Agentic AI: රක්ෂණ ලොවට ඩොලර් බිලියන 70ක දැවැන්ත පිම්මක්

Agentic AI: රක්ෂණ ලොවට ඩොලර් බිලියන 70ක දැවැන්ත පිම්මක්

මූල්‍ය ක්ෂේත්‍රය තුළ කෘත්‍රිම බුද්ධිය (Artificial Intelligence) පිළිබඳ කතාබහ දැන් අලුත්ම මාවතකට අවතීර්ණ වෙලා. 2024 වසරේදී අපි වැඩිපුරම කතා කළේ ලිපි ලේඛන සකස් කරන්න හෝ මූලික ප්‍රශ්නවලට උත්තර දෙන්න පාවිච්චි කරපු Generative AI ගැන. නමුත් 2026 වෙද්දී මේක "Agentic AI" දක්වා පරිවර්තනය වෙමින් පවතිනවා. McKinsey ආයතනයේ නවතම විශ්ලේෂණයකට අනුව, මෙය තවදුරටත් අත්හදා බැලීමක් නෙවෙයි; එය රක්ෂණ ක්ෂේත්‍රයට ඩොලර් බිලියන 70ක අමතර ආදායමක් ගෙන දිය හැකි ප්‍රධාන මෙහෙයුම් ක්‍රියාවලියක් බවට පත්වෙලා.

ව්‍යාපාරික නායකයින් සහ ආයෝජකයින් මෙතැනදී තේරුම් ගත යුතු ප්‍රධානම කාරණය තමයි, ඉස්සරහට තරඟකාරී වාසිය ලැබෙන්නේ හොඳම AI මොඩලය තියෙන අයට නෙවෙයි, එම AI මොඩලය මෙහෙයවන්න අවශ්‍ය "දත්ත" (Data) හිමි අයටයි.

Chatbots සිට Agents දක්වා වූ වෙනස

මේ අවස්ථාවේ විශාලත්වය තේරුම් ගන්න නම්, සාමාන්‍ය Generative AI සහ Agentic AI අතර වෙනස හඳුනා ගැනීම වැදගත්. සාමාන්‍ය AI එකක් අපි දෙන විධානයකට අනුව යම් සටහනක් හදලා දෙනවා විතරයි. නමුත් Agentic AI ඊට වඩා හාත්පසින්ම වෙනස්. ඊට මිනිස් මැදිහත්වීමක් නැතුව සංකීර්ණ වැඩ කොටස් කිහිපයක් එක දිගට කරගෙන යන්න පුළුවන්.

රක්ෂණ ක්ෂේත්‍රය උදාහරණයකට ගත්තොත්, සාම්ප්‍රදායික AI එකක් කරන්නේ වෛද්‍ය වාර්තාවක් කියවලා සාරාංශයක් දෙන එක විතරයි. නමුත් AI Agent කෙනෙක්ට පුළුවන් ඒ වාර්තාව විශ්ලේෂණය කරන්න, රක්ෂණ ඔප්පුවේ කොන්දේසි එක්ක එය සැසඳීම, වංචනික ක්‍රියා (Fraud indicators) ගැන ඉතිහාසය පරීක්ෂා කිරීම සහ අවසානයේ ගෙවිය යුතු වන්දි මුදල තීරණය කරලා කෙටුම්පතක් සකස් කරන්නත්. මේක නිකන්ම විශ්ලේෂණයක ඉඳන් ක්‍රියාත්මක වීම (Active execution) දක්වා වූ ලොකු පිම්මක්.

දත්ත තමයි අලුත්ම ආරක්ෂක පවුර (Data as the New Moat)

විශේෂයෙන්ම දත්ත මූලික කරගත් ව්‍යාපාර කරන අයට මේක හොඳ පාඩමක්. AI නිසා අතරමැදියන් නැති වෙයි කියන බිය (Disintermediation) දක්ෂ වෘත්තිකයන්ට තවදුරටත් අදාළ නෑ. දැන් තරඟය තියෙන්නේ දත්ත සක්‍රීය කිරීම (Data activation) මතයි.

මෙහි වටිනාකම තියෙන්නේ පොදු AI මොඩලවලට (Public models) ප්‍රවේශ වෙන්න බැරි, ඔබේ ආයතනය සතු දත්ත ගබඩාව තුළයි. රක්ෂණ සමාගමකට නම් ඒ ඔවුන් සතු දශක ගණනක හිමිකම් ඉතිහාසයයි. සාර්ථක වෙන්න නම් වඩා හොඳ ඇල්ගොරිතම හදනවා වෙනුවට, මේ Agentic AI වලට ආරක්ෂිතව වැඩ කරන්න පුළුවන් විදියට තමන්ගේ දත්ත ව්‍යුහය (Data architecture) සකස් කරගන්න ඕන.

