integrált fejlesztői környezetben (IDE) elérhető asszisztens a generatív AI és a fejlett automatizálás előnyeit ötvözi, és kezdetben a szoftverkódhoz fűzött magyarázatokkal, a jövőben pedig kódgenerálással, tesztesetek létrehozásával, valamint transzformációs funkciókkal is segíteni fogja kezdő és tapasztalt fejlesztők munkáját egyaránt.
Promptolás útján már nem építhetők komplex AI rendszerek, ez a módszer fenntarthatatlanná vált, fejtették ki az IBM szakemberei a Think 2025 zárónapján. Szerintük a generatív számítástechnika az utasítások tervezését (prompt engineering) a nagy nyelvi modellek strukturált programozására fogja cserélni, hogy a fejlesztők AI alkalmazásaikat olyan futtatási környezetre építhessék, amely egyértelmű szabályokat, korlátozásokat és viselkedést juttat érvényre. Az új keretrendszerben a fejlesztők természetes nyelven adott utasítások helyett moduláris komponensek által határozzák meg a modellek viselkedését, így nemcsak gyorsabban és biztonságosabban építkezhetnek, hanem mindössze egymilliárd paramétert tartalmazó rendszerekkel is olyan pontosságot érhetnek el, amely a hagyományos módon készült, 70 milliárd paraméteres rendszerek teljesítményéhez fogható, mondta az IBM.
A generatív számítástechnika a hosszú távú spekulációk helyett az azonnali, gyakorlati hasznosságra összpontosít, egy jóval átfogóbb törekvés része, amely a mesterséges intelligencia, a klasszikus nagy teljesítményű feldolgozás (HPC) és a kvantumszámítógépek ötvözését célozza a vállalati informatika egységes modelljében.
Jay Gambetta, az IBM Quantum alelnöke bostoni előadásában kifejtette, hogy az IBM elérte a kvantumhasznosság szintjét, azaz kvantumszámítógépei ma már olyan gyakorlati problémákat is megoldanak, amelyek hagyományos rendszerekkel nem szimulálhatók. Negyvenöt qubites processzorát a szállító például a japán Fugaku szuperszámítógéppel kapcsolta össze bonyolult molekulák szimulálásához, és a hagyományos módszerekével megegyező pontosságot ért el. A kutatás következő szakaszában a csapat 77 qubites processzorra váltott, és a megismételt kísérlet hasonlóan ígéretes eredményeket hozott. Gambetta szerint az IBM jövőre eléri a kvantumelőny szintjét, azt a fontos mérföldkövet, amelyen túl a kvantumszámítógépek már igazolt pontossággal felülmúlják a hagyományos rendszereket a valós életből vett problémák megoldásában.
