Digitale transformasie met kunsmatige intelligensie-skokvoorspelling: 40% van die AI-projekte misluk-is u agent die volgende?

Mislukte outomatisering: wrede waarheid oor AI -ontwikkelingsprojekte

Die digitale transformasie belowe al jare 'n goue era van outomatisering en doeltreffendheid. Veral AI -agente word verhandel as digitale werknemers van die toekoms wat bedoel is om menslike arbeid te verlig en korporatiewe prosesse te revolusioneer. Maar die werklikheid lyk anders: meer as elke derde ontwikkelingsprojek is op die voorgrond, en die euforie maak toenemend plek vir ontnugtering. Hierdie verskil tussen belofte en werklikheid wek fundamentele vrae oor die werklike volwassenheid en praktiese voordele van hierdie tegnologie.

Wat is AI -agente en waarom word hulle as revolusionêr beskou?

AI -agente verskil fundamenteel van konvensionele outomatiseringsinstrumente. Terwyl klassieke sagteware-oplossings soos Zapier of werk volgens vaste reëls maak, kombineer AI-agente persepsie, besluitneming en die vermoë om in 'n outonome stelsel op te tree. Afhangend van die situasie, kan u besluit watter optrede sinvol is om altyd deur dieselfde skema te werk.

Hierdie gevorderde rekenaarprogramme is ontwerp om outonoom op te tree, besluite te neem en maatreëls te tref sonder konstante menslike ingryping. U kan data ontleed, leer uit ervarings en aanpas by veranderde toestande. In teenstelling met eenvoudiger outomatiseringsinstrumente, kan AI -middels ingewikkelde take bestuur en aanpas by onvoorspelbare situasies.

Die samesmelting van oënskynlik logiese gevolgtrekkings en die werklike vermoë om op te tree, word beskou as kragtiger, meer universele AI -stelsels. 'N Agent is nie meer net op soek na produkinligting nie, en om aanbevelings uit te spreek, maar ook die webwerf van die verskaffer te navigeer, vorms in te vul en die aankoop voltooi - slegs op grond van 'n kort instruksie en die aangeleerde prosesse.

Geskik vir:

• AI -agent in die CRM: tussen belofte en werklikheid

Die belofte van die toename in produktiwiteit

Die moontlike voordele van AI -agente vir ondernemings lyk met die eerste oogopslag indrukwekkend. Studies toon positiewe resultate: 'n Ondersoek deur die Massachusetts Institute of Technology en Stanford University op grond van die gegewens van 5.179 klantedienswerknemers het bevind dat werknemers wat deur 'n AI -agent ondersteun is, 13,8 persent meer produktief was as dié sonder toegang. 'N Huidige studie toon selfs dat AI -agente arbeidsproduktiwiteit in spanne met 60 persent kan verhoog.

AI -agente moet 'n verskeidenheid take aanneem: van skedulering en reisbespreking tot navorsing en verslagdoening. U kan outomatiese herhalende en tydsverbruikende take outomatiseer en menslike werknemers so verlig dat hulle op strategiese en kreatiewe take kan konsentreer. Stel jou voor 'n AI -agent wat outomaties fakture, verslae en planne verwerk om vergaderings te ontmoet, sodat werknemers kan konsentreer op meer ingewikkelde take wat menslike kundigheid verg.

Die toepassingsareas strek oor feitlik alle korporatiewe gebiede. In klantediens kan AI -agente die hele dag persoonlike ondersteuning bied en natuurlike taalverwerking gebruik om kliënte -navrae te verwerk en slegs probleme aan menslike verteenwoordigers te verhoog, indien nodig. In IT -ondersteuning help u met outomatiese probleemoplossing deur probleme te herken, te ontleed en op te los. In finansiële en versekeringstelsels kan u bedrieglike aktiwiteite herken en voorkom deur patrone en afwykings in die data te ontleed.

Die harde werklikheid: waarom misluk AI -agente

Ondanks die belowende vooruitsigte, is die werklikheid nugter. Marknavorsingsondernemings Gartner voorspel dat meer as 40 persent van alle AI -agentprojekte wat vandag beplan word of reeds gebruik word, teen 2027 gestaak word. Hierdie voorspelling is gebaseer op drie hoofredes: stygende koste, 'n gebrek aan opbrengste vir ondernemings en onvoldoende risikobepaling.

