Agentska umjetna inteligencija sljedeći je veliki skok u automatizaciji – AI sustavi koji ne samo da reagiraju, već djeluju. Evo što to znači za tiskare, kako se razlikuje od tradicionalne umjetne inteligencije i kako bi mogla transformirati i vašu tiskaru i vaše poslovne operacije.

Umjetna inteligencija već je transformirala tiskarski sektor na bezbroj načina – od online sustava za izradu ponuda i prediktivne analitike do automatizacije tijeka rada. Ali sada ulazimo u novu fazu razvoja umjetne inteligencije: agentsku umjetnu inteligenciju.

Za razliku od velikih jezičnih modela (LLM) s kojima je većina nas upoznata – poput ChatGPT-a – agentska umjetna inteligencija ne reagira samo na upute; ona djeluje. Preuzima inicijativu, postavlja ciljeve i izvršava zadatke uz minimalan ljudski nadzor.

Za tiskare bi ovo moglo označiti jednu od najvećih operativnih promjena od uvođenja digitalnih tiskarskih strojeva. Dakle, što je točno agentna umjetna inteligencija i kako je tiskari mogu početi koristiti za poboljšanje učinkovitosti, smanjenje troškova i poboljšanje korisničke usluge?

Što je agentska umjetna inteligencija?

Jednostavno rečeno, agentska umjetna inteligencija odnosi se na sustave umjetne inteligencije sposobne za autonomno djelovanje prema određenim ciljevima. Umjesto da čekaju ljudski unos za generiranje teksta ili analize, ovi ‘agenti’ umjetne inteligencije mogu donositi odluke, izvršavati radnje i koordinirati se s drugim sustavima ili agentima kako bi postigli rezultate.

Veliki jezični model poput ChatGPT-a može vam reći kako optimizirati raspored ispisa ako mu postavite pravo pitanje. S druge strane, agentska umjetna inteligencija mogla bi analizirati vaš raspored, identificirati uska grla i automatski promijeniti redoslijed poslova – sve bez čekanja vaše intervencije.

Po čemu se agentska umjetna inteligencija razlikuje od tradicionalnih LLM-ova?

Veliki jezični modeli (LLM-ovi) – tehnologija koja stoji iza alata za razgovor poput ChatGPT-a i CoPilota – dizajnirani su za generiranje teksta sličnog ljudskom. Moćni su za komunikaciju, generiranje sadržaja i zaključivanje unutar određenog razgovora. Međutim, LLM-ovi su reaktivni. Trebaju im upute i ne poduzimaju radnje iz stvarnog svijeta osim ako nisu povezani s drugim sustavima.

Agentska umjetna inteligencija uzima tu osnovu i dodaje mogućnost samostalnog planiranja i izvršavanja zadataka, praćenja napretka prema ciljevima, donošenja odluka na temelju promjenjivih podataka i suradnje s ljudima ili drugim agentima.

U praksi, LLM vam može reći kako nadopuniti zalihe tinte kada je ponestaje. Agentska umjetna inteligencija bi primijetila razine tinte, provjerila dostupnost dobavljača, usporedila cijene i automatski naručila.

Zašto je to važno za pisače

Za tiskarske tvrtke – posebno mala i srednja…

...