ჩაშენებული ასისტენტი თუ მორგებული აგენტი: როგორ აირჩიოს ბიზნესმა

Microsoft Copilot უკვე აერთიანებს ხელოვნურ ინტელექტს Word-ში, Excel-ში, Outlook-ში, PowerPoint-სა და Teams-ში — ანუ იმ პროგრამებში, სადაც მრავალი ყოველდღიური დავალება სრულდება. პარალელურად, Google-მა Workspace-ის პროდუქტებში მსგავსი ხელსაწყოების დამატების გეგმა გააცხადა, ხოლო Relevance AI კომპანიებს მცირე კოდის პლატფორმით მორგებული აგენტების შექმნას სთავაზობს.

ეს ორი განსხვავებული მიდგომაა. პირველ შემთხვევაში, ასისტენტი უკვე ნაცნობ პროდუქტშია ჩაშენებული და კონკრეტულ დავალებას იმავე გარემოში ასრულებს. მეორე შემთხვევაში, ორგანიზაცია აგენტს საკუთარი ფუნქციისა თუ გამოყენების სცენარისთვის ქმნის. სწორი არჩევანი იწყება არა პლატფორმის სახელით, არამედ იმ განმეორებადი ამოცანის ზუსტად განსაზღვრით, რომლის მხარდაჭერაც გუნდს სჭირდება.

## რას ნიშნავს ასისტენტის ჩაშენება ყოველდღიურ პროგრამებში

Microsoft თავის ციფრულ დამხმარეს **Copilot**-ს უწოდებს და მას Word-ში, Excel-ში, Outlook-ში, PowerPoint-სა და Teams-ში აერთიანებს. ამ მიდგომის მთავარი განმასხვავებელი ნიშანია სამუშაო გარემო: მომხმარებელი დახმარებას იმავე პროდუქტში იღებს, სადაც დოკუმენტს, ცხრილს, პრეზენტაციას, წერილს ან შეხვედრას ამუშავებს.

ეს არ ნიშნავს, რომ ყველა ოპერაცია ავტომატურად სრულდება. მოცემული ინფორმაცია მხოლოდ იმას ადასტურებს, რომ Microsoft ამ პროდუქტებში ინტელექტუალურ ფუნქციებს ამატებს. ამიტომ შეფასებისას საჭიროა კონკრეტული შესაძლებლობისა და კონკრეტული ამოცანის დაკავშირება, ნაცვლად ზოგადი მოლოდინისა, რომ ერთი ასისტენტი ყველა საქმიანობას ჩაანაცვლებს.

გუნდმა შეიძლება პირველ ეტაპზე ჩამოწეროს, რომელ პროდუქტებში ასრულებს ყველაზე ხშირად განმეორებად მოქმედებებს. თუ დავალება Word-ში, Outlook-ში ან Teams-ში მიმდინარეობს, ჩაშენებული ფუნქციის შეფასება ლოგიკური საწყისი წერტილია. ასეთ შემთხვევაში ყურადღება უნდა გამახვილდეს უშუალოდ მხარდაჭერილ მოქმედებაზე და არა მხოლოდ პროდუქტის ფართო აღწერაზე.

## კონკრეტული მაგალითი გაყიდვების პროცესიდან

Microsoft Dynamics 365-ის შემთხვევაში აღწერილია ორი მკაფიო შესაძლებლობა. **Dynamics 365 Sales**-სა და **Viva Sales**-ში Copilot-ს შეუძლია მომხმარებლისთვის გასაგზავნი ელფოსტის პასუხის მომზადებაში დახმარება. მას ასევე შეუძლია Teams-ის შეხვედრის ელფოსტით გასაგზავნი შეჯამების შექმნა Outlook-ში.

ეს მაგალითები აჩვენებს, როგორ უკავშირდება ასისტენტი საქმიანობის კონკრეტულ ეტაპებს:

1. მომხმარებელთან კომუნიკაციისთვის პასუხის მომზადება;
2. Teams-ში ჩატარებული შეხვედრის შეჯამება;
3. ამ შეჯამების Outlook-ში ელფოსტის სახით ფორმირება.

აქ საუბარია კონკრეტულად აღწერილ ფუნქციებზე. მოცემული მონაცემები არ ადასტურებს, რომ სისტემა მთლიან გაყიდვების ციკლს მართავს ან ყველა ტიპის წერილსა და შეხვედრას დამოუკიდებლად ამუშავებს. პრაქტიკული შეფასებისას გუნდმა უნდა შეამოწმოს, ემთხვევა თუ არა მისი რეალური ამოცანა სწორედ ამ შესაძლებლობებს.

## Google Workspace-ის მიმართულება

Google-მა განაცხადა, რომ ხელოვნური ინტელექტის ხელსაწყოებს **Workspace**-ში დაამატებდა. ამ პროდუქტების ნაკრებში შედის Gmail, Docs, Sheets, Meet, Slides და Chat.

