JPMorgan Chase przygotował wdrożenie długo działających agentów AI, które mają być użyte jeszcze w tym roku. Według Dyrektora ds. Analityki, Dereka Waldrona, bank spodziewa się, że agenci będą obsługiwać zadania przez znacznie dłuższe okresy.
Plan ten pojawia się w momencie, gdy duże firmy testują systemy AI, które mogą zarządzać większą liczbą kroków bez ciągłego udziału człowieka.
W raporcie CNBC, Waldron powiedział, że agenci AI wykraczają już poza pojedyncze zadania i krótkie instrukcje. Stwierdził, że nowsze systemy mogą zarządzać przepływami pracy w wielu programach i etapach biznesowych.
„Wkroczyliśmy teraz w erę długo działających autonomicznych agentów” – powiedział Waldron. Stwierdził, że agenci mogą działać przez jedną lub dwie godziny zamiast minut. Waldron dodał, że starsze agenty zazwyczaj realizowały cel w ciągu dwóch lub trzech minut. Nowe systemy mogą kontynuować przepływ pracy i zarządzać większą liczbą działań przed przeglądem przez człowieka.
JPMorgan działa pod kierownictwem dyrektora generalnego Jamiego Dimona i pozostaje największym amerykańskim bankiem pod względem aktywów. Bank wydaje również prawie 20 miliardów dolarów rocznie na technologię. Długo działające agenty nadal podlegają firmowym kontrolom bezpieczeństwa i nadzoru przed pełnym wdrożeniem. Waldron powiedział, że bank spodziewa się wdrożyć te systemy w 2026 roku.
Waldron powiedział, że liderzy technologii zadają sobie teraz pytanie, jak długo AI może działać, zanim będzie potrzebować pomocy człowieka. Nazwał tę zdolność „spójnością intelektualną” podczas swoich komentarzy na temat wydajności agentów. Ulepszenia modeli pomogły agentom rozumieć dłuższe zadania i zarządzać powiązanymi strumieniami pracy. Waldron stwierdził, że technologia może działać bardziej jak menedżer zespołu niż pojedynczy pracownik.
„Menedżerowie zespołów mogą rozłożyć problem na części i delegować zadania” – powiedział Waldron. Stwierdził, że zespoły mogą wtedy działać dłużej i wykonywać bardziej złożoną pracę. Ostatnie narzędzia agentów potrafią pisać kod, kontrolować przeglądarki i współpracować z oprogramowaniem komputerowym. Waldron powiedział, że te zdolności pomagają systemom AI podejmować się bardziej kompletnych zadań biznesowych.
Powiedział, że agenci mogliby później zachować spójność przez wiele godzin, następnie dni, a potem tygodnie. Zaznaczył jednak, że ten harmonogram jest uzależniony od przyszłych ulepszeń i kontroli korporacyjnych.
JPMorgan już wykorzystuje narzędzia AI w bankowości prywatnej i operacjach back-office. Waldron powiedział, że największe wczesne zyski w produktywności pojawiły się w zespołach rozwoju oprogramowania i operacji. Bank widzi teraz, że AI pomaga w rolach skoncentrowanych na przychodach, w tym w bankowości prywatnej. W tej dziedzinie systemy przeglądają aktywność rynkową, pozycje klientów i badania w ciągu nocy. Waldron argumentował, że te narzędzia pomagają bankierom spędzać więcej czasu na rozmowach z klientami. Powiedział, że bank odnotował 20% wzrost sprzedaży brutto dzięki tym narzędziom.
JPMorgan wierzy, że indywidualni bankierzy mogliby ostatecznie obsługiwać do 50% więcej klientów. Waldron powiązał to oszacowanie z narzędziami, które przygotowują informacje przed spotkaniami z klientami. Dimon powiedział, że AI wyprze niektórych pracowników w całej firmie. Dodał również, że JPMorgan planuje szkolić i przenosić pracowników dotkniętych tymi zmianami. Waldron stwierdził, że wiele firm początkowo podchodziło do AI jako narzędzia do cięcia kosztów.
Jednakże, powiedział, że przedsiębiorstwa wykorzystują również AI do tworzenia trwałych przewag biznesowych. „Dla przedsiębiorstw, aby wygrać z AI, nie chodzi o cięcie maksymalnej liczby miejsc pracy” – powiedział Waldron. Dodał, że skupienie powinno pozostać na zrównoważonej przewadze konkurencyjnej. JPMorgan zmienił również sposób przeglądania zewnętrznych dostawców oprogramowania. Waldron powiedział, że bank bada teraz, czy może zbudować więcej zdolności we własnym zakresie. Stwierdził, że niektórzy dostawcy oprogramowania mogą spotkać się z większą presją, gdy firmy rozwijają wewnętrzne narzędzia AI. „Fosa wokół niektórych rodzajów firm programistycznych z pewnością się zmniejszyła” – powiedział Waldron.
