Pasop vir die saak: Agentwas stel die bemarkingsprobleem bloot wat sy AI-projekte in gevaar stel!
Xpert voorvrystelling
Taalkeuse 📢
Gepubliseer op: 27 Junie 2025 / Update van: 27 Junie 2025 - Skrywer: Konrad Wolfenstein
Pasop vir die saak: Agentwas stel die bemarkingsprobleem bloot wat sy AI-projekte in gevaar stel! - Beeld: Xpert.digital
Outonomie teenoor outomatisering: die deurslaggewende verskil wat u AI -projek stoor
Belê korrek: hoe om regte AI -agente te herken en duur mislukkings te vermy
Die vinnige ontwikkeling van kunsmatige intelligensie het gelei tot 'n merkwaardige verskynsel wat die tegnologiebedryf en die korporatiewe wêreld vorm: die so -oproepe -waswas. Hierdie bemarkingsprobleem is een van die belangrikste uitdagings vir ondernemings wat regte AI -agente wil implementeer en aansienlik bydra tot die verwarring en hoë mislukkingskoerse in AI -projekte.
Geskik vir:
Verstaan die probleem van agentwas
Agentwas beskryf 'n wydverspreide praktyk in die tegnologiebedryf, waarin aanbieders bestaande tegnologieë soos AI-assistent, robotgebaseerde proses-outomatisering of chatbots as vermeende agentgebaseerde oplossings strategies bemark. Hierdie hernoeming vind plaas ondanks die feit dat hierdie stelsels dikwels nie die deurslaggewende kenmerke van regte AI -middels het nie. Gartner, die bekende konsultasiemaatskappy, skat dat die duisende verskaffers slegs ongeveer 130 Authentic Agent-gebaseerde AI-tegnologieë aanbied.
Hierdie praktyk het nie per ongeluk ontstaan nie, maar volg 'n gevestigde bemarkingspatroon wat reeds op ander gebiede waargeneem is. Soortgelyk aan die Greenwashing, waarin die onderneming 'n omgewingsvriendelike beeld sonder die toepaslike basis leen, probeer tegnologieverskaffers by agentwas voordeel trek uit die huidige hype om AI -agent te maak sonder om die nodige beleggings in regte agentstegnologie te maak.
Fundamentele verskille tussen regte AI -agente en konvensionele stelsels
Om die probleem van die waswas ten volle te begryp, is dit noodsaaklik om die fundamentele verskille tussen outentieke AI -middels en tradisionele outomatiseringsoplossings vas te lê. Regte AI -agente word gekenmerk deur verskeie sleutelkenmerke wat dit van konvensionele stelsels fundamenteel onderskei.
Outonomie en besluitnemingsvaardighede
Terwyl tradisionele outomatiseringsinstrumente soos Robotic Process Automation (RPA) streng vooraf gedefinieerde reëls volg, het regte AI-agente die vermoë om outonome besluitneming te neem. U kan groot hoeveelhede data in reële tyd ontleed, patrone herken en goed gefonde besluite neem op grond van hierdie bevindings sonder konstante menslike toesig. Hierdie outonomie stel u in staat om toepaslik in onvoorspelbare situasies te reageer en u strategieë daarvolgens aan te pas.
Leer en aanpasbaarheid
'N Ander belangrike kenmerk van regte AI -agente is hul deurlopende leervermoë. In teenstelling met gewone gebaseerde stelsels wat staties bly, ontleed AI-middels historiese gegewens, herken neigings en trek kennis uit groot datastelle. Hierdie deurlopende leerproses stel u in staat om aan te pas by nuwe inligting en u prestasie te verfyn, wat u mettertyd meer en meer doeltreffend en meer presies maak.
Konteksbegrip en buigsaamheid
Terwyl konvensionele chatbots grootliks gereeld gebaseerde dialoë volg en hulself beperk tot die beantwoording van vooraf gedefinieerde vrae, kan regte AI-agente ingewikkelde verhoudings argumenteer en verstaan. U kan nie net gestruktureerde data soos tabelle verwerk nie, maar ook ongestruktureerde inligting soos e -pos of dokumente in konteks ontleed. Hierdie vermoë stel u in staat om genuanseerde instruksies oor langer periodes te volg en onafhanklik ingewikkelde besigheidsdoelwitte te bereik.
