Qual è la chiave per avere rappresentanti dell’IA di successo in un’organizzazione? Memoria condivisa e contesto.
Questo secondo asana Il CPO Arnab Bose fornisce la storia dettagliata e l’accesso diretto fin dall’inizio, con checkpoint di guardrail e, ovviamente, supervisione umana.
In questo modo, “quando assegni un compito, non devi andare avanti e reintrodurre l’intero contesto di come funziona il tuo lavoro”, ha detto Bose in un recente evento VB a San Francisco.
L’intelligenza artificiale come compagno di squadra attivo piuttosto che come componente aggiuntivo passivo
Asana ha lanciato Asana AI Teammates lo scorso anno con la filosofia secondo cui, proprio come gli esseri umani, gli agenti IA dovrebbero connettersi direttamente a un team o a un progetto per creare un sistema collaborativo. Per portare avanti questa missione, la società di gestione del progetto si è completamente integrata con Claude di Anthropic.
Gli utenti possono scegliere tra 12 agenti predefiniti per casi d’uso comuni come l’instradamento delle notifiche IT o crearne di propri, quindi assegnarli ai team di progetto e fornire immediatamente un record storico di quali attività sono già state completate e quali non sono ancora state risolte. Gli agenti hanno anche accesso a risorse di terze parti come Microsoft 365 o Google Drive.
“Quando questo agente viene creato, non agisce per conto di qualcuno, si presenta come un compagno di squadra e ottiene le stesse autorizzazioni di condivisione, le eredita”, ha spiegato Bose. Tutto ciò che fanno tutti, compresi gli esseri umani e l’intelligenza artificiale, è documentato, garantendo “facilità di spiegabilità” e un “sistema altamente trasparente e affidabile”.
Ma proprio come gli esseri umani, gli agenti dell’intelligenza artificiale sono tenuti sotto controllo: i flussi di lavoro includono punti di controllo in cui gli esseri umani possono fornire feedback e chiedere agli agenti di modificare determinati elementi di un progetto o adattare i piani di ricerca. Ciò è stato documentato in quello che Bose ha definito “un modo leggibile dall’uomo”.
Ancora più importante, l’interfaccia utente fornisce istruzioni e informazioni sul comportamento dell’agente e gli amministratori approvati possono mettere in pausa, modificare e reindirizzare i modelli nell’API quando intraprendono azioni basate su istruzioni contrastanti o iniziano a comportarsi in modo “strano”.
“La persona con i diritti di modifica può eliminare le cose contraddittorie e riportarle al comportamento corretto”, ha detto Bose. “Ci basiamo su un modello di interazione comune che le persone possano comprendere”.
Superare le sfide di autorizzazione e integrazione
Ma poiché gli agenti AI sono così nuovi, ci sono ancora molte sfide in termini di sicurezza, disponibilità e conformità.
Ad esempio, gli utenti Asana devono seguire un flusso OAuth e concedere a Claude l’accesso ad Asana tramite il proprio MCP e altre API pubbliche. Tuttavia, garantire che tutti i lavoratori della conoscenza sappiano che l’integrazione è disponibile e, cosa ancora più importante, quali autorizzazioni OAuth sono appropriate e quali dovrebbero essere evitate può essere un compito difficile.
Bose ha osservato che alcune delle sfide con le autorizzazioni OAuth dirette tra le applicazioni potrebbero essere centralizzate dai provider di identità, oppure un elenco centralizzato di agenti AI aziendali approvati insieme alle loro competenze potrebbe essere “quasi come una directory attiva o una directory universale di agenti”.
Bose ha affermato che attualmente non esiste un protocollo standard per la condivisione di informazioni e memoria oltre a ciò che fa Asana. Il suo team sta ricevendo “molte richieste interessanti” da partner che desiderano che i loro rappresentanti lavorino sul grafico di lavoro di Asana e sfruttino la collaborazione.
“Ma poiché non esiste un protocollo o uno standard, oggi si dovrà tenere un incontro molto speciale e su misura”, ha detto Bose.
Di conseguenza, ci sono tre domande che CPO attualmente descrive come “estremamente interessanti” nell’orchestrazione dell’intelligenza artificiale:
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Come si crea, si gestisce e si protegge un elenco autorevole di agenti IA approvati e conosciuti?
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Come puoi, come team IT, abilitare integrazioni da applicazione a applicazione senza configurare intermediari potenzialmente pericolosi o dannosi?
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Le interazioni odierne da agente ad agente sono molto per giocatore singolo. I cloud possono essere collegati in modo indipendente ad Asana, Figma o Slack. Come possiamo finalmente raggiungere un risultato unificato e multiplayer?
Ha osservato che la crescente adozione del moderno protocollo di contesto (MCP) offerto da Anthropic, lo standard aperto che collega gli agenti di intelligenza artificiale a sistemi esterni in una singola azione anziché integrazioni personalizzate per ciascun accoppiamento, è promettente e la sua adozione diffusa potrebbe aprire nuovi ed entusiasmanti casi d’uso.
Ma Bose ha detto: “Penso che probabilmente non esista uno standard magico di soluzione in questo momento”.
