AIエージェントの統治とスケーリング:オペレーティングの卓越性と前進の道

これは、企業におけるエージェントAIに関するシリーズの5番目で最後の記事です。以前の部分では、エージェントAIが何であるか(第1部)、採用の成熟段階(第2部)、エージェントアーキテクチャの7つの柱(第3部)、展開パターン対落とし穴(第4部)をカバーしました。今度は、これらのエージェントAIを責任ある方法で操作し、スケールする方法について話し合います。この部分では、適切なメトリクスと「エージェントOps」の実践を確立し、ツールやプラットフォームを管理し、組織の文化と役割を適応し、そして次に起こるものに備えています - 新規規制から将来の競争のダイナミクスへ。 これは、企業におけるエージェントAIに関するシリーズの5番目で最後の記事です。以前の部分では、エージェントAIが何であるか(第1部)、採用の成熟段階(第2部)、エージェントアーキテクチャの7つの柱(第3部)、展開パターン対落とし穴(第4部)をカバーしました。今度は、これらのエージェントAIを責任ある方法で操作し、スケールする方法について話し合います。この部分では、適切なメトリクスと「エージェントOps」の実践を確立し、ツールやプラットフォームを管理し、組織の文化と役割を適応し、そして次に起こるものに備えています - 新規規制から将来の競争のダイナミクスへ。 これは、エンタープライズにおける代理人AIに関するシリーズの5番目で最後の記事です。 AIエージェントを生産に投入し、その使用を拡大する時点で、成功は少なくなります。 the agent (you have done that) and more about これは、ソフトウェア展開が拡大した後、DevOpsがどのように出現したかに似ています:ここでは、私たちのAIエージェントが日々、日々、価値を提供し続けるようにするために「AgentOps」または「MLOps」の分野が必要です。 建物 統治と管理 Metrics for Measuring Impact 「AIエージェントを導入するとき、メトリックを定義することは極めて重要であり、そうでないと、それが実際に機能しているかどうかをどのように知ることができますか?」 デモで驚くのは簡単ですが、企業はクールなテクノロジーではなく結果に基づいて動きます。我々は、エージェントの影響の全体的なイメージを描くために、いくつかの次元にわたってメトリクスを追跡することが役に立つと考えました:オペレーティングパフォーマンス、ビジネス影響、コンプライアンス/リスク、およびユーザーの採用。 These tell you how well the agent is performing its task on a technical and service level. Examples include accuracy or success rate (what percentage of tasks does the agent complete correctly without human intervention?), average handling time (how fast does the agent resolve an issue vs. a human), and throughput (tasks completed per hour). If the agent interacts with end users, measure user satisfaction (e.g. CSAT scores or feedback ratings for those interactions). Also track utilisation: how often is the agent being triggered or used? For instance, after deploying an agent for software testing, we measured that it automatically caught and fixed about 30% of bugs, which was a clear operational win, tracked release-over-release. Operational metrics often form the early success criteria in pilot phases (e.g. “achieve at least X% accuracy within Y months”). Operational Metrics: Ultimately, you need to justify the project in business terms. Track how the agent is affecting the bottom line or key business KPIs. This can include direct cost savings (e.g. reduction in support labour hours: “the agent saved 200 hours of Tier-1 support work this month”), revenue impact (e.g. the agent’s upsell suggestions added £50k in sales last quarter), or efficiency gains in process metrics (like a higher conversion rate, or reduced downtime due to faster incident response). Also account for the cost of the agent itself, including ongoing cloud compute costs, maintenance effort, etc. One project of ours calculated that an AI agent reduced average QA cycle time by 30%, translating to an estimated £250k per year in saved engineering hours. But we also monitored that as usage grew, the