Agentwas se gevolge vir maatskappye
Agentewas lei tot verreikende negatiewe gevolge vir ondernemings wat regte AI-oplossings wil implementeer. Oefening skep onrealistiese verwagtinge vir besluitnemers wat glo dat hulle reeds volwasse agentstegnologie bekom, terwyl hulle eintlik slegs uitgebreide outomatiseringsinstrumente ontvang. Hierdie verskil tussen verwagting en werklikheid dra aansienlik by tot die hoë mislukkingskoerse in AI -projekte.
Ekonomiese gevolge en 'n vermorsing van hulpbronne
Gartner voorspel dat meer as 40 persent van alle projekte op die gebied van agent AI teen die einde van 2027 gestaak sal word. Die belangrikste oorsake hiervan is verhoogde koste, onduidelike ekonomiese voordele en onvoldoende maatreëls om risikobepaling te beheer. Anushree Verma, senior direkteur-ontleder by Gartner, verduidelik dat die meeste van hierdie projekte nog in 'n vroeë fase is en dikwels deur die huidige hype as eksperimente of bewys-van-konsepte geskep is.
Tegnies is die onderliggende modelle dikwels nog nie volwasse genoeg om die beloofde dienste te lewer nie. Hulle het nie die nodige vermoë om op te tree om ingewikkelde sakedoelwitte onafhanklik te bereik nie, en hulle kan ook nie oor 'n lang tyd genuanseerde instruksies volg nie. Hierdie tegniese perke beteken dat baie oplossings wat as agentgebaseerde oplossings geadverteer word, nie 'n aansienlike voordeel of werklike opbrengs op belegging bied nie.
Verlies aan vertroue en markvervorming
Agentwas lei nie net tot onmiddellike ekonomiese verliese nie, maar kan ook op die langtermyn vertroue in AI -tegnologieë ondermyn. Maatskappye wat teleurstellende ervarings met vermeende AI -agente het, kan in die toekoms meer gereserveer wees by die aanvaarding van regte AI -oplossings. Dit kan die hele bedryfsontwikkeling vertraag en innovasie belemmer.
Geskik vir:
Tegniese afbakening en identifikasiefunksies
Om die waswas te identifiseer en te vermy, is dit uiters belangrik om die tegniese verskille tussen verskillende outomatiseringstegnologieë te verstaan en om regte AI -middels te herken.
Robotprosesautomatisering (RPA) teenoor AI -agent
RPA -stelsels is ontwerp om gereelde, herhaalde take te outomatiseer. Dit boots menslike aksies na om gestruktureerde data te lees en te verwerk, maar kan slegs in duidelik gedefinieerde situasies optree. Sodra u 'n situasie teëkom wat van die norm afwyk, kan u nie outomaties aanpas nie en 'n menslike agent moet waarsku.
AI-agente, daarenteen, kan multifase-take uitvoer en aanpas by onverwagte situasies danksy hul besluitnemingsvermoë. Hulle gaan verder as basiese outomatisering en word dinamiese, probleemoplossende eenhede wat die proses onafhanklik kan voortsit, selfs al is dinge nie soos verwag nie.
Chatbots teenoor regte AI -agente
Konvensionele chatbots kan slegs op die gebruiker reageer en inligting aan 'n menslike agent stuur. U antwoordopsies is dikwels gebaseer op voorafvervaardigde skrifte of natuurlike taalverwerking, wat u voordele aansienlik beperk. U kan slegs reageer, maar moenie proaktief optree of ingewikkelde besluite neem nie.
Regte AI -agente, daarenteen, herken probleme, vind oplossings en implementeer dit outomaties. U kan redeneer, konteksverwante besluite neem en onafhanklik aksies uitvoer sonder om gereelde dialoë of konfigurasies te hê.
Agent Process Automation (APA) as 'n toekomstige tegnologie
Agentproses -outomatisering verteenwoordig die volgende evolusionêre vlak van outomatisering. In teenstelling met konvensionele outomatiseringsinstrumente, kan APA -stelsels geteikende proses -outomatisering deur outonome AI -middels uitvoer. Verskeie middels verrig multi -fase -take en word gekoördineer deur 'n orkestrasielaag, wat buigsame en aanpasbare outomatisering moontlik maak.
