AT&T、エージェント型AIワークフロー約500本を稼働

AT&Tのエージェント型AIへの取り組みは、実務上の課題に根ざしている。創業151年、コンピューターが発明された頃から使ってきた同社は、レガシープロセスとアプリケーションを大量に抱えている。Corbin氏は、そうしたアプリケーションの維持、従業員のトレーニング、継続的なメンテナンスにかかるコストは非常に高いと述べ、よりシンプルな生成AIワークフローである程度相殺でき、それ自体がビジネスケースになるとしている。同社のアプローチは、多数の独立した専門エージェントを構築するやり方とは異なる。比較的少数のエージェントを維持し、コンテキストやメモリに保存された一元管理のビジネスロジックを使ってワークフローを実行する。検索エージェントが適用可能な知識を特定し、計画エージェントが必要なアクション、ツール、データを決定する。

ガバナンスは設計の中心だ。従業員は個人の生産性向上エージェントを独自に作成できるが、顧客に影響するワークフローはBusiness Agent Foundryを通過し、セキュリティ、プライバシー、コンプライアンスの審査を受けなければならない。Corbin氏は、個人の生産性向上のためにエージェントを民主化したが、顧客に触れたりビジネスに重大な影響を与えたりする可能性のある業務ワークフローを動かすレベルまでは解禁していないと述べた。初期の取り組みは実務での着地点を示している。顧客の光ファイバー設置注文に向けたメインフレームとのやり取りの自動化と、光ファイバーが既に敷設されている建物での専用インターネット回線の開通時間の半減だ。

さらなる拡大にはモデルだけでは足りない。AT&Tは分散したデータを統合し、データセンター、クラウド基盤、モバイルワークフォース全体で信頼性の高い接続を確保する必要があった。Corbin氏はこの課題を同社のM&Aの歴史と結びつける。従業員にエージェントのユースケースを提案してもらうことは、AIに職を奪われるのではないかと懸念する人々の抵抗を抑えるのに役立っており、非効率なプロセスを置き換えられる機会も同様だ。Corbin氏によると、AT&Tは今、既存プロセスの改善から、エージェントを使ってサービスを立ち上げ、市場に参入し、新たな販売チャネルを支援することに焦点を移しており、AI主導の変革の責任は最終的に彼のチームに集中させるのではなく組織全体に分散されると見込んでいる。