agent’s API costs were climbing; this went into an ROI dashboard to ensure the value far outpaced the spend. Many organisations set up an “AI ROI” dashboard for leadership, showing running totals of benefits versus costs. Nothing quiets sceptics like hard numbers showing a positive payoff. Economic Metrics (ROI): Especially in regulated industries, you should measure things related to safety, compliance, and risk reduction. This might include the number of incidents or errors the agent prevented (“the agent caught 5 potential fraud cases that slipped past manual checks”), or conversely any compliance issues caused by the agent (hopefully zero, but if an agent made a decision that violated a policy, you need to log that and investigate). If you have human review steps, track how often humans override or correct the agent. A high override rate might indicate the agent is doing things people aren’t comfortable with - a risk signal that either the agent is making dubious choices or users don’t trust it yet. Another useful metric is time to detect and resolve agent issues (analogous to MTTR in incident management): if something goes wrong with the agent, how quickly do you notice and fix it? Some companies even conduct regular compliance audits of their AI systems; the findings can be distilled into metrics. For example, “Last quarter’s audit found 0 instances of personal data leakage by the agent” or “100% of high-value transactions handled by the agent were logged and reviewed with no discrepancies found.” These reassure management (and regulators) that the AI is under control. Compliance & Risk Metrics: Finally, gauge the human side: are people actually using the agent and integrating it into their work? Metrics here could include adoption rates (e.g. what percentage of customer inquiries are now handled by the agent vs. humans - and is that trending up or flat?), or user sentiment surveys (do employees find the agent helpful? do customers feel their issue was well-handled by the AI?). You might measure the number of new ideas or requests for AI agents coming from the business, e.g. “after our pilot, 5 other departments requested their own AI agent within 3 months,” which is a nice indicator of organisational buy-in. Another angle: how roles are changing. If the agent takes over task X, are the employees who used to do X now moving to higher-value work? That can be captured via qualitative manager feedback or time-allocation studies. The ultimate adoption metric is a bit fuzzy but revealing: when people start saying things like “Let’s have the agent handle this,” as a normal part of conversation, you know it’s become a trusted part of operations. Organisational (Adoption) Metrics: これらの指標のバランスの取れたスコアカードを監視することで、AIエージェントのイニシアチブが順調に進み、持続可能な価値を提供することを保証できます。