Markdinamika en bedryfsontwikkeling
Die mark vir AI -agente ervaar tans 'n fase van intensiewe groei, wat egter gekenmerk word deur onsekerheid en oordrywing. 'N Gartner -opname onder 3,412 deelnemers aan 'n webinar toon die huidige marksituasie duidelik: 19 persent van die respondente het aangedui dat hul maatskappy reeds aansienlik in agent AGI belê het, terwyl 42 persent taamlik noukeurige beleggings gerapporteer het.
Beleggingsgedrag en mark volwassenheid
Die syfers illustreer 'n gesplete marksituasie: hoewel 'n aansienlike deel van die maatskappye reeds belê het of beleggings beplan, is 31 persent van die ondervraers óf onbeslis of wag. Hierdie onwilligheid is heeltemal geregverdig, gegewe die feit dat baie van die beskikbare aanbiedinge nie die beloofde voordele bied nie.
Nietemin voorspel Gartner 'n aansienlike groeipotensiaal vir AI -oplossings vir regte agent. Teen 2028 moet minstens 15 persent van alle daaglikse besigheidsbesluite outonoom geneem word deur Agent AGI in vergelyking met nul persent in 2024. Daarbenewens sal dit na verwagting teen 2028 ongeveer 33 persent van alle sagtewaretoepassings via Agent AGI -komponente hê, vergeleke met minder as een persent in 2024.
B2B-aankope: voorsieningskettings, handel, markplekke en AI-ondersteunde verkryging
B2B-aankope: Voorsieningskettings, handel, markplekke en AI-ondersteunde verkryging met accio.com-Image: Xpert.digital
Meer daaroor hier:
Ki-Agent Washing: Hoe om vals intelligensie as innovasie te verkoop
Kwaliteitskontrole en markaanpassing
Die verskil tussen die duisende verskaffers en die geskatte 130 ondernemings met outentieke agentgebaseerde tegnologieë dui op 'n opkomende markopruiming. Maatskappye wat regte innovasies aanbied, sal uitstaan van diegene wat slegs agentwas bedryf.
Geskik vir:
Uitdagings in die implementering van AI
Die implementering van regte AI -agente bring verskillende uitdagings aan wat verder gaan as die probleem van die waswas. Hierdie uitdagings verklaar soms waarom baie ondernemings minder veeleisende, maar ook minder effektiewe oplossings gebruik.
Tegniese kompleksiteit en infrastruktuurvereistes
Die integrasie van werklike AI -agente in bestaande maatskappystelsels is tegnies veeleisend en kan bestaande prosesse aansienlik ontwrig. Baie ondernemings het nie die vereiste IT -infrastruktuur om AI -werklading effektief te bestuur nie. 'N Cisco -studie toon dat slegs 'n byna kwart van die maatskappye in Switserland buigsame netwerke het wat geskik is vir AI -implementerings.
As gevolg van 'n beperkte of 'n gebrek aan skaalbaarheid, kan die meerderheid van die maatskappye nie nuwe AI -prosesse met hul huidige IT -infrastruktuur bestuur nie. Byna almal het addisionele grafiese verwerkers (GPU's) nodig om aan die verhoogde prestasie en rekenkundige vereistes te voldoen.
Datakwaliteit en beskikbaarheid van data
Diverse en toeganklike data van hoë gehalte is 'n basiese vereiste vir alle AI -aktiwiteite. Die meeste ondernemings is egter swak as dit kom by die verskaffing van sulke data. Die grootste probleem is dat korporatiewe data nie in die organisasie in 'n sentraal bestuurde databasis versprei word nie, maar in silo's.
Hierdie datasilo's maak dit nie net moeilik om AI -middels te implementeer nie, maar kan ook lei tot foutiewe modelle en vals gevolgtrekkings. Onvolledige of onakkurate data ondermyn die effektiwiteit van elke AI -oplossing, ongeag of dit 'n regte middel of 'n konvensionele outomatiseringsoplossing is.
