Kiedy NIE stosować agentów AI

Zanim zaczniesz myśleć o stosowaniu agentów AI pomyśl, że są takie sytuacje, kiedy NIE warto tego robić.

Uwaga: to jest skrócona wersja opracowania. Rozszerzony materiał dostępny jest na stronach Agentopedii - bazy wiedzy o agentach AI i ich zastosowaniach w biznesie

Uwarunkowania procesowe

Proste, powtarzalne zadania
W przypadku wysoce powtarzalnych i przewidywalnych procesów klasyczna automatyzacja lub RPA są bardziej odpowiednie. RPA doskonale radzi sobie z przetwarzaniem ustrukturyzowanych danych, wypełnianiem formularzy czy przenoszeniem danych między systemami. Agenci AI, ze swoją zdolnością do adaptacji i uczenia się, w takich przypadkach są rozwiązaniem nadmiarowym.

Niski poziom złożoności decyzyjnej
Gdy w ramach procesu nie są podejmowane złożone decyzje, tradycyjne podejścia automatyzacyjne są zazwyczaj wystarczające i bardziej efektywne kosztowo. Agenci AI, z ich zaawansowanymi możliwościami adaptacji i podejmowania decyzji, są lepiej dostosowani do bardziej złożonych i dynamicznych środowisk.

Stabilne, dobrze zdefiniowane procesy
Dla procesów o jasno określonych regułach, niewymagających ciągłego dostosowywania się do zmian w otoczeniu, automatyzacja oparta na regułach lub RPA jest optymalnym wyborem. Elastyczność i zdolność do samodzielnego uczenia się agentów AI nie są w takich przypadkach niezbędne.

Wymagana pełna deterministyczność
Gdy proces musi być w pełni przewidywalny i powtarzalny, bez odchyleń czy „kreatywnych” rozwiązań, klasyczna automatyzacja gwarantuje bardziej kontrolowane i deterministyczne rezultaty. Jest to szczególnie istotne w środowiskach o niskiej tolerancji na błędy, gdzie skrypty i roboty wykonują dokładnie to, co zostało zaprogramowane, minimalizując ryzyko nieoczekiwanych wyników.

Aspekty techniczne

Stabilność środowiska
W przewidywalnym, stabilnym środowisku operacyjnym, gdzie nie ma potrzeby ciągłej adaptacji, tradycyjne rozwiązania automatyzacyjne sprawdzają się lepiej, zapewniając większą kontrolę i przewidywalność wyników.

Ograniczone zasoby obliczeniowe
Klasyczna automatyzacja i RPA zazwyczaj wymagają mniej zasobów obliczeniowych niż agenci AI, co czyni je odpowiednimi dla systemów o niższej wydajności. Agenci AI, szczególnie ci bazujący na dużych modelach językowych lub złożonych algorytmach uczenia maszynowego, potrzebują znacznej mocy obliczeniowej.

Integracja z przestarzałymi systemami
RPA często lepiej radzi sobie z integracją ze starszymi systemami, które nie posiadają nowoczesnych API. Ta zdolność może być kluczowa w środowiskach, gdzie modernizacja całej infrastruktury IT nie jest możliwa lub opłacalna.

Zarządzanie danymi

Brak dużych zbiorów danych lub dane niskiej jakości
Agenci AI mogą wymagać znacznych ilości wysokiej jakości danych do treningu i optymalizacji. W sytuacjach, gdy takie dane nie są dostępne lub są niskiej jakości, klasyczna automatyzacja lub RPA, które mogą działać przy minimalnych danych, są lepszym wyborem.

Wrażliwe dane
W sektorach o ścisłych regulacjach, takich jak finanse czy ochrona zdrowia, klasyczna automatyzacja może być preferowana ze względu na łatwość audytu i wykazania zgodności z przepisami. Przetwarzanie wrażliwych danych przez RPA ogranicza dostęp do tych danych i zapewnia większą kontrolę, co może być kluczowe w kontekście zgodności z przepisami o ochronie danych.

Zapewnienie zgodności

Potrzeba pełnej kontroli i wyjaśnialności
Klasyczna automatyzacja i RPA oferują pełną przejrzystość działań, co ułatwia śledzenie, identyfikację i rozwiązywanie problemów. W przeciwieństwie do tego, proces podejmowania decyzji przez agentów AI może być mniej transparentny, szczególnie w przypadku złożonych modeli.

Aspekty biznesowe

Ograniczony budżet
Implementacja agentów AI może być kosztowna, szczególnie w przypadku zaawansowanych rozwiązań. Jeśli budżet jest ograniczony, a zadanie nie wymaga zaawansowanej inteligencji, RPA lub klasyczna automatyzacja są bardziej opłacalnymi rozwiązaniami.

Krótki czas wdrożenia
Wdrożenie klasycznej automatyzacji lub RPA jest zazwyczaj szybsze niż implementacja systemu agentowego, co jest istotne, gdy czas jest kluczowym czynnikiem.

Brak potrzeby interakcji z użytkownikami
W procesach backendowych, gdzie nie ma potrzeby zaawansowanej interakcji z użytkownikami, klasyczna automatyzacja sprawdza się lepiej. Jeśli interakcja z człowiekiem jest ograniczona do prostych interfejsów, agent AI może być nadmiarowy.

Podsumowanie

Jak widać z przeprowadzonej analizy wcale nie rzadkie są przypadki kiedy klasyczna automatyzacja lub RPA okazują się bardziej odpowiednie, oferując większą kontrolę, przewidywalność, efektywność kosztową i szybsze wdrożenie.

Wybór między agentami AI a tradycyjnymi metodami automatyzacji powinien być podyktowany specyfiką procesu, dostępnymi zasobami oraz długoterminowymi celami organizacji.

Uwaga: to jest skrócona wersja opracowania. Rozszerzony materiał dostępny jest na stronach Agentopedii - bazy wiedzy o agentach AI i ich zastosowaniach w biznesie