メトリックは、問題を早期に把握するのに役立ちます(例えば、正確性の低下または人間のオーバーライドのピークは、モデルドリフまたはエージェントがうまく処理できない新しいタイプのクエリをシグナルすることができます)。 あなたはエージェントを展開します(だからあなたはベースラインを持っています)、そしてあなたが本当に重要なことを学ぶようにそれらを繰り返します。この規律は価値を示すだけでなく、それはしばしばエージェント自身を改善するためにあなたを導きます。例えば、我々は、特定の種類のクエリが常に人間の落とし穴につながることに気付きました、それはエージェントが欠けていた能力に私たちを指摘し、私たちはそれに追加しました。 概要:測定、測定、測定。 エージェントAIは最終的に測定可能な改善を推進する必要があります。 前 Tooling and Vendor Landscape 実際には、これらのシステムを構築し管理するのに役立つツールやプラットフォームのブームを引き起こした。1年か2年前、私たちの多くはオープンソースのライブラリとカスタマイズされたコードを組み合わせていたが、今では、すべての主要なクラウドプロバイダーとスタートアップの群れが、エンタープライズAIエージェントのソリューションを提供している。 大規模なクラウドプロバイダー(AWS、Microsoft、Google、IBM、Oracleなど)は、すべてエンタープライズAIエージェントのオファーで帽子を投げました。 , ツール統合とオーケストラレーション レイヤーを含む複数のステップのエージェントを構築するためのテンプレートを提供し、すべてが AWS の管理インフラストラクチャで実行されます (https://aws.amazon.com/bedrock/agents/). Microsoft は製品を通じて Copilot エコシステムを構築し、 効果的に、企業が独自のAIコピオットやエージェントを作成し、管理するためのプラットフォームとして、Microsoft 365およびその他のシステムに接続します(https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365-copilot/microsoft-copilot-studio)。 Vertex AI プラットフォームで、事前に構築されたコネクタと Agent API を搭載し、さらに、A2A (上記) のようなオープンフレームワークを導入して、複数のエージェントの相互運用性を促進しました。 , 複数のAIおよびRPAコンポーネントをオーケストラリングすることによってビジネスワークフローを自動化することを目的としています - IBMのエンタープライズプロセスのためのエージェントAIのスピン(https://www.ibm.com/products/watsonx-orchestrate). Oracle と SAP のような他のプレイヤーは、そのクラウドアプリケーションにもエージェントのような自動化機能を組み込んでいます。 Cloud AI Platforms (Hyperscalers): Bedrock Agents Copilot Studio Agent Builder watsonx Orchestrate ■ より速い市場到着時間(既に構築済みのコンポーネントを活用できるため)、膨大なアップグレード(スケーリング、セキュリティ、モデルホスティング)があなたのために処理されます。 Pros: ■ 潜在的なベンダーのロックインまたは制限 - あなたはしばしば彼らのエコシステム内で作業し、彼らのガードレイルと価格を承認する必要があります。また、すべての機能があなたの特定のニーズを満たす可能性がありますので、注意深く評価してください。 多くの熟練したチームはこれらをプロトタイプや初期展開の加速器として使用しますが、柔軟性を維持する方法についても計画します。 Cons: オープンソースのコミュニティは、エージェントAIで非常に活発であり、これらのフレームワークはしばしば革新のペースを設定しています。LangChainは、LLM呼び出しをチェーン、ツールを統合し、会話エージェント状態を管理するためのモジュール型の方法を提供する人気のライブラリです - 多くの初期エージェント実験がLangChainに構築されました。私たちはまた、AutoGPT(最初の自動GPTベースのエージェントデモの一つ)のようなものを見て、多くのバリエーションを生み出し、より強力なツールに機能をインスピレーションします。Haystack(deepsetから)は、知識ベースを持つ質問応答エージェントに焦点を当 Open-Source Frameworks: ■ 柔軟性とコミュニティー駆動の改善. あなたはコードを見ることができ、それをあなたのニーズに合わせてカスタマイズし、ライセンスコストを回避することができます. There is a rich ecosystem of plugins and integrations contributed by developers worldwide. Pros: ■ あなたはそれを維持し、セキュリティを確保し、生産に拡大するためのハックに取り組んでいます。多くの企業は、オープンソースコンポーネントを独自の内部ツールやクラウドインフラストラクチャとつなげ、それを強化することによってそれを緩和します。 Cons: これらは、開発者向けのプラットフォームから、ドメイン特有のAIエージェントにまで広がっています。例えば、スタートアップは、人々がアプリケーションを使用する方法を観察し、模することによってソフトウェアアクションを実行できる一般的な目的のエージェントに取り組んでいます(本質的には、AI経由でソフトウェアを使用するためのエージェントを訓練しています)。別のスタートアップは、人間の労働者を観察することによってビジネスプロセスを学ぶエージェントに焦点を当てている可能性があります。私たちはまた、企業が「DevOps for AI」ツールキットを構築し、生産中にAIエージェントをテスト、モニタリング、管理するのを助ける「DevOps for AI」ツールキットを見ています。他の人々 Startups and Niche Players: ■ これらの小さなプレイヤーはしばしばより速く革新し、特定の痛みのポイントをターゲットにします - あなたはあなたのニーズに正確に合ったソリューションを見つけることができます(例えば、財務コンプライアンスワークフローに特化したエージェントです)。 