Podjetja uvedla napredne sisteme za orkestracijo agentov umetne inteligence
Podjetja so v zadnjem obdobju prešla od posameznih orodij umetne inteligence k celovitim sistemom avtonomnih agentov, ki zahtevajo kompleksno orkestracijo za zagotavljanje varnosti in učinkovitosti. Ključni izziv v podjetniškem okolju je postal t. i. prenos informacij med agenti (agent-to-agent communication), kjer brez ustreznega vodenja prihaja do napak pri delovanju, halucinacij in varnostnih tveganj. Platforme, kot so Salesforce MuleSoft, IBM Watsonx in UiPath Maestro, so se uveljavile kot prve rešitve za nadzor in usklajevanje teh avtonomnih akcij, kar podjetjem omogoča večjo konsistentnost rezultatov. Napredek na področju agentne umetne inteligence prinaša tudi nova kibernetska tveganja, saj lahko agenti postanejo poti za nepooblaščeno stopnjevanje privilegijev znotraj omrežij. Ker imajo ti sistemi dostop do kritičnih podatkovnih baz in orodij za avtomatizacijo procesov, lahko morebitne ranljivosti v kodi ali napačna komunikacija med sistemi vodijo do resnih varnostnih incidentov. Strokovnjaki poudarjajo, da se poudarek s same obdelave podatkov hitro seli na usklajevanje dejanj, ki jih agenti izvajajo neposredno v poslovnih sistemih. Praktični primeri uporabe v logistiki že kažejo oprijemljive rezultate, kjer podjetja, kot je Penske Logistics, z agentno inteligenco avtomatizirajo preverjanje statusa tisočev pošiljk. S tem ko agenti prevzemajo rutinsko komunikacijo z dispečerji in prevozniki, se zmanjšuje obseg ročnega dela in povečuje preglednost nad oskrbovalno verigo. Takšni sistemi omogočajo operativnim ekipam, da se osredotočijo na naloge z višjo dodano vrednostjo, medtem ko AI agenti zagotavljajo pravočasne in preverjene informacije o stanju tovora.