Miten agenttisesta tekoälystä saadaan kaikki irti?

Agenttinen tekoäly on automaation seuraava suuri harppaus – tekoälyjärjestelmät, jotka eivät vain reagoi, vaan toimivat. Seuraavassa kerrotaan, mitä se tarkoittaa tulostimille, miten se eroaa perinteisestä tekoälystä ja miten se voi muuttaa sekä tulostushuoneesi että liiketoimintasi.

Tekoäly on jo muuttanut painatusalaa lukemattomilla tavoilla – online-tarjousjärjestelmistä ja ennakoivasta analytiikasta työnkulun automatisointiin. Nyt olemme kuitenkin siirtymässä tekoälyn kehityksen uuteen vaiheeseen: agenttiseen tekoälyyn.

Toisin kuin useimmat meistä tuntevat suuret kielimallit (LLM) – kuten ChatGPT – agenttinen tekoäly ei vain vastaa kehotuksiin, vaan se toimii. Se tekee aloitteita, asettaa tavoitteita ja suorittaa tehtäviä minimaalisella ihmisen valvonnalla.

Tämä voi merkitä painotaloille yhtä suurimmista toiminnallisista muutoksista sitten digitaalisten painokoneiden käyttöönoton. Mitä agenttinen tekoäly tarkalleen ottaen on, ja miten painotalot voivat alkaa käyttää sitä tehokkuuden parantamiseen, kustannusten vähentämiseen ja asiakaspalvelun parantamiseen?

Yksinkertaistettuna agenttitekoälyllä tarkoitetaan tekoälyjärjestelmiä, jotka kykenevät itsenäiseen toimintaan tiettyjä tavoitteita kohti. Sen sijaan, että nämä tekoälyn ”agentit” odottaisivat ihmisen panosta tekstin tai analyysin tuottamiseksi, ne voivat tehdä päätöksiä, suorittaa toimia ja koordinoida toimintaa muiden järjestelmien tai agenttien kanssa tulosten saavuttamiseksi.

ChatGPT:n kaltainen laaja kielimalli voi kertoa, miten tulostusaikataulusi voidaan optimoida, jos kysyt siltä oikean kysymyksen. Toisaalta agenttimainen tekoäly voisi analysoida aikataulusi, tunnistaa pullonkaulat ja tilata työt uudelleen automaattisesti – ja kaikki tämä odottamatta sinun puuttumistasi asiaan.

Suuret kielimallit (LLM) – teknologia ChatGPT:n ja CoPilotin kaltaisten keskustelutyökalujen taustalla – on suunniteltu tuottamaan ihmisen kaltaista tekstiä. Ne ovat tehokkaita viestinnässä, sisällön tuottamisessa ja päättelyssä tietyn keskustelun sisällä. LLM-mallit ovat kuitenkin reaktiivisia. Ne tarvitsevat kehotuksia, eivätkä ne ryhdy todellisiin toimiin, elleivät ne ole yhteydessä muihin järjestelmiin.

Agenttitekoäly perustuu tähän perustaan ja lisää siihen kyvyn suunnitella ja toteuttaa tehtäviä itsenäisesti, seurata edistymistä kohti tavoitteita, tehdä päätöksiä muuttuvien tietojen perusteella ja tehdä yhteistyötä ihmisten tai muiden agenttien kanssa.

Käytännössä LLM voisi kertoa, miten muste varastoidaan, kun se on loppumassa. Agenttipohjainen tekoäly havaitsisi mustetasot, tarkistaisi toimittajan saatavuuden, vertailisi hintoja ja tekisi tilauksen automaattisesti.

Tulostusyrityksille – erityisesti pk-yrityksille, jotka ovat riippuvaisia ajallisesta tehokkuudesta ja kustannusten hallinnasta – tekoälyn tulo voi olla mullistava. Siinä yhdistyvät ennakoivien järjestelmien älykkyys ja työnkulkuautomaation itsenäisyys.

Seuraavassa on lueteltu joitakin keskeisiä aloja, joilla tekoäly voisi tuoda lisäarvoa painotoimintaan.

Agenttinen tekoäly ei ole tarkoitettu vain back-office-tehtäviin, vaan se voi toimia myös itse laitteiston sisällä.
Kuvittele, että digitaalinen painokoneesi valvoo omaa suorituskykyään, tunnistaa varhaiset kulumisen merkit ja ajoittaa huollon automaattisesti, kun se tietää, että…