Dar visai neseniai daugeliui žmonių dirbtinis intelektas reiškė vieną dalyką – atsidarai naršyklę, nueini į „ChatGPT", parašai klausimą ir gauni atsakymą. Tačiau ši era pamažu baigiasi. Prasideda naujas etapas, kuriame kiekvienas žmogus gali turėti savo dirbtinio intelekto agentą.
Skirtumas esminis: tradicinis pokalbių robotas atsako į klausimus, o agentinis dirbtinis intelektas gali atlikti veiksmus. Jis gali dirbti su failais, kurti dokumentus, analizuoti el. laiškus, ieškoti informacijos, pildyti formas, rengti lenteles, generuoti PDF dokumentus ar net atlikti pasikartojančius administracinius darbus.
„Mano nuomone, būtent šio gebėjimo – dirbti su agentiniu dirbtiniu intelektu – visiems reikėtų mokytis kuo greičiau", – teigia AI konsultantas Aistis Raudys.
Agentas – tai ne pokalbis, o pagalbininkas, kuris dirba
Agentinį dirbtinį intelektą galima pradėti naudoti įvairiais būdais. Vienas kelias – naudoti tokius įrankius kaip „OpenAI Codex" ar „Claude Code". Juos galima įsidiegti kompiuteryje arba naudoti per programuotojams skirtą aplinką.
„Man patogiausias būdas – įsidiegti „Visual Studio Code" ir į jį įsidėti atitinkamą plėtinį, pavyzdžiui, „Codex" arba „Claude Code"", – pasakoja DI ekspertas Aistis Raudys. Tada atsiranda pokalbio langas, kuriame galima agentui duoti užduotis. Prisijungi prie savo paskyros, suteiki reikiamas teises, ir agentas gali pradėti dirbti su tavo kompiuteryje esančiais failais.
Čia ir atsiranda didžiausias skirtumas. Tu nebe tik klausi: „parašyk man tekstą". Tu gali sakyti: „surask šią informaciją, sudėk ją į lentelę, sugeneruok Word dokumentą, paruošk PDF, patikrink mano el. laiškus ir sukurk atsakymą".
Tai jau nebe pokalbis. Tai realus darbo delegavimas.
El. laiškai, dokumentai ir „Google Drive" – viskas gali būti sujungta
Agentinį dirbtinį intelektą galima integruoti ir su kasdieniais įrankiais, tokiais kaip „Gmail" ar „Google Drive". Pavyzdžiui, „ChatGPT" aplinkoje galima prisijungti prie papildomų programų, pasirinkti „Gmail" ar „Google Drive" integraciją ir suteikti prieigą prie savo paskyros.
Tuomet atsiranda visiškai nauji scenarijai. Tarkime, turite „Google Drive" dokumentą su žmonių sąrašu ir jų el. pašto adresais. Galite agentui pasakyti: „paimk šiuos kontaktus ir išsiųsk jiems laišką, paklausdamas, ar jie dalyvaus penktadienio renginyje".
Kitą dieną galite paprašyti: „patikrink mano el. paštą, kas atsakė, sudaryk Google Sheets lentelę, pažymėk, kas dalyvaus, kas atsisakė, o kam dar reikia priminimo". Agentas gali paruošti priminimo laiškus tiems, kurie neatsakė.
Tokie darbai nėra sudėtingi, bet jie užima daug laiko. Agentinis dirbtinis intelektas būtent čia ir sukuria didžiausią vertę – jis nuima nuo žmogaus pasikartojančius, administracinius, laiko reikalaujančius veiksmus.
Sutartys, formos ir PDF dokumentai
Vienas iš praktinių pavyzdžių – sutarčių ir dokumentų paruošimas. Tarkime, klientas atsiunčia NDA, tai yra konfidencialumo sutartį. Reikia ją perskaityti, užpildyti įmonės rekvizitais, įdėti parašą ir paruošti PDF.
