Salesforce Agentforce Operations исправляет рабочие процессы, нарушающие работу корпоративного ИИ
Команды корпоративного ИИ сталкиваются с серьезным препятствием — не потому, что их модели не умеют рассуждать, а потому, что лежащие в их основе рабочие процессы изначально не были созданы для агентов. Задачи завершаются сбоями, передача управления нарушается, и эта проблема усугубляется по мере того, как организации внедряют агентов всё глубже в бэк-офисные системы. Для решения этой проблемы появляется новый архитектурный слой: плоскости управления выполнением рабочих процессов (workflow execution control planes), которые задают детерминированную структуру процессам, выполняемым агентами.
Одной из компаний, выводящих это решение на передний план, является Salesforce, представившая новую платформу рабочих процессов, которая превращает бэк-офисные процессы в набор задач для специализированных агентов. Пользователи могут загружать свои собственные процессы или использовать один из готовых шаблонов (Blueprints), предоставленных Salesforce, после чего Agentforce Operations декомпозирует их для агентов.
Старший вице-президент по продуктам Salesforce Санйна Парулекар (Sanjna Parulekar) рассказала в интервью VentureBeat, что проблема заключается в том, что многие корпоративные рабочие процессы просто не приспособлены для агентов. «Мы заметили по опыту работы с клиентами, что зачастую изъян в процессе кроется еще в документе с требованиями к продукту, — отметила Парулекар. — Поэтому при загрузке такого документа в систему ничего не работает как надо. Мы можем оптимизировать его, кое-что убрать и заменить агентом».
Без этого слоя панели управления предприятия рискуют развернуть агентов, которые не решат проблемы с рабочими процессами, а лишь увеличат расходы.
Заставляем рабочий процесс работать на агентов, а не только на людей
Предприятия, внедряющие агентов, усваивают дорогой урок: их рабочие процессы проектировались с учетом пробелов в человеческом суждении, а не для машинного выполнения. Процессы, которые годами развивались за счет обходных путей — нечетко определенные шаги, негласные решения и координация, зависящая от того, помнит ли конкретный сотрудник, что делать дальше, — рушатся, когда от агентов требуют следовать им буквально.
Даже обладая всей полнотой корпоративного контекста, ИИ-системы будут испытывать трудности с выполнением задач, если не до конца понятно, что именно от них требуется.
По словам Парулекар, ее команда обнаружила, что сосредоточение внимания на движущих силах процесса и его декомпозиция на более явные шаги и рабочие процессы делают систему более детерминированной. В результате, когда такие платформы, как Agentforce Operations, задействуют агентов, последние уже точно знают свои конкретные задачи.
«Это заставляет компании переосмысливать свои процессы и повышает их прозрачность благодаря модели отслеживания сеансов в системе», — пояснила она.
Парулекар добавила, что в систему можно встроить механизмы проверки человеком, что сделает процесс еще более прозрачным.
Отличие этого подхода от других предложений по автоматизации рабочих процессов заключается в том, что он не полагается на способность агентов самостоятельно решать, что делать дальше, — это решает система. В отличие от более традиционных инструментов автоматизации, которые распределяют задачи и направляют агентов на основе вероятностного принятия решений, этот подход обеспечивает выполнение на основе более предопределенной, детерминированной структуры.
Какую проблему это создает
Кодификация рабочего процесса не исправляет изначально нерабочий процесс. Если в процессе заложены ошибочные шаги, его кодирование для агентов лишь закрепляет проблему в масштабе всей компании. А как только рабочие процессы распределяются между агентами, фокус проблемы смещается с выполнения на управление: кто отвечает за процесс, кто его валидирует и как он эволюционирует при изменении бизнес-условий.
Это возлагает на команды ответственность за критическую оценку того, что работает для них, а что нет.
Организациям необходимо учитывать, что наряду с плоскостью управления выполнением, предлагаемой такими платформами, как Agentforce Operations, кто-то должен нести ответственность за завершение задач и достижение результатов.
Брэндон Меткалф (Brandon Metcalf), основатель и генеральный директор компании по оркестровке рабочей силы Asymbl, отметил в другом интервью VentureBeat, что ключом к тому, чтобы и люди, и агенты следовали рабочему процессу, является общая цель.
«Вы должны четко понимать цель, иначе агент или человек не справятся с задачей, — подчеркнул Меткалф. — Кто-то должен управлять этим конечным результатом, который необходимо доставить. Это может быть как человек, так и агент».
Узкое место сместилось. Как сформулировал Меткалф, вопрос теперь заключается не в том, способны ли агенты рассуждать в процессе решения задачи, а в том, достаточно ли согласован лежащий в их основе рабочий процесс для ее выполнения. Для предприятий, построивших свои процессы вокруг человеческого суждения и институциональной памяти, это куда более сложная задача, чем простая замена модели на более умную.