Anushree Verma, senior direkteur -ontleder by Gartner, verduidelik die situasie soos volg: Die meeste landbou -AI -projekte is tans in 'n vroeë eksperimentfase of is steeds konsepte wat gedrewe word en verkeerd deur die hype gebruik word. Baie AI -gebruikers het nog steeds geen oorsig van hoe duur en ingewikkelde AI -agente is as hulle op die hele ondernemings opgeskaal word nie.

Tegniese tekortkominge en kwaliteitsprobleme

'N Fundamentele probleem lê in die tegniese onvolwasse van die huidige stelsels. Volgens die Gartner -ontleders word slegs ongeveer 130 van die meer as 1 000 instrumente wat die AI -vaardighede belowe, ook gesê dat dit hierdie belofte hou. Die meeste agent -AI -beloftes het nie 'n beduidende waarde of opbrengs op kapitaal nie, aangesien dit nie volwasse genoeg is om outonoom ingewikkelde korporatiewe doelwitte te verwesenlik of om elke keer die instruksies in detail te volg nie.

Die probleme word veral duidelik as AI-agente met ingewikkelde take met meervoudige verhoogde gekonfronteer word. 'N Benchmerk van Salesforce toon dat selfs topmodelle soos Gemini 2.5 Pro slegs 'n sukseskoers van 58 persent in eenvoudige take behaal. In die geval van langer dialoë daal die prestasie dramaties tot 35 persent. Sodra verskeie besprekings rondes nodig is om die gebrek aan inligting deur navrae te bepaal, daal die prestasie aansienlik.

'N Ander maatstaf in die finansiële gebied toon op dieselfde manier nugtere resultate: die beste getoetsde model, Openais O3, het slegs 48,3 persent akkuraatheid behaal teen die gemiddelde koste van $ 3,69 per antwoord. Die modelle kan eenvoudige gegewens uit dokumente onttrek, maar misluk as gevolg van die diepgaande finansiële redenering wat nodig sou wees om ontlederswerk regtig by te voeg of te vervang.

Die probleem van eksponensieel toenemende waarskynlikheid van foute

'N Besondere problematiese eienskap van AI -middels is hul neiging tot kumulatiewe foute. Patronus AI, 'n opstart wat die onderneming help om AI-tegnologie te evalueer en te optimaliseer, het bevind dat 'n agent met 'n een persent-foutpersentasie per stap tot die 100ste stap 'n waarskynlikheid van 63 persent het vir 'n fout. Hoe meer stappe 'n agent nodig het om 'n taak te doen, hoe groter is die waarskynlikheid dat iets verkeerd sal gaan.

Hierdie wiskundige werklikheid verklaar waarom oënskynlik klein verbeterings in akkuraatheid buite verhouding op die algehele prestasie kan hê. 'N Fout in enige stap kan die hele taak laat misluk. Hoe meer stappe betrokke is, hoe groter is die kans dat iets tot die einde verkeerd gaan.

Veiligheidsrisiko's en nuwe aanvalsgebiede

Microsoft -navorsers het ten minste tien nuwe kategorieë mislukkings vir AI -agente geïdentifiseer wat die veiligheid of beskerming van die AI -toepassing of omgewing kan beïnvloed. Hierdie nuwe, mislukkingsmetodes sluit in die kompromis van agente, die invoeging van skelmmiddels in 'n stelsel of die nabootsing van wettige AI -werklading deur agente wat deur aanvallers beheer word.

Die verskynsel van “geheuevergiftiging” is veral kommerwekkend. In 'n gevallestudie het die Microsoft -navorsers getoon dat 'n AI -agent wat e -pos ontleed en uitvoer op grond van die inhoud, maklik in die gedrang kan kom as dit nie teen sulke aanvalle verhard word nie. Die stuur van 'n e -pos met 'n opdrag wat die kennisbasis of die geheue van die agent verander, lei tot ongewenste aksies, soos die aanstuur van boodskappe met sekere onderwerpe aan 'n aanvaller.

Die ekonomiese uitdagings

Ontploffende implementeringskoste

Die koste vir die implementering van AI -middels wissel dramaties, afhangende van die omvang en kompleksiteit. Vir klein ondernemings wat slegs basiese oplossings benodig, kos eenvoudige AI -tariewe gewoonlik tussen $ 0 en $ 30 per maand. Vir mediumgrootte ondernemings kan die implementeringskoste tussen $ 50,000 en $ 300,000 beloop, terwyl groot organisasies in die eerste jaar 'n maatskappywye AI-inisiatiewe met beleggings van $ 500,000 tot $ 5 miljoen moet verwag.