Anksčiau tai reikšdavo rankinį darbą: atsidaryti dokumentą, ieškoti laukų, kopijuoti informaciją, tikrinti formatavimą, eksportuoti į PDF. Dabar galima agentui duoti pavyzdžius, rekvizitus, parašą ir paprašyti paruošti galutinį dokumentą.
„Žinoma, galutinį rezultatą būtina peržiūrėti pačiam. Tačiau didžioji techninio darbo dalis jau gali būti atlikta automatiškai", – pažymi Aistis Raudys.
Tas pats galioja įvairioms formoms. Pavyzdžiui, jeigu trys kolegos ruošiasi kelionei ir reikia paruošti vizos aplikacijos dokumentus, galima vieną formą užpildyti rankiniu būdu, o agentui pavesti pagal ją paruošti kitų žmonių PDF kopijas. Rezultatas – keli paruošti dokumentai per kelias minutes.
Kai reikia rasti informaciją tarp senų sąskaitų
Dar vienas paprastas, bet labai gyvenimiškas pavyzdys. Prieš porą metų pirkote plyteles voniai, dabar viena suskilo, reikia nupirkti tokią pačią, bet nebeprisimenate nei modelio, nei pavadinimo.
Galite agentui pasakyti: „eik į mano el. paštą, surask visus laiškus iš parduotuvės, paimk sąskaitas faktūras, sudėk PDF į vieną katalogą ir peržiūrėk, kuriose sąskaitose buvo pirktos plytelės".
Agentas gali surasti reikiamą sąskaitą, identifikuoti produktą ir padėti greitai atkurti informaciją, kurios rankiniu būdu ieškotumėte labai ilgai. Tai nėra futuristinis scenarijus – tai jau realus kasdienis pritaikymas.
Nauda švietime: testai studentams per kelias minutes
Kadangi dirbu akademinėje aplinkoje, agentinį dirbtinį intelektą dažnai naudoju ir mokymo procese. Pavyzdžiui, mano paskaitų medžiaga yra „Google Drive". Galiu agentui pasakyti: „paimk šią paskaitą ir sugeneruok dešimt multiple choice tipo klausimų studentams".
Agentas peržiūri medžiagą, parengia klausimus, o toliau juos galima įkelti į universiteto Moodle sistemą. Tai, kas anksčiau užimdavo pusvalandį ar daugiau, dabar gali būti padaroma per kelias minutes.
„Svarbiausia ne tai, kad dirbtinis intelektas „parašo klausimus". Svarbiausia, kad jis įsijungia į visą darbo eigą – nuo medžiagos paėmimo iki galutinio testo paruošimo", – aiškina dirbtinio intelekto ekspertas.
Net automobilio pardavimas dalimis gali tapti greitesnis
Agentinis dirbtinis intelektas padeda ir visiškai buitinėse situacijose. Pavyzdžiui, turite seną nevažiuojantį automobilį su sugedusiu varikliu ir norite iš jo gauti maksimalią vertę.
Galite paprašyti agento surasti automobilių supirktuves ar šrotus aplink Vilnių, sudėti jų telefonus, adresus ir el. pašto adresus į Excel lentelę. Tada paprašyti paruošti laišką visiems, kurie turi el. paštą: aprašyti automobilį, būklę ir paklausti, kiek jie galėtų pasiūlyti.
Tada belieka palyginti atsakymus ir pasirinkti geriausią pasiūlymą. Agentas nepriima sprendimo už žmogų, bet jis paruošia visą informacinį lauką, kad žmogus galėtų spręsti greitai.
Kodėl to reikia mokytis dabar?
Daugelis vis dar mano, kad dirbtinis intelektas yra tik tekstų rašymo įrankis. Tačiau tai jau per siauras požiūris. Naujoji kryptis – agentai, kurie gali atlikti užduotis tarp skirtingų sistemų: el. pašto, dokumentų, failų, lentelių, naršyklės, vidinių įmonės sistemų.
