Was ein KI-Agent braucht, um in einem Unternehmen zu arbeiten

Der Unterschied erscheint, wenn Sie den Prozess betreten

In ThinkUp erzählte ich, wie Herr Anderson begann, in unserem Engineering-Prozess zu arbeiten: mit Discord, Jira und dem Wissen über die Entscheidungen, die wir trafen. Für mich war es wichtig, dass er sich innerhalb des Systems verorten und verstehen konnte, wie wir arbeiteten.

Diese Geschichte ist meine eigene Erfahrung bei SourcingUp und CommerceUp. Dies bedeutet nicht, dass irgendein Agent das Gleiche in einer anderen Organisation tun kann, noch dass eine Demonstration gleichbedeutend mit einer gelösten Operation ist.

Vier Bedingungen, die definiert werden sollten

1. Eine nachweisbare Aufgabe. Die Lösung eines Tickets hat einen klareren Zweck als eine Anweisung, beispielsweise die Verbesserung des Unternehmens. Es muss eine Möglichkeit geben, zu erkennen, ob die Arbeit gut gelaufen ist.
2. Kontext, der wiederhergestellt werden kann. Regeln, frühere Entscheidungen und Dokumentation helfen bei der Interpretation der Anforderungen. Es muss auch unterschieden werden, welche Informationen noch gültig sind.
3. Geeignete Tools und Berechtigungen. Das Lesen der Dokumentation und das Ändern eines Systems sind unterschiedliche Aktionen. Der Zugriff muss auf die Anforderungen der Aufgabe reagieren.
4. Eine Form der Überprüfung. Sie müssen entscheiden, wer das Ergebnis prüft und was passiert, wenn Informationen fehlen oder ein Fehler auftritt.

Was ändert sich mit der Kontinuität?

Zu den Aufgaben eines Unternehmens gehört es, sich daran zu erinnern, warum etwas auf eine bestimmte Art und Weise getan wurde. Wenn dieser Kontext verfügbar ist, können wir bewerten, ob der Agent Einschränkungen respektiert und frühere Entscheidungen nutzt. Wir können auch erkennen, wann die Dokumentation korrigiert werden muss.

In dieser Ausgabe habe ich einen Test mit einer Ausführungszeit von mehr als 35 Stunden gezählt. Es handelte sich um eine Beobachtung unserer Arbeit, nicht um einen allgemeinen Maßstab oder ein Autonomieversprechen. Um einen Agenten zu bewerten, interessiert mich neben der Arbeitszeit auch, was er gelöst hat und wie viel Arbeit er dem Team hinterlassen hat.

Worauf würden Sie achten, bevor Sie Ihren Anwendungsbereich erweitern?

Ich würde abgeschlossene Aufgaben, Fehler, menschliche Eingriffe und Nacharbeiten überprüfen. Ich würde auch testen, was passiert, wenn Sie auf eine unvollständige Anleitung oder ein fehlerhaftes Tool stoßen. Wenn wir ihre Handlungen nicht rekonstruieren können, wird es für uns schwierig sein, den Prozess zu korrigieren.

Autonomie wird durch die Aufgabe definiert. Das Team kann Ihnen erlauben, einen Vorschlag vorzubereiten und eine Überprüfung vor der Umsetzung zu verlangen. Diese Grenze muss nicht nur in einer Anweisung festgehalten, sondern auch im Arbeitssystem vorhanden sein.

Beginnen Sie mit einem Teil der Arbeit

Für ein Unternehmen, das gerade erst am Anfang steht, bevorzuge ich einen begrenzten Ablauf, identifizierte Quellen und eine verantwortliche Person. Auf dieser Basis können Sie erfahren, was ein Agent beiträgt und was das Team noch benötigt. Wenn der erste Prozess immer noch nicht klar ist, habe ich ein Kriterium hinterlassen Beginnen Sie mit der KI bei einem bestimmten Problem.