Хотите более умное понимание в вашем почтовом ящике? Подпишитесь на наши еженедельные информационные бюллетени, чтобы получить только то, что имеет значение для искусственного интеллекта предприятия, данных и лидеров безопасности. Подписаться сейчас
Развлечение вокруг искусственного общего интеллекта (AGI) может доминировать в заголовках, поступающих от компаний Силиконовой долины, таких как Openai, Meta и Xai, но для лидеров предприятия на местах основное внимание уделяется практическим применению и измеримым результатам. В недавнем выпуске Venturebeat Преобразование 2025 Событие в Сан -Франциско появилось четкое изображение: эпоха реального развернутого агента AI находится здесь, ускоряется и уже изменяет, как работают предприятия.
Компании, как ИнтуитивВ Капитал одинВ LinkedInВ Стэнфорд Университет и Highmark Health тихо помещают агентов искусственного интеллекта в производство, решают конкретные проблемы и видят ощутимые доходности. Вот четыре крупнейших вывода из мероприятия для тех, кто принимает технические решения.
1. Агенты ИИ переходят в производство, быстрее, чем кто -либо понял
Предприятия в настоящее время развертывают агентов искусственного интеллекта в приложениях, связанных с клиентами, и эта тенденция ускоряется в головокружительном темпе. Недавний опрос VentureBeat 2000 профессионалов отрасли, проведенный незадолго до того, как VB Transform показал, что 68% корпоративных компаний (с более чем 1000 сотрудников) уже принял агент агент — фигура, которая казалась высокой в то время. (Фактически, я беспокоился о том, что это было слишком высоко, чтобы быть заслуживающим доверия, поэтому, когда я объявил результаты опроса на этапе события, я предупредил, что высокое принятие может быть отражением конкретных читателей VentureBeat.)
Однако новые данные подтверждают этот быстрый сдвиг. А Обзор KPMG выпущен 26 июня, на следующий день после нашего мероприятия, показывает, что 33% организаций в настоящее время развертывают агентов ИИудивительное в три раза больше, чем на 11% в предыдущих двух кварталах. Эта рыночная смена подтверждает тренд VentureBeat, впервые выявленный всего несколько недель назад в своем предварительном опросе.
Серия Impact AI возвращается в Сан -Франциско — 5 августа
Следующий этап ИИ здесь — вы готовы? Присоединяйтесь к лидерам из Block, GSK и SAP для эксклюзивного взгляда на то, как автономные агенты изменяют корпоративные рабочие процессы-от принятия решений в реальном времени до сквозной автоматизации.
Закрепите свое место сейчас — пространство ограничено:
Это ускорение подпитывается ощутимыми результатами. Ашан ВиллиГенеральный директор Новая реликвияотметил ошеломляющий 30% квартал за квартал рост При мониторинге приложений ИИ его клиентами, главным образом из -за перехода его клиентов к принятию агентов. Компании развертывают агентов искусственного интеллекта, чтобы помочь клиентам автоматизировать рабочие процессы, в которых им нужна помощь. Интуитивнапример, развернуло агенты генерации и напоминания счетов в своем программном обеспечении QuickBooks. Результат? Предприятия, использующие эту функцию, платят на пять дней быстрее и на 10% чаще будут платить полностью.
Даже не разработчики чувствуют сдвиг. Скотт Уайтлидерство продукта Антропик Claude AI Product описал, как он, несмотря на то, что он не является профессиональным программистом, теперь создает готовые к производству программные предприятия. «Это было невозможно шесть месяцев назад», — объяснил он, подчеркивая силу таких инструментов, как Claude Code. Сходным образом, Openai’s Глава продукта для своей платформы API, Olivier Godementподробно описал, как клиентам нравится Полоса и Коробка используют свои агенты SDK для создания многоагентных систем.
2. Гонка Гиперскалера не имеет четкого победителя в качестве многообещающего, многомодель
Дни ставок на одного поставщика модели большой языка (LLM) закончились. Последовательной темой на протяжении всего трансформации 2025 года стал шаг к стратегии с несколькими моделями и мульти-областью. Предприятия хотят гибкости, чтобы выбрать лучший инструмент для работы, будь то мощная проприетарная модель или тонкая альтернатива с открытым исходным кодом.
Как Арманд РуисVP платформы AI на IBM Объяснил, разработка компании модельного шлюза — который направляет приложения для использования того, что LLM является наиболее эффективным и эффективным для конкретного случая — был прямой реакцией на спрос клиентов. IBM начал с того, что предложил корпоративным клиентам свои собственные модели с открытым исходным кодом, а затем добавил поддержку с открытым исходным кодом и, наконец, понял, что необходимо для поддержки всех моделей. Это стремление к гибкости было отозвано XD Huang, техническим директором Zoom, который описал трехуровневый модельный подход своей компании: поддержка проприетарных моделей, предлагая свою собственную тонкую модель и позволив клиентам создавать свои собственные тонкие версии.