Tai reiškia, kad keisis darbo įpročiai. Laimės ne tie, kurie tiesiog „naudosis ChatGPT", o tie, kurie mokės aiškiai formuluoti užduotis agentams, supras, kaip juos prižiūrėti, kaip tikrinti rezultatą ir kaip saugiai suteikti prieigas prie duomenų.
„Svarbu nepamiršti ir saugumo. Agentui nereikėtų aklai duoti prieigos prie visko. Reikia suprasti, kokius failus jis mato, kokius veiksmus gali atlikti, kokią informaciją jam leidžiate naudoti", – įspėja AI ekspertas Aistis Raudys. Galutinį rezultatą, ypač sutartis, finansinius ar teisinius dokumentus, visada turi patikrinti žmogus.
Tačiau ignoruoti šios technologijos jau nebeverta.
Tai taps tokiu pat baziniu įgūdžiu kaip Excel
„Mano vertinimu, agentinio dirbtinio intelekto naudojimas netrukus taps baziniu darbo įgūdžiu", – prognozuoja Aistis Raudys. Kaip kažkada reikėjo išmokti naudotis el. paštu, vėliau – Excel, „Google Docs" ar projektų valdymo įrankiais, taip dabar reikės išmokti dirbti su DI agentais.
Ir tam nebūtina būti programuotoju. Taip, kai kurie įrankiai šiandien dar atrodo labiau techniniai. Tačiau jų naudojimas sparčiai paprastėja. Žmogui svarbiausia mokėti aprašyti užduotį, suprasti procesą ir kritiškai vertinti rezultatą.
Agentinis dirbtinis intelektas nepakeičia žmogaus atsakomybės. Bet jis leidžia žmogui per tą patį laiką padaryti daug daugiau.
Todėl rekomendacija labai paprasta: nelaukite, kol tai taps privaloma. Pradėkite mokytis dabar. Išbandykite su paprastomis užduotimis – laiškais, dokumentais, lentelėmis, sąskaitomis, formomis. Labai greitai pamatysite, kad tai nėra tik technologinė naujovė.
Tai naujas darbo būdas.
Apie Aistį Raudį
Aistis Raudys – Lietuvos kompiuterių mokslininkas, dirbtinio intelekto specialistas ir Vilniaus universiteto Matematikos ir informatikos fakulteto profesorius bei mokslo darbuotojas. Daktaro laipsnį informatikos srityje jis apgynė 2003 m. Matematikos ir informatikos institute, disertacijoje nagrinėjęs požymių išskyrimą neuroniniais tinklais. 2018 m. kartu su Tadu Šuboniu jis įkūrė taikomojo dirbtinio intelekto bendrovę AAI Labs (UAB „Taikomasis dirbtinis intelektas"), kuriai vadovauja iki šiol ir kurioje kuriami sprendimai prognozinei analitikai, dideliems kalbiniams modeliams bei algoritminei prekybai. Mokslinė A. Raudžio veikla apima dirbtinio intelekto pritaikymą finansuose, mašininį mokymąsi, neuroninius tinklus, energijos prognozavimą ir intelektualias transporto sistemas. Jis yra daugiau nei 48 mokslinių publikacijų autorius, vadovavęs projektams, finansuotiems iš Eurostars, Norway Grants, MITA ir Horizon Europe programų. Be akademinės ir verslo veiklos, dirbtinio intelekto ekspertas skaito viešas paskaitas Lietuvoje ir užsienyje – nuo Granados universiteto Seutos kampuso Ispanijoje iki AI Summit Europe konferencijos. Praktinę patirtį jis sukaupė ir tarptautiniuose bankuose, tokiuose kaip Deutsche Bank bei BNP Paribas, kur dirbo su algoritminės prekybos sprendimais.
Prisegti failai: Parsisiųsti visus
Kontaktinis asmuo:
Digital Star SEO agentūra
Pranešimą paskelbė: Interneto žvaigždė, UAB
