Pega élargit sa plateforme IA avec orchestration d'agents

Introduction

Pegasystems Inc. a annoncé une série d'améliorations de son plateforme d'intelligence artificielle (IA) visant à aider les entreprises à déployer des agents IA dans des processus métier critiques tout en maintenant la gouvernance, la fiabilité et le contrôle des coûts.

Contexte Technique

Les mises à jour incluent l'orchestration d'agents, le développement d'applications, la formation de la main-d'œuvre et un nouveau modèle de tarification destiné à répondre aux préoccupations croissantes concernant le coût des modèles de langage à grande échelle basés sur l'IA. Le support de la protocole de contexte de modèle (MCP) permet aux agents IA tiers de découvrir et d'exécuter les processus métier gérés par Pega, tout en respectant les contrôles de gouvernance de l'entreprise.

Pegasystems promeut une architecture d'IA prévisible qui déplace la plupart du raisonnement IA au moment de la conception de l'application plutôt qu'au moment de l'exécution. Cette approche vise à réduire les coûts et à améliorer la fiabilité des processus métier.

Analyse et Implications

Les améliorations de la plateforme d'IA de Pega ont des implications importantes pour les entreprises qui cherchent à déployer des agents IA à grande échelle. Le nouveau modèle de tarification basé sur les cas d'affaires complets plutôt que sur les jetons consommés devrait réduire les coûts pour les clients et améliorer la prévisibilité des résultats.

Les entreprises qui adoptent cette approche pourraient réduire leurs coûts d'IA de plus de 20 fois, selon Pegasystems. Cela pourrait avoir un impact significatif sur le marché de l'IA, car les entreprises pourraient être plus enclines à adopter des solutions d'IA si elles peuvent contrôler mieux les coûts et les résultats.

Perspective

Il est important de surveiller les prochaines étapes de Pegasystems et de ses concurrents dans le domaine de l'IA. Les limites de l'approche de Pega, telles que la complexité des processus métier et la qualité des données, devraient être prises en compte lors de l'évaluation de cette solution.

En outre, il faudra surveiller l'adoption de cette approche par les entreprises et les résultats qu'elles obtiennent. Cela pourrait aider à déterminer si l'approche de Pega est viable à long terme et si elle peut répondre aux besoins des entreprises en matière d'IA.