Haasteet ja kokemukset tekoälyagenttien käytössä: mitä sinun tulee tietää

Sergei Kozlov, CRM-järjestelmä "Megaplanin" ja tekoälyavustajalla toimivan tietokanta Collabisin kehittäjäyrityksen johtaja, jakaa yhdessä Collabisin kehityksestä vastaavan Igor Suhoverhovin kanssa kokemuksiaan tekoälyagenttien käyttöönotosta. He toteavat, että agentin työn laatu riippuu vahvasti siitä, kuinka hyvin tietokanta (Knowledge Base) on jäsennelty: jos se on sekainen, tekoälyn vastaukset ovat epätarkkoja. Myös konteksti on tärkeä – ei riitä, että kirjoitetaan vain "tee siitä hyvä", vaan agentti on upotettava syvälle tehtävän kontekstiin. Nykyaikainen lähestymistapa tekoälyn kanssa työskentelyyn on niin kutsuttu loop engineering, jossa keskeistä on se, miten agentti suorittaa tehtävän ja käyttää työkaluja. Kirjoittajat varoittavat, että jos tekoäly lähtee väärään suuntaan, se hukkaa aikaa ja tokeneita. He antavat esimerkin: testaajan tehtävässä agentti ei vain osoittanut rikkinäistä painiketta, vaan sukelsi koodiin ja yritti korjata sen itse. Useimmat mallit selviävät hyvin yksinkertaisista ja selkeästi määritellyistä tehtävistä, mutta monimutkaiset, moniosaiset tehtävät vaativat kalliimpia malleja – ne voivat unohtaa alun, aivan kuten ihmisetkin. Manuaalinen valvonta on pakollista: nykyinen tekoälyagentti on kuin junior-työntekijä, jonka työ täytyy tarkistaa senior-tason osaajan toimesta. Artikkelissa mainitaan myös riskit, jotka liittyvät ulkomaisten mallien käytön estämiseen, minkä vuoksi suositellaan tietojen säilyttämistä omassa tietokannassa. Yritys "Megaplan" on kehittänyt MCP-palvelimen (Model Context Protocol -palvelin) tiedonsiirtoa varten, ja lisäksi on olemassa GPT 5.6 -malliin perustuva paikallisesti ajettava harrastusprojekti (pet project).