У найближчому майбутньому існуватиме величезний розрив у швидкості виконання між окремими особами, командами та компаніями, які адаптують (або створюють вперше) свої робочі процеси для роботи з агентами штучного інтелекту, і тими, хто цього не робить. За останні кілька місяців я розмовляв з низкою нових засновників стартапів, які зараз працюють зовсім інакше, ніж решта світу. Більша частина їхньої роботи, особливо в інженерії, спрямована на те, як зробити агентів ефективними. Тут є акцент на гіперспецифічних підказках, більша орієнтація на отримання ідеально правильних специфікацій, паралельна робота багатьох агентів у фоновому режимі, зосередження на рев'ю коду, а не на кодуванні, а також купа інших нових практик робочого процесу – це насправді те, що потрібно, щоб змусити агентів працювати в масштабі. І хоча кодування зараз випереджає в агентських робочих процесах, очевидно, що з часом ця закономірність почне проявлятися в більшості інших доменів. Важелі впливу будуть проявлятися скрізь: можливість генерувати в 10 разів більше маркетингового результату, обробляти угоди набагато швидше завдяки автоматизованим юридичним робочим процесам, швидше керувати підтримкою клієнтів і успішними операціями тощо. Урок тут полягає в тому, що ці команди просто схильні бути набагато амбітнішими в тому, до чого вони підштовхують агентів. Більшість нинішніх команд і компаній будуть раді поступовим прибуткам і не зможуть внести дійсно великі зміни в свою роботу. І це надасть хоча б тимчасову перевагу тим, хто адаптується до цих новинних способів роботи.

Цікаво, що оскільки у нас є агенти штучного інтелекту, які працюють у фоновому режимі, швидкість штучного інтелекту стає все менш важливою, ніж рівень основних базових можливостей. Коли ви могли дати ШІ лише невеликі шматочки роботи, то швидкість реакції мала величезне значення. Швидкість, з якою ви можете обмінюватися даними зі штучним інтелектом у режимі реального часу, стала визначальним фактором того, наскільки він корисний. Але оскільки агенти штучного інтелекту можуть виконувати більш складні та корисні завдання паралельно за лаштунками, вам набагато легше дозволити собі довше чекати, поки робота буде виконана, припускаючи, що вона цінна. Тепер основна увага приділяється тому, як ви переглядаєте та організовуєте роботу агентів. І головним фактором є те, наскільки корисним і придатним для використання є результат, з яким агент повернувся.

Сьогодні Box оголошує про нові великі можливості агента штучного інтелекту, щоб дозволити клієнтам отримати повну цінність своїх неструктурованих даних. По-перше, ми оголошуємо про всі нові оновлення Box AI Studio, щоб зробити створення агентів штучного інтелекту, які використовують ваш корпоративний контент для будь-якої робочої функції, бізнес-процесу або конкретного випадку використання. Ми також розширюємо наш набір базових агентів, які клієнти зможуть використовувати для роботи зі своїм корпоративним контентом, включаючи нові функції, такі як пошук і дослідження неструктурованих даних. Далі ми анонсуємо Box Extract, щоб клієнти могли безперешкодно використовувати агентів штучного інтелекту для комплексного вилучення даних із будь-якого типу документа чи вмісту. Завдяки цьому простіше, ніж будь-коли, отримувати дані з контрактів, рахунків-фактур, даних досліджень, маркетингових активів, медичних карт тощо. Нарешті, ми представляємо Box Automate, нове рішення для автоматизації робочих процесів у Box, яке дає змогу розгортати агентів штучного інтелекту в корпоративних робочих процесах, орієнтованих на контент. За допомогою Box Automate ви можете спроектувати свій бізнес-процес у простому конструкторі з функцією перетягування, а потім підключити агентів штучного інтелекту на будь-якому етапі процесу. Це гарантує, що агенти щоразу виконують завдання на потрібних кроках у робочому процесі. Найкраще те, що наші агенти штучного інтелекту та інструменти робочих процесів розроблені для роботи в будь-якій системі, в якій працюють наші клієнти, незалежно від того, чи використовує вона готові інтеграції, Box API або новий Box MCP Server. Зрештою, всі ці можливості об'єднуються, щоб трансформувати те, як компанії можуть працювати зі своїм корпоративним контентом. Історично склалося так, що програмне забезпечення добре автоматизує роботу лише зі структурованими даними, тому ERP, CRM та HR-системи так довго були основою корпоративного програмного забезпечення. Дані в цих системах акуратно вписуються в базу даних, а робочі процеси дуже дозріли для автоматизації. Але виявляється, що більша частина роботи у світі має справу з неструктурованими даними. Це робота з дослідницькими документами, робота з клієнтом над контрактами, огляд деталей для запуску нового продукту, перегляд медичної карти пацієнта для постановки діагнозу, опрацювання документів due diligence для угоди злиття та поглинання тощо. Вперше в історії ми можемо почати впроваджувати всі нові ідеї та автоматизацію в цю роботу з агентами штучного інтелекту. У Box ми неймовірно раді бути на цьому шляху, щоб допомогти клієнтам трансформувати спосіб роботи з найважливішими даними.