Les agents d’IA d’entreprise promettent de simplifier le travail quotidien, mais pour offrir cette expérience, il faut bien plus que simplement intégrer l’IA dans les applications d’entreprise existantes.
L'IA d'entreprise s'est étendue bien au-delà des chatbots et des copilotes pour englober des flux de travail qui affectent le recrutement, la finance et d'autres opérations commerciales. À mesure que les organisations intègrent davantage l’IA à ces processus, elles ont également besoin de moyens pour préserver la gouvernance et la responsabilité que les systèmes d’entreprise assurent déjà, selon Gabe Monroy (photo)directeur de la technologie chez Workday Inc.
« Il s'agit vraiment de savoir comment exploiter la magie de ces systèmes probabilistes et reflète-le avec les garanties déterministes que vous obtenez d'un système (de planification des ressources d'entreprise) comme Workday ? » dit-il. « Vous pouvez obtenir les garanties des personnes, de l'argent et des règles qui existent dans un tel système, mais vous pouvez obtenir le raisonnement probabiliste fourni par les systèmes d'IA et ces deux éléments qui fonctionnent ensemble. »
Monroy a parlé avec les CUBE John Furrier pendant la Google Cloud : série d'agents IA en action sur theCUBE, le studio de diffusion en direct de SiliconANGLE Media. Ils ont expliqué comment Workday et Google Cloud intègrent l'IA dans les flux de travail de l'entreprise tout en préservant les garde-fous dont les organisations ont besoin pour les processus métiers critiques. Le segment comprenait des démonstrations en direct montrant comment le partenariat est conçu pour simplifier le travail quotidien tout en maintenant les agents d'IA alignés sur les politiques et les systèmes d'enregistrement de l'entreprise. (* Divulgation ci-dessous.)
Repenser le flux de travail de l'entreprise
De nombreuses organisations s'appuient déjà sur Google Workspace comme centre du travail quotidien de leurs employés. Plutôt que de demander aux clients de changer d'application, la collaboration de Workday avec Google Cloud se concentre sur l'extension des agents d'IA d'entreprise aux outils que les utilisateurs connaissent déjà, selon Monroy.
« Ce que nous constatons, c'est que de nombreux clients sont réellement intéressés par Google Workspace et par l'écosystème Gemini plus large », a-t-il déclaré. « Nous ne voulons pas demander aux clients de devoir changer de porte d'entrée ou de se connecter à Workday lorsqu'ils sont heureux d'utiliser les systèmes Gemini. Au lieu de cela, nous voulons apporter notre innovation agentique via Google Cloud et permettre aux clients de choisir ces portes d'entrée. »
Lors de la première démonstration en direct, Monroy a montré comment un employé pouvait lancer une évaluation trimestrielle des performances directement depuis Gmail en utilisant Entreprise Gémeauxintégrez automatiquement les commentaires récents de Workday, lancez le flux de travail de révision et planifiez du temps avec un responsable sans quitter l'espace de travail existant. Cette approche reflète une évolution plus large vers l'intégration de l'IA dans les flux de travail existants des employés au lieu de les obliger à naviguer dans plusieurs applications d'entreprise.
« Si vous pensez à la perception des systèmes ERP comme Workday, ils sont considérés comme encombrants et lents », a déclaré Monroy. « Vous cliquez sur de nombreux écrans ; vous naviguez, et je pense que cette perception est juste. Ce que vous voyez ici est à quoi la prochaine génération d'ERP est censée ressembler : c'est naturel ; il vous rencontre là où vous êtes dans le courrier électronique. C'est un flux de travail structuré qui vous permet de suivre les garde-fous… mais le résultat net est quelque chose de bien plus… joyeux que son équivalent aujourd'hui. «
Construire des garde-fous pour les agents IA d'entreprise
Une deuxième démonstration contrastait avec ce que Monroy a décrit comme un comportement « anarchique » des agents qui s'exécutent sur la plate-forme qui les régit. Alors que le premier agent a complété une demande d'intégration d'un travailleur sans les approbations ou vérifications de politique requises, le second a suivi les limites de rémunération, les exigences de vérification des antécédents et les flux de travail d'approbation avant de continuer. Cette différence illustre pourquoi l’IA d’entreprise dépend de garde-fous déterministes soutenus par des systèmes d’enregistrement faisant autorité plutôt que du seul raisonnement de l’IA, selon Monroy.
« Dans ce premier exemple, vous ne saviez presque pas que c'était illégal, parce que ce n'était pas la faute de l'agent ; c'était juste une recherche d'objectif dans le vide », a-t-il expliqué. « Dans ce cas, il fonctionne sur la plateforme Workday qui fournit les garde-corps qui sont vraiment difficiles à fournir lorsque vous ne travaillez pas au-dessus du système d'enregistrement.
Le développement de ces capacités reste une discipline d'ingénierie en évolution, a ajouté Monroy. Les organisations développant des agents d'IA de manière indépendante doivent créer leurs propres approches en matière de gestion du contexte, d'autorisations, de sélection d'outils et de gouvernance, tout en La plateforme Workday intègre ces contrôles dans son environnement d'exécution pour les charges de travail d'entreprise.
« Nous sommes en mesure de fournir des garde-corps extrêmement différenciés », a déclaré Monroy. « Si vous construisez vous-même, vous devrez proposer vos propres versions de ces choses. Il n'y a pas de réponse définitive à cette question. Il s'agit d'une nouvelle bonne pratique technique. »
À mesure que les organisations étendent leurs agents d'IA d'entreprise à des processus métier plus sophistiqués, leurs stratégies de déploiement doivent correspondre à la complexité de la tâche, a noté Monroy. Des interactions plus simples peuvent s'appuyer sur des protocoles tels que Model Context Protocol, avec des flux de travail plus avancés nécessitant souvent un raisonnement orchestré ou des interfaces utilisateur plus riches adaptées aux applications d'entreprise.
« Aujourd'hui, le meilleur endroit pour acquérir cette expérience est à l'intérieur de notre Interface utilisateur de Sanaoù nous sommes en mesure de contrôler chaque pixel et d'offrir une expérience vraiment riche aux clients », a déclaré Monroy. « Je pense que pour les personnes qui essaient de créer des solutions d'IA, vous devez réfléchir à l'endroit où vous devez contrôler uniquement la surface MCP ? Où devez-vous contrôler la chaîne de raisonnement comme deuxième étape, par rapport à où devez-vous contrôler l'interface utilisateur de bout en bout et chaque pixel de l'écran ? C’est, je pense, la meilleure orientation que j’ai présentée.
Voici l'interview vidéo complète, qui fait partie de la couverture de SiliconANGLE et theCUBE sur le Google Cloud : série d'agents IA en action:
(* Divulgation : TheCUBE est un partenaire média payant pour la série Google Cloud : AI Agents in Action. Ni Google Cloud, le sponsor de la couverture de l'événement theCUBE, ni les autres sponsors n'ont de contrôle éditorial sur le contenu de theCUBE ou SiliconANGLE.)