Pros: ■ すべてが長期的に生き残るわけではないし、一部は企業の要件に適合しない可能性があります。 due diligence 負担: あなたはセキュリティ、信頼性、およびサポートのためにそれらを検査する必要があります。 Cons: 概要として、ベンダー/ツールの景観は豊富で急速に進化しています。 すべての回答に適した一つの答えはありません - 正しい選択は、既存のテクノロジースタック、オンプレミスまたはデータの場所の重要性、あなたのチームの専門知識、およびあなたの組織の最先端(リスクに反する)のどの程度に依存します。 私のアドバイスは、戦略的にエクレクトティックである:あなたがそれを避けることができるなら、一つのベンダーの完全なスタックに盲目的にコミットしないでください。 代わりに、各アーキテクチャの柱のためのベスト・オブ・ブ・スタックのコンポーネントを評価してください。 相互運用性に強調してください - オープンスタンダードをサポート 最後に、覚えておいてください:最強のプラットフォームは、問題の定義が弱いプロジェクトや実行が弱いプロジェクトを救うことはありません。テクノロジーは、救い主ではなく、助け手です。私たちが議論した基本:明確な目標、強力なアーキテクチャ、ガバナンスなど - それでも、どの特定のツールよりも成功を決定します。それらの基本と一致し、あなたの制約に合うツールを選択してください。 Cultural and Organisational Shifts 自動エージェントの展開は単なる技術的な取り組みではなく、組織の変革である。エージェントAIを真に活用するためには、企業はしばしば役割を適応し、新しいスキルを開発し、新しい働き方を生み出す必要があります。この方程式の人間側は最も難しいかもしれませんが、長期的な成功にとって絶対に重要です。 DevOps 運動がサイト信頼性エンジニア(SRE)のような役割を生み出したように、AI エージェントの増加は独自の役割を生み出しています。我々はすでに、プロンプトエンジニア、AI 倫理学者、AI オプス 専門家、または知識エンジニアなどのタイトルが登場するのを見ています。私のチームでは、我々は私たちが「AI コパイロット」と呼ぶビジネスアナリストの一部を高めました - 作業プロセスを深く理解し、エージェントと協力し、そのプロンプトを調整したり、その出力についてフィードバックを提供することができます。我々はまた、AI エージェントのプロダクトマネージャー、エージェントのパフォーマンス New Roles and Skills: 組織は、これらのスキルを組み合わせ、専門知識の中心として機能するAIセンター(CoE)または類似のセンターを構築することを検討するかもしれません。CoEは、基準を設定し、最良の実践を共有し、ビジネスユニットがより一貫してエージェントを展開するのを助けることができます。重要なことに、ITチームは、選択した特定のプラットフォームやフレームワークについてトレーニングを必要とします、たとえば、Azure OpenAIを使用する場合、エンジニアがどのようにモデルを展開し、セキュアにするかを知ることを保証します。オープンソースライブラリを使用する場合、その適切な使用のためのヒントやゴッチャーを共有します。才能(既存のスタッフを訓練し、専門家を雇用し、必要に応じてコンサ 成功した組織は、トップ幹部がAIのイニシアチブを公然と擁護しているだけでなく、それらの重要性を伝達し、労働力にポジティブにフレームアップすることによって。 彼らを置き換えるのではなく、AIと共に働く従業員をリスキル化することを約束し、そのような上下の安心と明確さは、地上での噂や抵抗を防ぐために重要です。 Leadership and Culture: アシスト 文化的には、チームは人間とAIのコラボレーションの考え方に切り替わらなければなりません。これは従業員がエージェントをチームの一部として見るように訓練することを意味します。我々は標準的な操作手順(SOPs)を更新し、AIエージェントと対話する方法や、エージェントが問題を表明する場合に何をすべきかを含むようにしました。我々は「信頼するが、検証する」アプローチを奨励しました - AIを、あなたがその仕事を二重チェックするような若い同僚のように扱い、それらを盲目的に信頼するか、それらを完全に拒否するのではなく。また、ヒューマン+AIの勝利を祝うことが重要です。 私たちはまた、AI開発チームにユーザーからのフィードバックループを作成しました、例えば、Slackチャンネルでは誰もが「エージェントはこのケースに奇妙な答えを与えた」または「エージェントもXができるようにしたい」と投稿することができます。 信頼は採用の通貨です。ユーザーは実際に使用するためにエージェントを信頼する必要があり、マネジメントはそれをより重要なタスクに拡大することを可能にするためにそれを信頼する必要があります。信頼の構築は透明性から始まります。我々が統治の下で議論したように、ログを持つこととエージェントの行動を説明する能力がそれを解明するのに役立ちます。 Trust and Accountability: もう一つの戦術:徐々に自動化する エージェントに一晩で完全なコントロールを与えないでください:アドバイザーモードで開始し、その後部分的な自動化、その後限られたドメインで完全な自動化です。 たとえば、AIエージェントがクライアントに間違ったメールを送信したり、プロセス中に悪い呼び出しをする場合、誰が責任を負うだろうか? 通常、ビジネスオーナーまたはチームがエージェントを展開したが、これを書くことはパニックと何かが間違っているときの指標を避ける。 興味深いことに、時にはエージェントの限界を示すことで信頼を築くことができます。 DO OR IS 「エージェントは1000ポンドを超える支払いを決して承認しない」など、AIの範囲を知り、重要なものを守っていたため、人々はより快適に感じた。 ノー 許されない 要するに、あなたの人々とプロセスを準備することは、技術を準備するのと同じくらい重要です。代理人工知能を最大限に活用する組織は、通常、テクノロジーの展開と共にオペレーティングモデルを進化させる組織です。 我々は、企業がAIに関心のある従業員の経験やヒントを共有するために内部の「AIギルド」やワークグループを作成するのを見た。他の人々は、AIツールで働くことを能力として含むために就職説明を更新しました。一部のチームは、たとえば、エージェントを日常的に監視する責任のある部門で「AIコントローラー」を任命して、チームを再設計しました。 