Jak najlepiej wykorzystać sztuczną inteligencję agentową?

Agentic AI to kolejny wielki skok w automatyzacji – systemy AI, które nie tylko reagują, ale i działają. Oto, co to oznacza dla drukarek, czym różni się od tradycyjnej sztucznej inteligencji i jak może przekształcić zarówno drukarnię, jak i operacje biznesowe.

Sztuczna inteligencja przekształciła już sektor druku na niezliczone sposoby – od systemów wyceny online i analiz predykcyjnych po automatyzację przepływu pracy. Teraz jednak wkraczamy w nową fazę rozwoju sztucznej inteligencji: sztuczną inteligencję agentową.

W przeciwieństwie do dużych modeli językowych (LLM), które większość z nas zna – takich jak ChatGPT – agentowa sztuczna inteligencja nie tylko reaguje na podpowiedzi, ale działa. Przejmuje inicjatywę, wyznacza cele i wykonuje zadania przy minimalnym nadzorze ze strony człowieka.

Dla drukarni może to oznaczać jedną z największych zmian operacyjnych od czasu wprowadzenia pras cyfrowych. Czym więc dokładnie jest sztuczna inteligencja agentowa i w jaki sposób drukarnie mogą zacząć ją wykorzystywać do poprawy wydajności, obniżenia kosztów i usprawnienia obsługi klienta?

Mówiąc prościej, agentowa sztuczna inteligencja odnosi się do systemów sztucznej inteligencji zdolnych do autonomicznego działania w kierunku określonych celów. Zamiast czekać na ludzkie dane wejściowe w celu wygenerowania tekstu lub analizy, ci „agenci” sztucznej inteligencji mogą podejmować decyzje, wykonywać działania i koordynować je z innymi systemami lub agentami w celu uzyskania wyników.

Duży model językowy, taki jak ChatGPT, może powiedzieć ci, jak zoptymalizować harmonogram drukowania, jeśli zadasz mu właściwe pytanie. Z drugiej strony, agentowa sztuczna inteligencja może analizować harmonogram, identyfikować wąskie gardła i automatycznie zmieniać kolejność zadań – a wszystko to bez czekania na interwencję użytkownika.

Duże modele językowe (LLM) – technologia stojąca za narzędziami konwersacyjnymi, takimi jak ChatGPT i CoPilot – zostały zaprojektowane do generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Są potężne w komunikacji, generowaniu treści i wnioskowaniu w ramach danej konwersacji. LLM są jednak reaktywne. Potrzebują podpowiedzi i nie podejmują rzeczywistych działań, chyba że są połączone z innymi systemami.

Sztuczna inteligencja agentowa opiera się na tym fundamencie i dodaje zdolność do samodzielnego planowania i wykonywania zadań, monitorowania postępów w osiąganiu celów, podejmowania decyzji w oparciu o zmieniające się dane i współpracy z ludźmi lub innymi agentami.

W praktyce LLM może podpowiedzieć, jak uzupełnić zapas tuszu, gdy jest on na wyczerpaniu. Agentowa sztuczna inteligencja zauważyłaby poziom tuszu, sprawdziła dostępność u dostawcy, porównała ceny i automatycznie złożyła zamówienie.

Dla…