ამ ფაქტის აღწერისას მნიშვნელოვანია დროისა და ფორმულირების სიზუსტე: განცხადება ეხებოდა ხელსაწყოების Workspace-ში დამატების გეგმას. მოცემული წყარო არ იძლევა საფუძველს, რომ ყველა ფუნქცია ამჟამად ხელმისაწვდომად ან ყველა მომხმარებლისთვის ერთნაირად დანერგილად მივიჩნიოთ. ის არც ცალკეული შესაძლებლობების სრულ ჩამონათვალს შეიცავს.

ბიზნესისთვის აქ მნიშვნელოვანი საერთო მიმართულებაა: Microsoft-ის მსგავსად, Google-იც ინტელექტუალურ დახმარებას იმ პროდუქტების ნაკრებში აერთიანებს, სადაც მომხმარებლები წერენ, ქმნიან დოკუმენტებს, მუშაობენ ცხრილებზე, მართავენ შეხვედრებსა და ურთიერთობენ გუნდთან.

## როდის შეიძლება გახდეს საჭირო მორგებული აგენტი

ჩაშენებული ფუნქციებისგან განსხვავებულ გზას გვთავაზობს **Relevance AI**. ავსტრალიაში დაფუძნებული სტარტაპი ქმნის პროგრამულ, მცირე კოდის პლატფორმას, რომლის საშუალებითაც კომპანიებს სხვადასხვა ფუნქციისა თუ გამოყენების სცენარისთვის მორგებული აგენტების აგება შეუძლიათ.

„მცირე კოდის“ მიდგომა ნიშნავს, რომ პლატფორმა აგენტების შექმნას კოდზე სრულად დაფუძნებული განვითარებისგან განსხვავებული ფორმით სთავაზობს. თუმცა მოცემული ინფორმაცია არ აღწერს დანერგვის სირთულეს, ფასს, უსაფრთხოების პირობებს ან კონკრეტული ორგანიზაციების შედეგებს. შესაბამისად, ამ საკითხებზე დასკვნების გაკეთება დამატებითი მონაცემების გარეშე არასწორი იქნებოდა.

Relevance AI-ის აღწერილი დანიშნულება დავალებების ავტომატიზაცია და სხვადასხვა ბიზნესფუნქციისთვის მორგებული აგენტების შექმნაა. ეს მიდგომა შეიძლება განიხილებოდეს მაშინ, როდესაც საჭიროება ერთი კონკრეტული საოფისე პროგრამის ჩაშენებულ შესაძლებლობას არ ემთხვევა და ორგანიზაციას საკუთარი გამოყენების სცენარის აგება სურს.

## რას ნიშნავს 40%-მდე მაჩვენებელი

გამოქვეყნებული შეფასების თანახმად, გენერაციულ ინსტრუმენტებს თანამშრომელთა შედეგების **40%-მდე** გაუმჯობესება შეუძლია იმ თანამშრომლებთან შედარებით, რომლებიც მათ არ იყენებენ.

ეს რიცხვი უნდა განვიხილოთ როგორც შესაძლო ზედა მაჩვენებელი და არა როგორც საყოველთაო ან გარანტირებული შედეგი. იგი არ ნიშნავს, რომ ყველა გუნდი, დავალება ან პლატფორმა 40%-იან გაუმჯობესებას მიიღებს. ასევე მოცემული ინფორმაცია არ ადგენს კონკრეტული პროდუქტის დანერგვასა და ამ შედეგს შორის უნივერსალურ კავშირს.

პრაქტიკული შეფასებისთვის უმჯობესია რიცხვის ნაცვლად თავიდანვე განისაზღვროს ერთი გაზომვადი დავალება. ასეთი დავალება შეიძლება იყოს მხოლოდ კვლევაში აღწერილი შესაძლებლობების ფარგლებში — მაგალითად, მომხმარებლის წერილზე პასუხის მომზადება ან Teams-ის შეხვედრის შეჯამების Outlook-ში ფორმირება. შემდეგ გუნდს შეუძლია შეაფასოს, რამდენად შეესაბამება პროდუქტის დადასტურებული ფუნქცია მის მოთხოვნას.

## ჩაშენებული ასისტენტი და მორგებული აგენტი: მთავარი განსხვავება

**ჩაშენებული ასისტენტი** უკვე არსებული პროდუქტების გარემოში მუშაობს. Microsoft-ის შემთხვევაში ეს გარემო მოიცავს Word-ს, Excel-ს, Outlook-ს, PowerPoint-სა და Teams-ს. Dynamics 365-ის აღწერილი მაგალითები კიდევ უფრო კონკრეტულია და ელფოსტის პასუხსა და შეხვედრის შეჯამებას ეხება.

**მორგებული აგენტი** კი კონკრეტული ფუნქციის ან გამოყენების სცენარისთვის იქმნება. Relevance AI-ის პლატფორმა სწორედ ამგვარი აგენტების აგებაზეა ორიენტირებული და კომპანიებს მცირე კოდის მიდგომას სთავაზობს.