Die reële koste strek egter veel verder as die aanvanklike implementeringsuitgawes. Maatskappye moet hardeware -koste in ag neem vir gespesialiseerde bedieners en GPU -groepe, sagteware -lisensiegeld, oplossings vir data -berging en wolkrekenaarhulpbronne. Daarbenewens vereis die data-voorbereiding-dikwels die tydrowendste aspek van AI-projekte-vereis aansienlike beleggings. Volgens Gartner Research bestee organisasies gewoonlik tussen $ 20,000 en $ 500,000 vir die aanvanklike AI -infrastruktuur, afhangende van die omvang van die projek.

Die probleem van die onduidelik opbrengs op belegging

Die probleme om die werklike voordeel van AI -middels te kwantifiseer, is veral problematies. Alhoewel tradisionele outomatiseringsoplossings dikwels duidelike kostebesparings bied as gevolg van personeelvermindering of doeltreffendheid, is die ROI van AI -middels moeiliker om te meet. Die parameters vir die suksesmeting moet aangepas word omdat die opbrengs op kapitaal nie direk bepaal kan word nie.

Ondanks optimistiese verwagtinge - 'n opname toon dat 62 persent van die maatskappye 'n ROI van meer as 100 persent vir agent AI verwag - bly die werklikheid dikwels agter die verwagtinge. Baie loodsprojekte skep nie die oorgang na die produksie -omgewing nie, omdat die beloofde toegevoegde waarde nie bestaan ​​nie of die implementeringskoste die verwagte besparings oorskry.

Agentwas: die bemarkingsprobleem

'N Bykomende faktor wat die verwarring verhoog, is die so -oproepe “agentwas”. Baie verskaffers bedryf die hernoeming van bestaande tegnologieë soos AI-assistente, robotgebaseerde proses-outomatisering of chatbots na beweerde agentgebaseerde oplossings, hoewel hulle dikwels nie die beslissende eienskappe van regte agente het nie. Gartner skat dat van die duisende verskaffers slegs ongeveer 130 outentieke agent-gebaseerde AI-tegnologieë bied.

Hierdie praktyk lei tot onrealistiese verwagtinge vir ondernemings wat glo dat hulle reeds volwasse agentstegnologie het, terwyl hulle eintlik slegs uitgebreide outomatiseringsinstrumente ontvang. Die verwarring tussen werklike AI -middels en konvensionele outomatiseringsoplossings dra aansienlik by tot die hoë mislukkingsyfers.

B2B-aankope: Voorsieningskettings, handel, markplekke en AI-ondersteunde verkryging met accio.com-Image: Xpert.digital

Meer daaroor hier:

• Soek produkte en B2B -insigte met AI / advies en ondersteuning

Spesifieke uitdagings in die praktyk

Integrasie in bestaande stelsels

Een van die grootste praktiese hindernisse is die integrasie van AI -agente in bestaande IT -landskappe. Integrasie kan 'n werklike uitdaging wees, aangesien ondernemings moet toesien dat AI -agente naatloos in die bestaande infrastruktuur geïntegreer kan word. Hierdie integrasie vereis dikwels beduidende aanpassings aan die bestaande stelsels en kan lei tot duur onderbrekings in die huidige sakeprosesse.

Baie bestaande maatskappystelsels is nie ontwikkel met die bedoeling om met outonome AI -agente te kommunikeer nie. Die nodige API -koppelvlakke, dataformate en veiligheidsprotokolle moet dikwels heeltemal hersien word. Hierdie tegniese kompleksiteit lei tot langer implementeringstye en hoër koste as wat oorspronklik beplan is.

Geskik vir:

• AI-integrasie van 'n onafhanklike en kruisdata-bronwye AI-platform vir alle ondernemingsaangeleenthede

Databeskerming en nakomingsprobleme

Die gebruik van AI -agente laat ook vrae ontstaan ​​uit die beskerming van data en die nakoming van wette soos die BBP. Maatskappye moet toesien dat hulle hul kliënte se privaatheid beskerm en aan die toepaslike wette voldoen. Toegang en die verwerking van sensitiewe data deur middels verhoog die risiko -beskermingsrisiko's aansienlik.

Outonome AI -stelsels ontsnap gedeeltelik menslike beheer en skep nuwe aanvalsareas. In netwerke multi-agentstelsels kan ontluikende effekte voorkom wat hul gedrag onvoorspelbaar maak. Ten volle outonome middels kan onverwags optree, wat wettige en etiese probleme oplewer.

