Citi, Ford และ Experian แบ่งปันกลยุทธ์การขยายขนาด AI agents

"เพื่อที่จะไว้วางใจได้ คุณต้องสามารถมองเห็นสิ่งที่เกิดขึ้นได้" หลักการที่ดูเรียบง่ายนี้คือหัวใจสำคัญของการนำ AI มาใช้งานในแวดวงธุรกิจในปัจจุบัน ตามที่ Laura Heisman ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายการตลาดของ Dynatrace กล่าว

"นี่น่าจะเป็นประเด็นสนทนาที่ใหญ่ที่สุดที่ทุกคนกำลังพูดถึงในทุกอุตสาหกรรม เราได้ยินจากลูกค้าของเราทุกวัน" Heisman กล่าวเมื่อเร็ว ๆ นี้ในการอภิปรายที่งาน Brainstorm Tech ของ Fortune "คำถามใหญ่คือ คุณไว้วางใจมันได้ไหม? มันถูกต้องไหม? และถ้ามันผิด คุณสามารถหยุดมันได้ไหม?"

เมื่อธุรกิจต่าง ๆ กำลังพิจารณาให้ AI agent เชื่อมต่อลำดับงานเข้าด้วยกัน โดยแต่ละงานอิงจากผลลัพธ์ของโมเดล AI ความไว้วางใจจึงสำคัญยิ่งกว่าที่เคย และวิธีเดียวที่จะสร้างความไว้วางใจนั้น ตามที่ Heisman และผู้นำธุรกิจคนอื่น ๆ ในการอภิปรายกล่าว คือการสร้างความโปร่งใสและการควบคุมเข้าสู่ระบบ 

"สำหรับเรา การมองเห็นและการตรวจสอบย้อนกลับไม่ใช่ทางเลือก แต่เป็นรากฐาน มันคือวิธีที่เรามองทุกการตัดสินใจ" Nikhil Joshi ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายสารสนเทศในแผนกตลาดของ Citi ยักษ์ใหญ่ทางการเงินที่เคลื่อนย้ายเงินหลายล้านล้านดอลลาร์ต่อวันในกว่า 100 ประเทศกล่าว

Citi ใช้เวลาส่วนใหญ่ในปี 2024 เพื่อสร้างรากฐานทางเทคโนโลยีแบบรวมศูนย์สำหรับแอปและ agent ทั้งหมด Joshi กล่าว รากฐานดังกล่าวทำให้บริษัทรู้สึกสบายใจมากขึ้นในการนำ agent เข้าสู่การใช้งานจริง 

"มีวิธีเดียวเท่านั้นในการใช้งาน agent ที่ Citi และนั่นคือผ่านกรอบการทำงานส่วนกลางนี้" Joshi กล่าว "หมายความว่าทุก agent ได้รับการลงทะเบียนผ่านกระบวนการนี้ ทุก agent ได้รับการตรวจสอบ ทุก agent ได้รับการตรวจสอบบัญชี และทุก agent ได้รับการกำกับดูแล" 

ในช่วงเวลาที่ทุกคนดูเหมือนจะมุ่งหน้าเต็มกำลังเข้าสู่ AI ระบบเทคโนโลยีแบบไตร่ตรองและรวมศูนย์ของ Citi อาจดูอนุรักษ์นิยมเกินไปสำหรับบางคน แต่ Joshi กล่าวว่า มันช่วยให้คุณเดินหน้าได้เร็วขึ้นในระยะยาว "การเป็นผู้อนุรักษ์นิยมด้าน AI ไม่ใช่คำที่แย่" เขากล่าว

Kathleen Peters ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายนวัตกรรมของ Experian เห็นด้วย และอธิบายว่าบริษัทรายงานเครดิตผู้บริโภคแห่งนี้ได้สร้างระบบเพื่อจัดการ agent ต่าง ๆ ที่ถูกนำไปใช้งาน โดยติดตามที่มาของแต่ละ agent พนักงานที่สร้าง agent นั้น และสิทธิ์เฉพาะในการเข้าถึงข้อมูลหรือดำเนินงานที่แต่ละ agent มี

"เมื่อทุกคนในระบบนิเวศสามารถเข้าใจส่วนเหล่านั้นได้ คุณก็สร้างความไว้วางใจที่ช่วยให้คุณขยายขนาดและดำเนินการได้อย่างรวดเร็ว" Peters กล่าว

ในอุตสาหกรรมยานยนต์ ซึ่งระยะเวลาเฉลี่ยในการเปิดตัวรถยนต์คันใหม่ตั้งแต่การออกแบบจนถึงการผลิตอาจใช้เวลาหลายปี Ford กำลังใช้ AI เพื่อเร่งกระบวนการบางส่วนและเพื่อ "ล้มเหลวให้เร็ว" Sammy Omari ผู้อำนวยการบริหาร ระบบช่วยเหลือผู้ขับขี่ขั้นสูงและระบบความบันเทิงในรถยนต์ของ Ford Motor Company กล่าว 

กุญแจสำคัญ Omari กล่าว คือการมีมาตรการป้องกันที่เหมาะสม

ยกตัวอย่างเช่น Omari กล่าวว่าพนักงานที่ไม่ใช่วิศวกร เช่น นักออกแบบ สามารถมีส่วนร่วมในการเขียนโค้ดคอมพิวเตอร์สำหรับฟีเจอร์รถยนต์ใหม่ที่พัฒนาผ่านเครื่องมือ "vibecoding" ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้แล้ว สิ่งนี้ช่วยเร่งเวลาที่ใช้ในการดูว่าฟีเจอร์ใหม่จะมีลักษณะอย่างไรในเวอร์ชันทดสอบของรถ และสามารถตัดสินใจเลิกโครงการและเดินหน้าต่อได้อย่างรวดเร็วหากไม่ผ่านเกณฑ์ หากไอเดียพิสูจน์ว่าเป็นผู้ชนะ วิศวกรจะเขียนโค้ดใหม่ตั้งแต่ต้น และโค้ดนั้นจะถูกนำไปใส่ในรถที่จัดส่งให้ผู้บริโภค การ vibecoding ของนักออกแบบทำหน้าที่เป็นเพียงการพิสูจน์แนวคิดเบื้องต้นเท่านั้น 

"ดังนั้นความเร็วในการออกสู่ตลาดจริงจะเร่งขึ้น" Omari กล่าว "แต่กระบวนการ QA ในตอนท้าย ก่อนที่เราจะส่งมอบสิ่งใดให้ลูกค้าจริง ๆ ยังไม่ได้เปลี่ยนแปลงไปอย่างจำเป็น"

บทความนี้เผยแพร่ครั้งแรกบน Fortune.com