У четвер Box розпочав свою конференцію для розробників BoxWorks, оголосивши про нові функції з використанням штучного інтелекту, інтегруючи агентні AI моделі в основу продуктів компанії.
Цього року на конференції подано більше новинок, ніж зазвичай, що відображає прискорений темп розвитку AI у компанії: минулого року Box запустив свою AI студію, а в лютому з’явилися нові агенти для витягування даних, а також інші рішення для пошуку та глибоких досліджень у травні.
Зараз компанія представляє нову систему під назвою Box Automate, яка слугує своєрідною операційною системою для AI агентів, розбиваючи робочі процеси на різні сегменти, які можна підсилювати AI за потреби.
Я поспілкувався з генеральним директором Аароном Леві про підхід компанії до AI та ризики конкуренції з компаніями, які розробляють базові моделі. Він із оптимізмом висловився про можливості AI агентів у сучасному робочому середовищі, але також чітко усвідомлював обмеження поточних моделей і те, як їх можна управляти за допомогою наявних технологій.
Це інтерв’ю було скорочено для зручності та ясності.
Сьогодні ви оголошуєте про безліч AI продуктів, тому хочу почати з загальної картини. Чому важливо вбудовувати AI агентів у систему управління контентом у хмарі
Основна тема, над якою ми розмірковуємо щоденно — це те, як AI змінює роботу. І в даний час основний вплив спостерігається на робочих процесах, пов’язаних із неструктурованими даними. Ми вже змогли автоматизувати всі процеси, пов’язані зі структурованими даними, що вводяться в бази даних. Якщо згадати про CRM системи, ERP системи, системи управління персоналом, ми протягом багатьох років досягали успіху в автоматизації цих напрямків. Але ніколи не було автоматизації для тих, хто працює з неструктурованими даними.
Згадайте про будь-який процес юридичної перевірки, управління маркетинговими активами або огляду угод злиття та поглинання — всі ці робочі процеси задіюють велику кількість неструктурованих даних. Люди повинні переглядати ці дані, оновлювати їх, ухвалювати рішення тощо. Нам не вдавалося забезпечити автоматизацію для таких процесів. Ми могли описати їх в програмному забезпеченні, але комп’ютери ще не здатні читати документи або аналізувати маркетингові активи.
Отже, для нас AI агенти означають, що вперше ми можемо отримати доступ до всіх цих неструктурованих даних.
Щодо ризиків впровадження агентів у бізнес-оточення? Деякі з ваших клієнтів можуть бути стурбовані використанням таких технологій із чутливими даними.
Ми спостерігаємо, що клієнти хочуть бути впевненими, що кожного разу, коли вони запускають робочий процес, агент буде виконувати завдання більш-менш однаково, у той же час прогресуючи за етапами процесу, без відхилень. Ви не хочете, щоб агент припустився серйозної помилки, яка могла б накопичуватися після перших кількох сотень виконань.
Важливо мати зрозумілі межі, де починається діяльність агента та закінчується інша частина системи. Для кожного робочого процесу виникає питання, що має мати визначені обмеження, а що може бути повністю агентним і недетермінованим.
З Box Automate ви можете визначити, скільки роботи повинен виконати кожен агент перед тим, як передати справу іншому. Можливо, у вас буде агент для подачі запитів, який буде відокремлений від агента для їх перевірки тощо. Це дозволяє розгортати AI агентів на великій масштабі в будь-якому робочому процесі або бізнес-процесі в організації.
Які проблеми ви намагаєтеся уникнути, розділяючи робочий процес
Ми вже бачили деякі обмеження навіть у найбільш просунутій конструкції агентних систем, таких як Claude Code. У певний момент виконання задачі модель не має достатньо простору для контексту, щоб продовжувати ухвалювати правильні рішення. Наразі у AI немає безкоштовного обіду. Немає можливості мати агента, що працює безперервно без обмежень, для будь-якої задачі у вашій компанії. Тому потрібно розбивати робочий процес на підагенти.
Я вважаю, що ми живемо в епоху контексту в AI. Моделям і агентам потрібен контекст, а той контекст, від якого вони можуть працювати, знаходиться в вашій неструктурованій базі даних. Отже, наша система розроблена, щоб з’ясувати, який контекст ви можете надати AI агенту для забезпечення максимальної ефективності.
В галузі триває дискусія про переваги потужних великих моделей проти менших і надійніших. Чи означає це, що ви віддаєте перевагу меншим моделям
Я, напевно, маю уточнити: Ніщо в нашій системі не заважає виконанню завдання, яка може бути довгим або складним. Ми намагаємося створити правильні рамки, щоб ви могли вирішити, наскільки агентною має бути ця задача.
У нас немає певної філософії, якою б мав бути правильний вибір на цьому континуумі. Ми просто прагнемо спроектувати архітектуру, яка буде готовою до майбутнього. Ми побудували цю систему так, що, коли моделі й можливості агентів покращуються, ви отримаєте всі ці переваги безпосередньо у нашій платформі.
Інша проблема — контроль за даними. Оскільки моделі навчаються на великій кількості даних, існує найбільше занепокоєння, що чутливі дані можуть бути відновлені або неправильно використані. Як ви вирішуєте це питання
Це те, де багато впроваджень AI зазнають невдач. Люди думають, «Ей, це просто. Я дам AI модель доступ до всіх моїх неструктурованих даних, і вона відповідатиме на запитання.» А потім вона починає давати відповіді на дані, до яких ви не маєте доступу або не повинні мати. Вам потрібно дуже потужний рівень, який забезпечує контроль доступу, безпеку даних, дозволи, управління даними, відповідність та інше.
Отже, ми використовуємо досвід, набутий за кілька десятків років, щоб створити систему, яка в основному вирішує цю проблему: Як забезпечити доступ лише правильним людям до кожного шматка даних в підприємстві? Отже, коли агент відповідає на запитання, ви знаєте, що цей агент не може використовувати дані, до яких особа не повинна мати доступу. Це є фундаментальною частиною нашої системи.
На початку цього тижня Anthropic випустив нову функцію для безпосереднього завантаження файлів до Claude.ai. Це далеко від керування файлами, яке здійснює Box, але ви, мабуть, думаєте про можливу конкуренцію з компаніями, які розробляють базові моделі. Яким чином ви підходите до цього стратегічно
Якщо подумати, що потрібно підприємствам, коли вони впроваджують AI на великій масштабі, їм потрібні безпека, дозволи та контроль. Їм потрібен інтерфейс користувача, потужні API, можливість вибору моделей AI, адже в один момент одна модель AI краще підходить для конкретного випадку використання, ніж інша, але згодом ситуація може змінитися, і клієнти не хочуть потрапити в ситуацію, коли вони прив’язані до однієї платформи.
Тому ми створили систему, яка забезпечує всі ці можливості. Ми займаємося зберіганням, безпекою, доступом, векторним вбудовуванням, а також підключаємося до всіх провідних AI моделей, які існують на ринку.
