Генеративный ИИ

Generative AI и AI-агенты в производстве: возможности, пошаговое внедрение, ROI и кейсы

В этой статье мы рассмотрим, как Generative AI (GenAI) и AI-агенты могут опптимизировать процессы производства, повысить эффективность и снизить затраты. В условиях цифровой трансформации особенно важно отличать мимолётные тренды от технологий, способных действительно принести пользу. Мы проанализируем варианты использования GenAI в производственном цикле — от плана производства и прогнозирования поставок до оптимизации процессов и повышения эффективности сбыта. Кроме того, статья подробно рассмотрит этапы внедрения AI-технологий, методы оценки ROI и типовые ошибки, которых следует избегать при внедрении AI-решений. Мы также приведём реальные примеры успешного использования GenAI в промышленности, обсудим вопросы безопасности данных и управления изменениями.

AI-агенты на основе LLM и мультиагентные системы

Текущие LLM генерируют текст или выполняют задачи только по запросу, но с появлением AI-агентов всё меняется. К 2028 году 33% корпоративного ПО будут использовать AI-агентов. AI-агенты не требуют явных запросов и не выдают предопределённые результаты. Вместо этого они принимают инструкции, самостоятельно строят планы, используют инструменты для их выполнения и адаптируются к изменениям.