Kulturele en organisatoriese hindernisse
Die bekendstelling van AI -agente is nie net 'n tegniese nie, maar bowenal 'n kulturele uitdaging. Werknemers moet bereid wees om ou werkmetodes prys te gee en nuwe tegnologieë te aanvaar. Weerstand teen veranderinge, 'n gebrek aan begrip vir die voordele van transformasie en 'n gebrek aan opleiding kan sukses aansienlik in gevaar stel.
Die tekort aan geskoolde werkers in die IT- en digitale gebied verteenwoordig nog 'n belangrike hindernis. Sonder die regte talente, wat tegniese kennis en 'n begrip van digitale sakemodelle het, bly die volle potensiaal van AI-tegnologie dikwels ongebruik.
Strategieë om agentwas te vermy
Maatskappye wat regte AI -agente wil implementeer, moet leer om agentwas te herken en te vermy. Dit vereis 'n stelselmatige benadering en die regte evalueringskriteria.
Identifisering van regte AI -agente
Regte AI -middels word gekenmerk deur spesifieke funksies wat hulle van konvensionele outomatiseringsoplossings onderskei. Hulle tree onafhanklik op en kan onverwagte situasies hanteer sonder konstante menslike ingryping. Hulle het die vermoë om uit hul omgewing te leer en hul strategieë in reële tyd aan te pas.
'N Belangrike onderskeidende funksie is die vermoë tot outonome persepsie en data -insameling. Werklike AI -agente versamel deurlopend data uit verskillende bronne en ontleed gebruikersgedrag, sowel as teks- en taalinligting met behulp van natuurlike taalverwerking. Op grond van hierdie ontleding, skep u planne vir aksie, ontkoppel ingewikkelde take in subdoele en prioritiseer dit dienooreenkomstig.
Geskik vir:
Behoorlike omsigtigheid in die keuse van verskaffers
As hulle AI -oplossings kies, moet ondernemings 'n deeglike ywer doen. Dit sluit die gedetailleerde oorsig van die tegniese spesifikasies, verwysings en gevallestudies deur die aanbieders in. Maatskappye moet kritiese vrae stel: kan die stelsel onafhanklik leer en aanpas? Het dit werklike besluitnemingsvaardighede? Kan dit komplekse multi -fase -take sonder menslike ingryping hanteer?
Loodsprojekte en geleidelike implementering
Gartner beveel aan dat Agent AI slegs gebruik word waar dit 'n duidelike toegevoegde waarde of 'n verifieerbare opbrengs op belegging bied. 'N Goeie begin is die gebruik van AI-agente vir besluitnemingsituasies, vir outomatiseringsroetine-prosesse of vir verwerking, navrae voordat dit aangespreek word voordat meer ingewikkelde gebruiksgevalle aangespreek word.
Toekomstige vooruitsigte en markontwikkeling
Ondanks die huidige uitdagings en die probleem van die waswas, is Agent AGI 'n beduidende ontwikkelingstap in die AI -vaardighede en open nuwe markgeleenthede. Tegnologie bied die potensiaal om hulpbronne doeltreffender te gebruik, komplekse take te outomatiseer en om innovasies in die alledaagse besigheid te bevorder.
Transformatiewe effekte op nywerhede
AI -agente sal transformerende effekte hê, veral in bemarking en verkope. Dit stel ondernemings in staat op grond van die aankoop van monsters en voorkeure met ongekende doeltreffendheid en om gepersonaliseerde ervarings te skep. In teenstelling met tradisionele bemarkings -outomatiseringsplatforms wat volgens vaste reëls werk, kan werklike AI -agente dinamies op klante -gedrag reageer en hul strategieë dienooreenkomstig aanpas.
Evolusie van werk
Die ontwikkeling van regte AI -agente sal ook 'n beduidende invloed op die wêreld van werk hê. Volgens die ramings van Bloomberg, kan 200,000 poste slegs onder die grootste banke ter wêreld uitgeskakel word as gevolg van die toenemende gebruik van AI -agente. Hierdie ontwikkeling onderstreep die behoefte aan ondernemings en die samelewing om proaktief heropleiding en verdere opleidingsprogramme te ontwikkel.
Regulatoriese ontwikkelings
Met die toenemende verspreiding van regte AI -middels, sal regulatoriese raamwerk ook 'n groter rol speel. Maatskappye moet rekening hou met databeskerming, soewereiniteit van data, kennis en nakoming van wêreldwye regulasies, sowel as die konsepte van vooroordeel en deursigtigheid, sowel ten opsigte van data en op algoritmes.