Эта тенденция создает мощную, но ограниченную экосистему, где графические процессоры и мощность, необходимая для создания токенов, находятся в ограниченном количестве. Как Дилан Патель из Полуанализ и коллеги -участники Джонатан Росс из Гриб и Шон ложь из Церебра Указано, что это оказывает давление на прибыльность многих компаний, которые просто покупают больше токенов, когда они доступны, вместо того, чтобы записывать прибыль, поскольку стоимость этих токенов продолжает падать. Предприятия становятся умнее о том, как они используют разные модели для различных задач для оптимизации как для стоимости, так и для производительности — и это часто может означать не просто полагаться на чипы NVIDIA, но и гораздо более индивидуальное — что -то также повторялось в сеансе VB Transform, возглавляемом Твердый Вокруг появления индивидуальных решений памяти и хранения для ИИ.
3. Предприятия сосредоточены на решении реальных проблем, а не в гонянии за AGI
В то время как технологические лидеры, такие как Элон Маск, Марк Цукерберг и Сэм Альтман говорят о рассвете суперинтеллигентности, практикующие предприятия закатывают свои рукава и решают немедленные проблемы с бизнесом. Разговоры в преобразовании были освежающими в реальности.
Брать Highmark Health, Третья по величине в стране интегрированное медицинское страхование и провайдера. Его главный сотрудник данных Ричард Кларк сказал, что он использует LLMS для практических приложений, таких как многоязычное общение, чтобы лучше обслуживать их разнообразную клиентскую базу, и оптимизируя медицинские претензии. Другими словами, используя технологии для обеспечения лучших услуг сегодня. Сходным образом, Капитал один Создает ли строительные команды агентов, которые отражают функции компании, с конкретными агентами для таких задач, как оценка рисков и аудит, в том числе помощь клиентам своим автосалокам подключить клиентов с правильными кредитами.
Индустрия путешествий также видит прагматический сдвиг. CTO от Expedia и Каяк Обсуждается, как они адаптируются к новым парадигмам поиска, включенными LLMS. Теперь пользователи могут искать отель с «бесконечным бассейном» на CHATGPT, а туристические платформы должны включать этот уровень открытия естественного языка, чтобы оставаться конкурентоспособными. Основное внимание уделяется клиенту, а не на технологии для себя.
4. Будущее команд ИИ мало, ловко и уполномочено
Возраст агентов ИИ также преобразует, как структурированы команды. Консенсус заключается в том, что небольшие, гибкие «команды» из трех -четырех инженеров наиболее эффективны. Варун МоханГенеральный директор Виндсурфбыстро растущий агент IDE, начал событие, утверждая, что эта небольшая командная структура допускает быстрое тестирование гипотез продукта и избегает замедления, которое преследует большие группы.
Этот сдвиг означает, что «каждый — строитель», и все чаще, «все являются менеджером» агентов ИИ. Как GitHub и Atlassian Отметом, инженеры теперь учатся управлять парками агентов. Требуемые навыки развиваются, с большим акцентом на четкое общение и стратегическое мышление для руководства этими автономными системами.
Эта глупость подтверждается растущим принятием развития песочницы. Эндрю Нгведущий голос в ИИ, посоветовал участникам оставить безопасность, управление и наблюдение до конца цикла разработки. Хотя это может показаться нелогичным для крупных предприятий, идея состоит в том, чтобы способствовать быстрому инновациям в контролируемой среде, чтобы быстро доказать ценность. Это мнение было отражено в нашем опросе, который обнаружил, что 10% организаций, усыновляющих ИИпредлагая готовность расставить приоритеты на скорости на этих ранних стадиях.
Вместе эти выводы рисуют четкую картину ландшафта ИИ предприятия, который быстро созревает, переходя от широких экспериментов к целенаправленному исполнению, управляемой стоимостью. Разговоры в Transform 2025 показали, что компании сегодня развертывают агентов искусственного интеллекта, даже если им приходилось выучить жесткие уроки на пути. Многие уже прошли через один или два больших стержня с тех пор, как впервые попробовали генеративный ИИ один или два года назад — так что хорошо начать рано.
Для более разговорного погружения в эти темы и дальнейший анализ этого события вы можете выслушать полное обсуждение, которое я провел с независимым разработчиком ИИ Сэмом Виттевином в нашем недавнем подкасте ниже. Мы также только что загрузили здесь разговоры на главной стадии на VB Transform. И наше полное освещение статей с мероприятия здесь.
Слушайте подкаст VB Transform Takeaways с Мэттом Маршаллом и Сэмом Виттевином здесь:
Примечание редактора: как благодарность нашим читателям, мы открыли раннюю регистрацию птиц для VB Transform 2026-всего 200 долларов. Здесь AIM Ambition встречает эксплуатационную реальность, и вы захотите быть в комнате. Зарезервируйте свое место сейчас.
Источник