არჩევანის გასამარტივებლად ორგანიზაციას შეუძლია სამი შეკითხვა გამოიყენოს:

1. სრულდება თუ არა სამიზნე დავალება უკვე Word-ში, Outlook-ში, Teams-ში ან სხვა ნაცნობ პროდუქტში?
2. აქვს თუ არა ამ პროდუქტში ჩაშენებულ ასისტენტს ზუსტად ის ფუნქცია, რომელიც გუნდს სჭირდება?
3. თუ მოთხოვნა ჩაშენებულ შესაძლებლობას არ ემთხვევა, საჭიროა თუ არა კონკრეტული ფუნქციისთვის მორგებული აგენტის შექმნის შეფასება?

ეს შეკითხვები არ განსაზღვრავს, რომელი პლატფორმაა უკეთესი. ისინი მხოლოდ არჩევანს აკავშირებს რეალურ ამოცანასთან და ხელს უშლის ფართო დაპირებების კონკრეტულ შესაძლებლობებად აღქმას.

## როგორ დაიწყოს გუნდმა შეფასება

პირველი ნაბიჯი განმეორებადი დავალების ზუსტი აღწერაა. ფორმულირება „გვჭირდება მეტი პროდუქტიულობა“ ზედმეტად ფართოა. უფრო მკაფიო ჩანაწერია: „გვჭირდება მომხმარებლის წერილზე პასუხის მონახაზის მომზადება“ ან „გვჭირდება Teams-ის შეხვედრის ელფოსტით გასაგზავნი შეჯამება Outlook-ში“.

შემდეგ უნდა დადგინდეს, სად სრულდება ეს დავალება. თუ პროცესი Microsoft-ის პროდუქტებში მიმდინარეობს და ემთხვევა აღწერილ ფუნქციას, Copilot-ის შესაბამისი შესაძლებლობის შეფასება შეიძლება იყოს საწყისი ვარიანტი. თუ ორგანიზაციას განსხვავებული ფუნქციისთვის საკუთარი აგენტის შექმნა სურს, Relevance AI-ის მცირე კოდის მიდგომა სხვა კატეგორიის არჩევანს წარმოადგენს.

ბოლოს საჭიროა შედეგის შეფასების კრიტერიუმის განსაზღვრა. თუმცა არსებული წყაროები არ გვაწვდის დანერგვის კონკრეტულ საზომებს, ფასებს ან უკუგების მონაცემებს. ამიტომ თითოეულმა ორგანიზაციამ შეფასების მეთოდი საკუთარი დავალების მიხედვით უნდა განსაზღვროს და 40%-მდე მაჩვენებელი გარანტირებულ სამიზნედ არ უნდა მიიღოს.

## წყაროები

– https://techcrunch.com/2023/03/18/this-week-in-apps-ai-powered-productivity-apps-us-weighs-tiktok-ban-svb-crash-boosts-crypto-apps
– https://techcrunch.com/2023/12/11/relevance-ais-low-code-platform-enables-businesses-to-build-ai-teams
– https://techcrunch.com/2023/03/06/microsoft-dynamics-copilot

## დასკვნა

არჩევანი უნდა ეფუძნებოდეს არა ყველაზე ფართო დაპირებას, არამედ კონკრეტული დავალებისა და დადასტურებული შესაძლებლობის შესაბამისობას. ნაცნობ საოფისე პროდუქტში მიმდინარე ამოცანისთვის ჩაშენებული ასისტენტი შეიძლება იყოს შესაფასებელი ვარიანტი, ხოლო განსხვავებული ფუნქციისთვის მორგებული აგენტის აგება — ცალკე გზა. ყველაზე მკაფიო დადასტურებული მაგალითი კვლავ Dynamics 365 Copilot-ის შესაძლებლობაა: მომხმარებლის ელფოსტაზე პასუხის მომზადება და Teams-ის შეხვედრის შეჯამების Outlook-ში შექმნა.

Summary:
Microsoft Copilot ინტელექტუალურ ფუნქციებს Word-ში, Excel-ში, Outlook-ში, PowerPoint-სა და Teams-ში აერთიანებს, ხოლო Google-მა მსგავსი ხელსაწყოების Workspace-ში დამატების გეგმა განაცხადა. Relevance AI განსხვავებულ მიდგომას გვთავაზობს: მისი მცირე კოდის პლატფორმა კომპანიებს მორგებული აგენტების შექმნის საშუალებას აძლევს. 40%-მდე მაჩვენებელი შესაძლო შედეგს ასახავს და გარანტიას არ წარმოადგენს. დადასტურებული პრაქტიკული შესაძლებლობაა მომხმარებლის ელფოსტაზე პასუხის მომზადება და Teams-ის შეხვედრის შეჯამების Outlook-ში შექმნა.