Aanbevelings vir aksie vir maatskappye
In die lig van die kompleksiteit van die agentwasprobleem en die uitdagings om regte AI -agente te implementeer, moet ondernemings 'n stelselmatige benadering nastreef.
Strategiese beplanning en doelstelling
Maatskappye moet eers 'n duidelike digitale strategie ontwikkel wat definieer hoe AI -agente kan bydra tot die bereiking van die besigheidsdoelwitte. Vae doelwitte soos “Ons wil AI gebruik” is nie genoeg nie. In plaas daarvan moet spesifieke, meetbare doelwitte gedefinieer word wat aangepas is vir die sakestrategie.
Bevoegdheidstruktuur en verdere onderwys
Die bevordering van verdere opleiding is nodig om werknemers op alle vlakke in staat te stel om AI te hanteer. Maatskappye moet belê in verdere opleiding, data -gedrewe besluitnemingsprosesse en innoverende toepassingsareas ten einde doeltreffendheidsverhogings, prosesoptimalisering en nuwe sakegeleenthede te implementeer.
Fokus op databeskerming en sekuriteit
Die versekering van databeskerming en IT -sekuriteit is noodsaaklik om risiko's soos die misbruik van data te verminder en om vertroue in die tegnologie op te bou. Hierdie maatreëls dra nie net by tot die toename in doeltreffendheid nie, maar bevorder ook aanvaarding en volhoubare gebruik van AI.
Gaan deur die wasdilemma -agent
Agentwas is 'n belangrike uitdaging vir ondernemings wat voordeel wil trek uit die voordele van regte AI -agente. Die wydverspreide praktyk om bestaande tegnologieë na beweerde agentgebaseerde oplossings te hernoem, lei tot onrealistiese verwagtinge, 'n vermorsing van hulpbronne en uiteindelik tot hoë mislukkingsyfers in AI-projekte.
Om suksesvol te wees, moet ondernemings leer om regte AI -agente van konvensionele outomatiseringsoplossings te onderskei. Dit verg 'n diepgaande begrip van die tegniese verskille, noukeurige omsigtigheid in die keuse van verskaffers en 'n strategiese benadering tot implementering.
Ondanks die huidige uitdagings, bied die ontwikkeling van regte AI -agente enorme potensiaal vir innovasie en verhoogde doeltreffendheid. Maatskappye wat nou die regte basiese beginsels skep en nie mislei word deur Agent Washing Hype, kan op die langtermyn voordeel trek uit die transformerende moontlikhede van hierdie tegnologie nie.
Die toekoms is nie in die eenvoudige outomatisering van individuele take nie, maar in die intelligente samewerking tussen mense en regte AI -agente wat onafhanklik kan leer, ingewikkelde sakeprobleme kan aanpas en oplos. Die sleutel tot sukses is om hierdie toekoms met duidelikheid, realisme en strategiese versiendheid te maak.
Ons is daar vir jou - advies - beplanning - implementering - projekbestuur
☑️ KMO-ondersteuning in strategie, konsultasie, beplanning en implementering
☑️ Die skepping of herbelyning van die AI -strategie
☑️ Pionier Besigheidsontwikkeling
Konrad Wolfenstein
Ek sal graag as jou persoonlike adviseur dien.
Jy kan my kontak deur die kontakvorm hieronder in te vul of my eenvoudig by +49 89 89 674 804 (München) .
Ek sien uit na ons gesamentlike projek.
Skryf aan my
Xpert.Digital - Konrad Wolfenstein
Xpert.Digital is 'n spilpunt vir die industrie met 'n fokus op digitalisering, meganiese ingenieurswese, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïese.
Met ons 360° besigheidsontwikkelingsoplossing ondersteun ons bekende maatskappye van nuwe besigheid tot naverkope.
Markintelligensie, smarketing, bemarkingsoutomatisering, inhoudontwikkeling, PR, posveldtogte, persoonlike sosiale media en loodversorging is deel van ons digitale hulpmiddels.
Jy kan meer uitvind by: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus
Behou kontak