Future Predictions and Next Steps 今後見ると、企業におけるアジェンティックAIの将来はどうなるのでしょうか?現在の傾向に基づいて、これらの技術を導入する私たちにとって何が意味するのかについて、いくつかの予測と洞察があります。 採用が拡大するにつれて、「エージェントが広がる」という現実的な可能性がある:数十、あるいは数百のAIエージェントがさまざまなチームや機能で出現する。一方で、これは健康的な採用とイノベーションの兆候であり、他方で、管理の頭痛を引き起こします。これらのエージェントがすべて統治規則に従っていることを確認するにはどうすればよいですか?複数の努力を避けるにはどうすればよいですか(同じようなエージェントを構築する2つのチームが調整しなかったため)?我々は、認可されたエージェントが再利用のためにカタログされ、管理コンソールがすべてのエージェントを中心的に監視するためにカタログされている内部AI「アプリストア」やレジストリの出現を見ることができます。企業 Agent Sprawl (and the Need to Tame It): 政府や規制当局は、AIの自律的な意思決定システムを「高リスク」として実施しているが、これは「透明性、人間の監督、記録保持、およびこれらのシステムに対する責任に関する措置(https://commission.europa.eu/news-and-media/news/ai-act-enters-force-2024-08-01_en)を含む特定のAIアプリケーションを分類する準備ができている。他の地域や顧客サービスは「公正な時間」などの規制を課すだろう:例えば、米国FTCは「公正かつ欺瞞的な」AIの慣行に対して警告しているかもしれないので、私たちのプロセスにおける規制当局(保健、銀行など)がどのような方法でAIの設計指針を強調しているかを説明する必要がある。 Regulation on the Horizon: 過去のテクノロジー波(2000年代の電子商取引や2010年代のクラウドコンピューティングを考える)と同様に、これを正しく受け取る初期の採用者は、競合する人々を大幅に上回る可能性があります。有効に使用された自動代理人は、企業が動作するスピードと規模を劇的に増やすことができます。これは、市場シェアを取るか、より低コストでサービスを提供することに翻訳する可能性があります。例えば、2つの物流会社を想像してください:一つは、AIエージェントを使用してダイナミックに配送をリダイレクトし、遅延を処理し、リアルタイムで負荷を最適化することができます。 もう一つは、人間の介入なしに、マニュアルディスパッチャーに依存します。 前者は Competitive Advantage: AI Haves vs Have-Nots: より楽観的な点で、技術自体は急速に改善している。今日の限界の多く(たとえば、時には「幻想的な」事実、または長期記憶に苦しむエージェントなど)は、研究者や企業によって積極的に取り組んでいます。我々は、より良い推論能力を持つ次世代のファウンダードモデルを期待することができ、おそらくいくつかの組み込まれた計画やツールの使用能力さえあります。AIの出力をよりコントロールできるようにするための取り組みもあります(だから、エージェントがやりたいことややりたくないことについて確固たる境界線を設定できます)。 解釈性とAIの決定のデバッグのためのツールはより良くなり、エージェントが何をしているかを信頼し、検証するのが Evolving Technology (Smarter Agents): 逆に、より強力なエージェントは、彼らが間違っている場合により大きな結果を意味するので、我々が統治と監督について議論したすべてがさらに重要になる。私はまた、セーフチェーニングに焦点を当てた「AIエージェント管理」製品の波を予測します - 私たちが伝統的なITのためのアンチウイルスとファイアウォールを持っているように、我々は、AIエージェントの行動と旗を監視するために特別に設計されたモニタリングツールを手に入れるかもしれない、あるいは自動的に間違った行動を止めるでしょう。 たとえば、5年後を予測すると、多くの企業が、CRMやERPと同じくらい一般的なAIエージェントプラットフォームを持っていると想像します。このプラットフォームは、無数のエージェントをホストし、それらを監視し、政策を施行し、継続的な改善を促進します - その多くは自動化されます。「AI労働者」または「デジタル同僚」の概念は正常化されます。我々は組織チャートやチームミーティングで正式にカウントされているかもしれません(「我々はこのプロジェクトで働いている5人の人間のアナリストと2人のAIエージェントを持っています」)。 近い将来、業界間で多くの実験と学習を期待します。大きな勝利があり、高プロフィールの失敗が起こります(私たちは皆、失敗から学ぶでしょう、おそらくより多くを学びます!)私は、十分な企業がサイクルを通過した後、標準的な慣行が現れ始めると疑います。 たぶん、業界特有のエージェントソリューション、すなわち事前訓練を受けた金融エージェントや医療エージェントが、関連する知識とコンプライアンスのガードラインを箱から外し、利用可能になります。 私たちはまた、AIのセキュリティと基準に関する企業間の協力が増えることがわかります(ひとりの災害がすべてのための規制を促進するので、安全性などの非競争的側面で最良の Final Thoughts and Call to Action しかし、我々がこのシリーズを通じて議論したように、この旅は反復的なもの(マラソンではなくスプリント)であり、アルゴリズムやコードと同じように人々とプロセスに焦点を当てる必要があります。 もしあなたが企業のリーダーや実践者であれば、月曜日の朝に何をすべきですか? 以下は、私たちがカバーしたすべてのものから抽出された簡単なプレーブックです。 