Конкурентное преимущество Target заключается не в самих моделях ИИ, а в надежной архитектуре, построенной вокруг них, по словам старшего вице-президента Сиобхан МакФини. Она подчеркивает, что не каждая проблема требует агента ИИ, и автономия зарабатывается со временем, а не предоставляется по умолчанию. Агенты стратегически развертываются для решения проблем, которые приносят наибольшую пользу клиентам Target. Эти агенты становятся неотъемлемой частью операций Target, связывая различные системы по всей цепочке поставок. МакФини считает, что агенты ИИ являются ключом к выполнению обещания розничной торговли: иметь нужный продукт в нужном месте в нужное время. Подход Target включает тщательное предварительное изучение проблемы, требующей решения, и типа необходимого агента. Агенты должны быть зарегистрированы, сертифицированы, а их триггеры, отслеживание и происхождение должны быть тщательно документированы. Уровни автономии тщательно управляются: агенты начинают с базовой автономии и демонстрируют свою способность зарабатывать больше. Постоянный мониторинг и оценка гарантируют, что агенты остаются эффективными, а их производительность прозрачна. Этот целостный подход, охватывающий архитектуру, таксономию, управление данными и наблюдаемость, имеет решающее значение для эффективного масштабирования ИИ. В конечном итоге, успешная реализация агентов зависит от совокупности факторов, включая архитектуру, таксономию, уровни автономии, безопасность и наблюдаемость, наряду с культурным сдвигом в навыках рабочей силы для совместного управления людьми и ИИ.