Gartner -Analysten haben einen wachsenden Trend hervorgehoben, bei dem einige unethische Anbieter an dem sogenannten ?Agentenwaschen“ teilnehmen. Von Tausenden von KI -Produkten, die als Agenten behaupten, haben nur 130 die Kriterien erfüllt.

Die Agenten -KI wird oft als Zukunft der künstlichen Intelligenz gef?rdert. Im Gegensatz zu herk?mmlichen Systemen, die lediglich Inhalte verarbeiten und generieren (wie ChatGPT), k?nnen echte Agenten Aktionen autonom ausführen.

Damit eine Anwendung wirklich Agent ist, muss sie komplexe Aufgaben und langfristige Planung mit wenig oder gar keinem menschlichen Beteiligung übernehmen. Dies wird durch die Interaktion mit externen Tools wie Webbrowsern oder der unabh?ngigen Ausführung von Code erreicht.

Was genau w?scht Agent? Dem Bericht zufolge kennzeichnen Anbieter vorhandene Automatisierungstechnologien wie LLM-gesteuerte Chatbots und Roboterprozessautomatisierung f?lschlicherweise als Agenten-KI, obwohl ihnen die erforderlichen Funktionen fehlen.

Wie kann man zwischen einem Anbieter unterscheiden, der eine authentische Agenten -KI anbietet, und einer irreführenden Kennzeichnung? Und warum ist diese Art von Falschdarstellung besonders besorgniserregend?

Agenten oder nur Agentw?sche?

Ohne ein klares Verst?ndnis dafür, was KI wirklich agentisch macht, ist es leicht, durch falsche Etiketten irregeführt zu werden.

Manchmal kommt die Verwirrung auf die Terminologie an. Das Wort ?Agent“ hat eine breite Verwendung, obwohl es in modernen KI -Diskussionen eine sehr spezifische Bedeutung hat.

Nehmen Sie zum Beispiel sogenannte KII-Kundendienstmitarbeiter von KI. Dies sind in der Regel nur Chatbots, die auf Abfragen reagieren oder Benutzer mit Menschen verbinden k?nnen, um komplexere Probleme zu erhalten - sie ergreifen eigentlich keine unabh?ngigen Ma?nahmen.

Der Gartner-Bericht weist auch darauf hin, dass Roboterprozessautomatisierung (RPA), das auf vorprogrammierten Sequenzen beruht, um sich wiederholende Aufgaben zu erledigen, als agentische KI ungenau bezeichnet wird.

W?hrend RPA -Systeme Aktionen wie automatisch aktualisiert werden, wie die Aktualisierung von Ledgers oder Bestandssystemen, k?nnen sie nicht die F?higkeit besitzen, zu argumentieren, zu strategisieren oder Entscheidungen zu treffen.

Einige gro?e Sprachmodelle k?nnen über APIs mit externen Plattformen interagieren, jedoch nur, wenn sie direkte Anweisungen erhalten. Echte Agentensysteme sollten in der Lage sein, herauszufinden, wie unbekannte APIs ohne Anleitung verwendet werden k?nnen. Wenn sie nicht natürlich kommunizieren k?nnen, sollten sie Code generieren und ausführen, um die Lücke zu schlie?en.

Sogar Plattformen, die mehrere KI -Tools kombinieren - wie Marketing -Automatisierung oder Workflow -Systeme -, dehnen die Definition, es sei denn, sie k?nnen diese Tools über l?ngere Zeitr?ume für die strategische Planung unabh?ngig koordinieren.

Zur Veranschaulichung: Ein regul?rer Chatbot k?nnte auf Anfrage E-Mails komponieren, w?hrend ein Agentensystem sie nicht nur entwirft, sondern auch die besten Empf?nger ermittelt, sie senden, Antworten verfolgen und personalisierte Follow-ups erstellen.

Im Online -Shopping kann ein Standard -Chatbot Ihnen helfen, Artikel aus einem einzigen Katalog zu finden. Aber ein echter Agent würde verschiedene Websites aufsuchen, die Preise vergleichen und die Bestellung in Ihrem Namen aufgeben.

Ohne diese wichtigen Unterschiede zu erkennen, ist es einfach, eine leistungsstarke generative KI für einen vollst?ndig autonomen Agenten zu verwechseln.

Warum dieser Trend ernsthafte Risiken darstellt

Gartner sch?tzt, dass bis zu 40% der Agenten -KI -Projekte bis 2027 entweder scheitern oder aufgegeben werden. Dies deutet darauf hin, dass aufgeblasene Ansprüche und Missverst?ndnisse zu einem wichtigen Problem für Organisationen werden.

Eine der unmittelbarsten Gefahren besteht darin, dass Unternehmen und Verbraucher über die tats?chliche Leistung von AI -L?sungen get?uscht werden. Wenn die Erwartungen nach erheblichen Investitionen nicht erfüllt werden, k?nnte dies das Vertrauen zwischen Unternehmen und KI -Anbietern sch?digen.

Dieses Misstrauen k?nnte über die Anbieter über die breitere Künstliche Intelligenz selbst hinausgehen. Für diejenigen, die an das Potenzial von AI glauben, sinnvolle Fortschritte zu erzielen, k?nnte diese Erosion des Vertrauens die Akzeptanz und Entwicklung behindern.

Abgesehen von den Reputationsrisiken k?nnen die F?higkeiten von Missverst?ndnissen zu operativen Fehlern führen. Die übersch?tzung der Kapazit?t dieser Systeme zur Behandlung von kritischen Aufgaben - von der Behandlung von Beschwerden bis hin zur Erkennung von Cyberangriffen - k?nnte zu finanziellen Verlusten, verpassten Chancen oder regulatorischen Verst??en führen.

Langfristig bedroht das Waschen des Agenten legitime Innovationen in der KI. Startups und Forscher, die echte Agententechnologien entwickeln, k?nnen Schwierigkeiten haben, die Finanzierung oder Unterstützung zu sichern, da eine Flut irreführender Ansprüche.

Gartner warnt davor, dass das Waschen des Agenten nicht nur zu fehlgeschlagenen Initiativen führt, sondern die Glaubwürdigkeit des gesamten AI -?kosystems schw?cht und die Bereitstellung von wirkungsvollen Tools verlangsamt.

Letztendlich liegt die L?sung darin, die KI -Alphabetisierung sowohl auf individueller als auch auf organisatorischer Ebene zu verbessern. Das Verst?ndnis der Unterscheidung zwischen echtem Agentenverhalten und grundlegender Automatisierung erm?glicht es uns, besser zu bewerten, welche Systeme sich im Laufe der Zeit wirklich anpassen und planen k?nnen.

Die Anbieter müssen auch für die deutliche Vermittlung der St?rken und Einschr?nkungen ihres Angebots zur Rechenschaft gezogen werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas w?scht der KI -Agent und warum ist es ein Risiko für Unternehmen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!