Don’t just drop an AI agent into an existing process and expect magic. The biggest gains come when you reimagine the workflow with the agent in mind. Simplify or change human procedures alongside introducing the AI. Treat it as an opportunity to streamline the whole operation, not just plug in a fancy tool. Agents that look impressive but don’t actually improve how work gets done will fizzle out. Aim for process improvement + AI, not AI slapped onto a broken process. Redesign Workflows, Not Just Technology: Agentic AI is not a hammer for every nail. Successful solutions often mix approaches. Maybe an AI agent handles the unstructured, complex parts of a task, but a simple deterministic program handles the rest. Don’t force AI into areas where a straightforward software or rules-based solution would do better. Evaluate each step of a workflow: if it requires heavy judgement or pattern recognition, AI might help; if it’s formulaic or mission-critical to get exactly right every time, a conventional system might be safer. Often a hybrid approach: AI for what it does best, traditional automation for the rest - yields the best results. Use the Right Tool for the Right Task: Treat your agent as a product that’s never finished. The top performers set up continuous evaluation and improvement cycles. This means A/B testing changes, regularly feeding failure cases back into model training or prompt tweaking, and having a cadence for model updates. Implement the ability to track every decision the agent makes and review it (those logs are gold mines for debugging and improvement). Some firms, as mentioned, even have an “AI audit log” reviewed periodically by QA or audit teams. The mindset should be Agile: frequent iterations, feedback-driven tweaks, and incremental expansion of the agent’s capabilities. This not only improves performance but keeps stakeholders engaged as they see constant progress. Iterate with Evaluation Loops: Don’t reinvent the wheel for each new agent or use case. Aim to build modules and a common platform that can be reused. For example, if in Part 3 you developed a robust natural language parsing module or a connector to your SAP system for one agent, package it so other teams can reuse it for their agents. Consider creating a library of “agent skills” (reusable action integrations like sending an email, querying a DB, etc.) that all your agents can call. In practice, companies that adopt a platform mindset see huge efficiency gains. One bank reported that by reusing components, they reduced development time by ~40% for each subsequent agent. Also, maintain shared knowledge bases where possible instead of silos per agent (with proper context separation). Reusability is a force multiplier for scaling AI solutions across the enterprise. Build Modular, Reusable Components: Autonomy doesn’t mean no human involvement; it means humans focus their involvement where it matters most. Define clearly where human oversight or input is needed for your agents. Is it final approval on high-stakes