Присоединяйтесь к событию, надежно со стороны корпоративных лидеров в течение почти двух десятилетий. VB Transform собирает людей, строящих настоящую корпоративную стратегию ИИ. Узнать больше
За последние 100 лет,, яBM видел много разных технических тенденций TE, поднимающееся и падение. То, что имеет тенденцию побеждать, это технологии, где есть выбор.
Сегодня в VB Transform 2025, Armand Ruiz, AI VP Platform в IBM подробно описал, насколько Big Blue думает о генеративном искусственном интеллекте и как его корпоративные пользователи фактически развертывают эту технологию. Ключевая тема, на которую подчеркнул Руис, заключается в том, что этот момент не о выборе одного поставщика или технологии или технологии. Все больше и больше корпоративные клиенты систематически отклоняют стратегии ИИ с однопользой в пользу многомодельных подходов, которые соответствуют конкретным LLMS с предполагаемыми вариантами использования.
У IBM есть свои собственные модели ИИ с открытым исходным кодом с гранитным семейством, но он не позиционирует эту технологию как единственный выбор или даже правильный выбор для всех рабочих нагрузок. Это корпоративное поведение заставляет IBM позиционировать себя не как конкурента фундаментальных моделей, а как Руис назвал контрольную башню для рабочих нагрузок искусственного интеллекта.
«Когда я сижу перед клиентом, они используют все, что у них есть, – объяснил Руис. «Для кодирования они любят антропный и для некоторых других вариантов использования, что касается рассуждений, им нравится O3, а затем для олицетворения LLM, с их собственными данными и прекрасной конфигурацией, им нравится либо наш гранитный сериал, либо шедевр с их небольшими моделями, либо даже хромых … это просто соответствует LLM с правильным использованием. И затем мы также помогаем им». ”
Стратегия входа в мульти-LM
Реакция IBM на эту рыночную реальность является недавно выпущенным модельным входом, который предоставляет предприятиям один API для изменения между различными LLMS, сохраняя при этом наблюдаемость и доминирование посредством всех развертываний.
Техническая архитектура позволяет клиентам использовать модели с открытым исходным кодом в своем собственном стеке выводов для конфиденциальных вариантов использования, в то же время доступ к общедоступным API, таким как Bedrock или Gemini of Google Cloud для менее важных приложений.
«Этот вход предоставляет нашим клиентам один слой с одним API, чтобы перейти от одного LLM на другой LLM и добавить наблюдаемость и доминирование повсюду», – сказал Руис.
Подход напрямую противоречит стратегии общего поставщика по внедрению клиентов в проприетарные экосистемы. IBM не только берет на себя многопроцесенный доступ к выбору модели. В последние месяцы появились многочисленные инструменты для моделирования моделей, предназначенных для направления рабочих нагрузок к соответствующей модели.
Протоколы оркестровки агента выглядят как критическая инфраструктура
Помимо мультимодельного управления, IBM справляется с новой проблемой общения с агентом-агентом с помощью открытых протоколов.
Компания разработала ACP (Agent Communication Protocol) и внесла его в Фонд Linux. ACP является конкурентным усилием протокола Google Agent2agent (A2A), который был именно на этой неделе от Google в Linux Foundation.
Руис отметил, что оба протокола предназначены для облегчения общения между агентами и сокращения пользовательских работ по разработке. Он ожидает, что в конечном итоге будут сходиться различные подходы, и в настоящее время различия между A2A и ACP в основном являются техническими.
Протоколы Agent Orchestan предоставляют стандартизированные способы взаимодействия систем искусственного интеллекта между различными платформами и поставщиками.
Техническая значимость становится ясной при рассмотрении шкалы предприятия: у некоторых клиентов IBM уже есть более 100 агентов в пилотных программах. Без стандартизированных протоколов связи любое взаимодействие с агентом-агентом требует пользовательской разработки, создавая нерастворимое бремя интеграции.
ИИ – это преобразование рабочих процессов и способ выполнения работы
Что касается того, как Руис видит, как ИИ влияет на бизнес сегодня, он предлагает, чтобы это действительно должно быть больше, чем просто ботинки чата.
«Если вы просто делаете сапоги, или просто пытаетесь сэкономить с ИИ, вы не делаете», – сказал Руис. «Я думаю, что ИИ действительно собирается полностью изменить рабочий процесс и путь».
Различие между реализацией ИИ и трансформацией ИИ фокусируется на том, как глубоко технологии интегрируются в существующие бизнес -процессы. Внутренний пример HR от IBM иллюстрирует это изменение: вместо того, чтобы сотрудники просили кадров, специальные агенты теперь имеют режим вопросов о компенсации, занятости и рекламных акциях, автоматическом вводе соответствующих систем и эскалации для людей только при необходимости.
«Раньше я проводил много времени на разговоры со своими партнерами по RH во многих вещах. Я обращаюсь большую часть этого сейчас с агентом по персоналу», – объяснил Руис. «В зависимости от вопроса, когда речь заходит о компенсации или о том, чтобы просто иметь дело с разделением, или нанимать кого -то или делать рекламу, все эти вещи будут соединяться с различными внутренними системами RH, и это будут как отдельные агенты».
Это представляет собой фундаментальное архитектурное изменение интерактивных шаблонов человека-компьютера в компьютерную автоматизацию рабочего процесса. Вместо того, чтобы сотрудники учатся взаимодействовать с инструментами искусственного интеллекта, ИИ учится выполнять полные бизнес-процессы.
Техническое значение: предприятия должны передавать интеграцию API и поощрять инженерию к глубокому процессу инструментации, что позволяет агентам искусственного интеллекта выполнять многоэтапные рабочие процессы автономно.
Стратегические последствия для корпоративного инвестора искусственного интеллекта
Данные развертывания в реальном мире IBM предлагают несколько важных изменений для корпоративной стратегии искусственного интеллекта:
Оставьте Babilbot в первую очередь думать: Организации должны определить полные рабочие процессы для преобразования вместо того, чтобы добавлять интерфейсы разговоров в существующие системы. Цель состоит в том, чтобы устранить человеческие шаги, а не улучшать взаимодействие человека с компьютером.
Архитектор гибкости мультимодели: Вместо того, чтобы идти на компромисс с отдельными поставщиками искусственного интеллекта, предприятиям нужны платформы интеграции, которые позволяют обмену между моделями, основанными на требованиях использования при сохранении государственных стандартов.
Инвестировать в стандарты связи: Организации должны определить приоритеты инструментов искусственного интеллекта, которые поддерживают возникающие протоколы, такие как MCP, ACP и A2A, а не подходы к проприетарной интеграции, которые создают ввод поставщиков.
«Есть что создать, и я продолжаю говорить, что каждый должен изучать ИИ, и особенно бизнес -лидеры должны быть лидерами ИИ и понимать концепции», -сказал Руис.
Source link