"Black Box" අවදානම සහ නියාමනය

මේ කාර්යක්ෂමතාවයත් එක්කම යම් අවදානමකුත් මතු වෙනවා. මිනිසුන් ගන්නා තීරණ වෙනුවට ඇල්ගොරිතම මගින් තීරණ ගන්න කොට, එය "Black box" එකක් වගේ වෙන්න පුළුවන්. ඒ කියන්නේ ඇයි මේ තීරණය ගත්තේ කියලා පැහැදිලි කරන්න බැරි වෙන අවස්ථා එන්න පුළුවන්.

AI එකක් විසින් ස්වයංක්‍රීයව වන්දි ඉල්ලීමක් ප්‍රතික්ෂේප කළොත්, ඒ ඇයි කියලා පැහැදිලි කරන්න බැරි වීම එක්සත් රාජධානියේ FCA වැනි නියාමන ආයතනවල දැඩි දෝෂ දර්ශනයට ලක්වෙන්න පුළුවන් කරුණක්. තාක්ෂණය කොච්චර දියුණු වුණත්, මානුෂීය සංවේදීතාව අවශ්‍ය තැන්වලදී AI අසමත් වුණොත්, ඉන් ලැබෙන කාර්යක්ෂමතාවයට වඩා ලොකු පාඩුවක් නියාමන දඩ මුදල් සහ කීර්තිනාමයට වන හානිය මගින් සිදුවෙන්න පුළුවන්.

ඒ වගේම, පරිපාලන මට්ටමේ රැකියා (Entry-level administrative positions) ස්වයංක්‍රීය වීම නිසා අනාගතයේ ජ්‍යෙෂ්ඨ වෘත්තිකයන් පුහුණු කිරීමේ ගැටලුවක් මතු වෙන්නත් ඉඩ තියෙනවා.

ව්‍යාපාරිකයන්ට බලපාන්නේ කොහොමද?

මේක සමස්ත ආර්ථිකය තුළම ශ්‍රමය වෙනුවට ප්‍රාග්ධනය (මෘදුකාංග/AI) ආදේශ කිරීමේ ප්‍රවණතාවක්. විශේෂයෙන්ම ශ්‍රම හිඟයක් තියෙන රටවල ව්‍යාපාරිකයන් වැඩි වශයෙන් තාක්ෂණය සඳහා ආයෝජනය කරන්න පෙළඹෙනවා. අනාගතයේදී ව්‍යාපාරයක වටිනාකම මනින්නේ "එක් සේවකයෙක් උපයන ආදායම" (Revenue per employee) වගේ දර්ශක මත වෙන්න පුළුවන්.

රක්ෂණ පාරිභෝගිකයන් විදියට ගත්තොත්, ඩිජිටල්කරණය වූ සරල ව්‍යාපාර සඳහා රක්ෂණ වාරික අඩුවෙන්න පුළුවන්. නමුත් මිනිස් මැදිහත්වීම අත්‍යවශ්‍ය සංකීර්ණ ව්‍යාපාර සඳහා රක්ෂණ ගාස්තු ඉහළ යන්න පුළුවන්, මොකද අනාගතයේදී "මිනිස් ශ්‍රමය" කියන්නේ ඉහළ මිලක් නියම වෙන සේවාවක් (Premium service) බවට පත්වෙන නිසා.

McKinsey පෙන්වා දෙන මේ ඩොලර් බිලියන 70ක අවස්ථාව මුළු ව්‍යාපාරික ලෝකයටම දෙන පණිවිඩයක්. AI එක්ක සෙල්ලම් කරන කාලය දැන් ඉවරයි; දැන් තියෙන්නේ AI Agents ලව වැඩට ගන්න කාලය. ව්‍යාපාරික නායකයන් විදියට අදම ඔබේ දත්ත පද්ධතිය ගැන නැවත හිතන්න. මොකද Agentic අනාගතයේදී AI එකට කොපි කරන්න බැරි එකම දේ ඔබේ දත්ත විතරයි.

මූලාශ්‍රය (Source): https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/ai-in-insurance-understanding-the-implications-for-investors