この変化により、組織は代理店 AI を統合システムとして扱うことが必要になります。エージェントは、効果的な意思決定を行うために必要なデータ、知識、コンテキストにアクセスする必要があるほか、エージェントが行動することが期待されている場合にはバックエンド システムへの接続も必要です。断片化されたデータはこれらの機能を損なう可能性があります。「これらの AI エージェントの有効性は、単に、AI エージェントがアクセスして使用できるコンテキスト、知識、データの関数です」とチャンドラ氏は述べています。

組織的な成果も注目に値する。チームが相互に接続しない個別のシステムを構築すると、エージェントのスケーリングによって新たな形の断片化が生じる可能性があり、その一方で、エージェントがより多くの作業を引き受けるにつれて、ガバナンス、プライバシー、セキュリティ、および変更管理の重要性が高まります。チャンドラ氏は、AI エージェントは最終的には人間の労働者と同じ基準に従う必要があり、組織は従業員を人間と AI エージェントの組み合わせとして考えるようになるだろうと考えています。

将来的には、この接続されたアプローチにより、エージェントが積極的に作業し、顧客のニーズに対応するために他のエージェントとコミュニケーションをとることもできるようになる可能性があります。試験運用から規模拡大に移行する組織にとって、優先事項は「大海原を沸騰させる」ことではなく、貴重なユースケース、ワークフロー、従業員の変化、測定可能な成果を中心に一貫した戦略を構築することだとチャンドラ氏は言います。

このウェブキャストは NiCE と協力して開発されました。

このコンテンツは、MIT Technology Review のカスタム コンテンツ部門である Insights によって作成されたものであり、その編集スタッフによって作成されたものではありません。これは、人間が監督する製造プロセスでのみ使用されていた可能性のあるあらゆる種類の AI ツールを使用して人間によって研究され、書かれたものです。