decisions? Is it periodic quality spot-checks of the agent’s outputs? Plan these checkpoints deliberately. They act as safety nets while the agent earns trust. The trick is to avoid unnecessary micromanagement: humans should supervise, not redo the work. Over time, as the agent consistently proves itself, you can dial back some checkpoints (e.g. move from 100% review to sample audits). Also plan for new roles: you might need an “AI Controller” or agent supervisor as discussed, and you should train users on how to handle exceptions the agent flags. Human-AI partnership tends to yield better outcomes than either alone, and it helps culturally too - people see that the AI isn’t a black box running wild; there’s a human-centric safety net ensuring everything stays on track. Keep Humans in the Loop (Strategically): We’ve hit this point repeatedly because it’s crucial. Set up an AI governance framework at project inception, not as an afterthought. This includes forming a multi-disciplinary team or committee (IT, business, legal, compliance, security) to oversee the project, establishing guidelines for ethical use and risk assessment, and defining escalation paths if something goes wrong. Develop AI use policies, e.g. who can build or deploy an agent, what data can be used, levels of human oversight required for certain tasks, etc. Consider investing in tools for bias monitoring, model validation, and so on as they become available. Governance might sound like bureaucracy, but done well it’s an enabler of innovation, not a roadblock. The key is to make governance a partner in innovation: involve the risk folks early so they help shape a solution that can pass muster, rather than swooping in at the end to block something. A little time spent on guardrails and guidelines up front can save a lot of pain later, and will make scaling to multiple agents much smoother. Institute Strong Governance from Day One: このトレーニングブックに従って、エージェントAIがあなたの企業で繁栄するための条件を作成します。総合的なテーマはバランスをとる:AIを活用することに野心的ですが、ビジネス現実とリスク管理に基づいておいてください。ワークフローを再設計し、各タスクに適したツールを選択し、絶え間なく繰り返し、あなたができるものを再利用し、適切に人間をループに置き、強く統治するなら、あなたは成功のためのデッキを積み重ねています。 実践者として、私は双子の考え方でエージェントAIに接近することを学びました:それは楽観的です。 このバランスの取れたアプローチにより、私が見た結果は、科学的フィクションの「AIは会社を運営する」方法でではなく、実質的な改善で真に変革的である:何ヶ月もかかったプロジェクトは数週間で完了し、データに埋め込まれた洞察力は日々表面に浮かび上がり、従業員は創造的かつ戦略的な仕事に焦点を当てることから解放され、顧客はより速く、よりスマートなサービスを得ます。 CAN エージェントAIの分野は急速に進化しています。来年は間違いなく新たな突破と、間違いなく新たな警告の物語をもたらします。しかし、我々が議論した洞察力に武装し、建築の柱から文化の変化まで、あなたはこの旅を航行するために十分に備えなければなりません。 エージェントAIは非常に強力なツールです。その価値は結局、我々がどれほどよくそれを操作するかによって左右されます。私の希望は、初期の採用者の教訓を手元に持つことで、あなたはそれを賢く使用して、組織の機能をより良く変革することができます。 Denis Prilepskyは、15年以上の経験を持つエンタープライズアーキテクチャとデジタル変革コンサルタントで、金融、自然資源、小売業界の大規模な組織向けのAIネイティブシステムを構築しています。 Denis Prilepskyは、15年以上の経験を持つエンタープライズアーキテクチャとデジタル変革コンサルタントで、金融、自然資源、小売業界の大規模な組織向けのAIネイティブシステムを構築しています。