エージェントAIは、AI、テクノロジー、ビジネスの世界で中心的な段階を持ち、談話を支配しており、同社はテクノロジーを迅速に統合したり、競合他社に遅れをとったりするというプレッシャーを持っています。 AI役員（CAIOS）は、他の誰よりもAIの最新の流行語の約束と現実を解明したと非難されました。
彼らがAIエージェントの実験を監督し、旅行中に他のリーダーを展開して導き、CAIOは、これらのシステムの中断（または不足）、宣伝、セキュリティ、信頼に関する懸念も探求します。あなたが直面しなければならないことは言うまでもありません。 AIエージェントとは何ですか？
肥大を追いかけて、会社は集中を失います。
「AIエージェント」という用語が実際に何を意味するのか、誰も同意していないようです。同社はこの用語を異なる方法で定義し、多くの場合、「AIアシスタント」などの他の用語で以前に説明された多くの機能や機能を含む、さまざまな機能と機能について説明します。 AccentureチーフAIの責任者であるLan Guanは、顧客向けの精製ステーションと呼ばれるAIエージェントソリューションの構築を主導し、独自のAIおよびAIエージェントの分布と直接協力することにより、矛盾を分類するために多くの時間を費やしました。
「1年前、誰もがAI世代をしなければなりません。今では誰もがエージェントAIまたはAIエージェントをしなければなりません。そして、その日の後、これらはまだ同じです。「AIエージェントとは何ですか？あなたは何を配布していますか？」
AI SquaredのAI Squaredの最高経営責任者であるMichelle Bonatは、AI Developmentのために業界全体の企業と協力しているAI Squaredの最高経営責任者であるAI Squaredの最高経営責任者であり、これらの企業はプレスリリースのためにSo -Caled Aiエージェントを迅速に回転させます。エージェントAIのモーメントに対する応答への圧力は、関数の名前を変更するか、トレンドを維持し、基本モデルに薄いエージェント層を作成することです。
ボナットは、「私はそれを完全に見ています。私は毎日それを見ています。」と言いました。したがって、このスペースはノイズでいっぱいです。 「
セキュリティ、エラー、信頼がリスク分析を支配します
オーバーオーバーの宣伝と混雑した用語の条件にもかかわらず、AIエージェントの核となるアイデア（特定のタスクを実行するために自律的な行動をとるように設計されたシステム）は、依然として多くの正当化を引き起こします。また、システムタイプの技術者とサイエンスの架空の愛好家が私たちに代わって常に夢見てきたシステムタイプを作成することも重要です。しかし、実際のロードブロックがあります。
航空産業の予測価格にAIを使用しているフェッチェルのCoファウンダー兼チーフAIマネージャーであるUri Yerushalmiは、AIエージェントに関する機会は「巨大」であると考えていますが、価値は信頼と統合の実際のタスクを解決し、失敗ポイントを回避することに依存します。たとえば、エージェントは、レガシーシステムと統合し、既存のワークフローを妨げることなく実際の制約と一致する必要があります。そして、エージェントにより多くの自律性を与えるとき、私たちは人間のアライメントのためのガードレール、監視、システム、およびメカニズムを構築しなければならない、と彼は言った。
「企業はエージェントの決定を信頼しなければならない」と彼は付け加えた。 「透明性、一貫性、および明らかなROIが必要です。」
障害の1つは複雑なエラーです。 Google DeepmindのCEOであるDemis Hassabisは、エージェントモデルが関心の1％に過ぎない場合でも、数千段階後に「ランダムに」可能なエラーの連鎖反応を引き起こすと説明しました。ボナットは、AIエージェントを信頼するという観点からの深刻な課題として複雑なエラーの問題を指摘し、人間が混乱を引き起こすことができないことを知らない限り、単一の間違いを組み合わせる可能性を指します。
これは、多くの企業が懸念している複数のエージェントシステムに特に当てはまります。グアンは、それが盲点を引き起こし、非常に迅速に問題を引き起こす可能性があると言いました。
「それはあなたのために働かないかもしれないし、実際に多くの危険を引き起こす可能性がある」と彼女は言った。 「それについて考えてください。それは多くのビジネスワークフローと高い利害関係を備えた利害関係です。エージェントにすべての顧客に払い戻しを発行してもらいたいですか？」彼女は、AIエージェントの影響を見るための強力な食欲を持っているが、驚くべきクラウドの請求書とセキュリティリスクに注意を払っていると付け加えました。
AIエージェント環境では、セキュリティの問題が気に入りました。ガートナーは、2028年までに、企業の違反の25％が、内部および外部の悪性活動者の乱用を含むAIエージェントに戻ると予測しています。セキュリティリスクに貢献する主要な要因は、自律性とエージェントシステムの組み合わせであり、ユーザーは幅広いプラットフォームとシステム、および自律的にデータを接続および接続して接続できます。言い換えれば、これらのシステム機能の正確な特性とそれらがやろうとしていることは非常に危険です。
相互管理の夢は、壁に囲まれた庭から出ようとします。
すべてのCAIOSと同様に、Omnicom Precision Marketing GroupのAIおよび技術責任者であるAli Alkhafajiは、データの漏れやその他のセキュリティリスクを懸念しています。また、多くの企業が商業化エージェントシステムを商業化しているという便利な言い訳であり、セキュリティを使用してエコシステム内の顧客をロックし、協力して分散したビジョンが将来に不可欠であると考えられています。
「すべてのサプライヤーはエージェントフレームワークを構築していますが、エンタープライズレベルの相互運用性のために誰もそれを解決していません。パブリックフレームワークとセマンティック基準がない場合、よりスマートなサイロを構築しています。
Ai Jim RowanのDeloitte Us Officerは、顧客の間でこのプレイを見ていますが、現在、彼は現在、サプライヤーを順守し、リリースされたときにエージェント機能を使用しています。これは、Openai、Google、Microsoftなどのサプライヤーが新しいAIパイプラインと製品に乗っている場合に成長につながるプラットフォームの利点のもう1つの繰り返しです。
「市場でエージェントシステムを所有したい人と、レジストリを所有する人と、エージェントで発生するオーケストレーションであるすべてのエージェントとの間には明確な緊張があります。」私は思う。 「
修正、2025年9月3日：このストーリーの以前のバージョンは、AccentureのAIエージェントソリューションの名前を悪用しました。
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