Organisatoriese weerstand

'N Dikwels onderskatte faktor is die weerstand binne die arbeidsmag. Outomatisering deur AI -agente kan lei tot werkveranderings en werkverliese. Maatskappye moet voorberei op hierdie veranderinge en maatreëls tref om hul werknemers te ondersteun. Die werknemers moet oortuig wees van die voordele van AI -agente om dit effektief te kan gebruik.

Die suksesvolle implementering verg nie net tegniese bevoegdheid nie, maar ook om bestuurs- en opleidingsprogramme te verander. Sonder die aanvaarding en aktiewe ondersteuning van die arbeidsmag, kan selfs tegnies volwasse implementerings nie menslike faktore maak nie.

Waarom die huidige benaderings te kort val

Die kompleksiteit van regte sakeprosesse

Baie AI -agente is ontwerp om in gekontroleerde omgewings te funksioneer, maar werklike sakeprosesse is baie meer ingewikkeld en onvoorspelbaar. Gereelde stelsels het 'n sekere 'broosheid', dit wil sê dat hulle ineenstort as hulle gekonfronteer word met situasies wat nie deur die ontwikkelaars in ag geneem is nie. Baie werkvloei is baie minder voorspelbaar en word gekenmerk deur onverwagte draaie en 'n verskeidenheid moontlike resultate.

AI -agente wat goed werk in gekontroleerde toetsomgewings misluk dikwels as hulle gekonfronteer word met die kompleksiteit en onvoorspelbaarheid van werklike sakeomgewings. U kan belangrike konteksinligting oor die hoof sien of slegte besluite neem as u met onduidelikhede gekonfronteer word.

Oorskatte outonomie

Een basiese probleem lê in die oorskatting van die werklike outonomie van huidige AI -agente. Die meeste van die SO -oproepe outonome stelsels het nog steeds aansienlike menslike toesig en ingryping nodig. Agente wat heeltemal outonoom optree, gaan 'n balans tussen bruikbaarheid en onvoorspelbaarheid. Volledige outonomie klink ideaal totdat die agent 'n reis na die verkeerde stad bespreek of 'n ongemerkte e -pos aan 'n belangrike klant stuur.

Die huidige AI -modelle het nie die nodige vermoë om op te tree om ingewikkelde sakedoelwitte onafhanklik te bereik nie, en hulle is ook nie in staat om genuanseerde instruksies oor 'n lang tydperk te volg nie. Hierdie beperking beteken dat die beloofde outomatisering dikwels nie kan plaasvind nie en dat menslike monitering nodig bly.

Suksesvolle implementeringstrategieë

Fokus op spesifieke toepassings

Ondanks die vele uitdagings, is daar redelik suksesvolle implementasies van AI -agente. Die sleutel is gekonsentreer op spesifieke, goed gedefinieerde gebruiksgevalle in plaas daarvan om universele oplossings te probeer skep. Suksesvolle organisasies het gekonsentreer om toepassings te prioritiseer en aan te pas. Besluitnemers wat elke AI-geleentheid nastreef, het waarskynlik meer mislukte projekte.

'N Bewese benadering is die gebruik van AI-agente vir besluitnemingsituasies, outomatisering van roetine-prosesse of vir verwerking. Hierdie beperkte, duidelik gedefinieerde take bied 'n groter waarskynlikheid van sukses as om ingewikkelde, dubbelsinnige sakeprosesse volledig te outomatiseer.

Stap-vir-stap implementering

'N Pragmatiese benadering is die geleidelike bekendstelling van AI -middels. In plaas daarvan om die hele sakegebiede tegelyk te probeer transformeer, moet ondernemings met kleiner, hanteerbare projekte begin. Kleiner ondernemings kan hul koste tot die minimum beperk deur op AI-telefoondienste en voorafvervaardigde oplossings te vertrou wat minder voorlopige beleggings benodig as op maat gemaakte stelsels.

'N Voorbeeld van 'n suksesvolle geleidelike implementering is 'n mediumgrootte versekeringsmaatskappy wat AI geïmplementeer het vir skadeverwerking en klantediens. Ondanks 'n eerste belegging van $ 425,000, het die stelsel binne 13 maande 'n positiewe opbrengs bereik en meer as drie jaar van gesamentlike besparings en verkoopsverbeterings van $ 1,2 miljoen gelewer.

Die belangrikheid van bestuur en risikobestuur

AI -agente vir beslissingsintelligensie is nie 'n wondermiddel of onfeilbaar nie. Dit moet gebruik word in kombinasie met effektiewe bestuur en risikobestuur. Menslike besluite vereis steeds voldoende kennis sowel as data en AI -bevoegdheid.

'N Effektiewe bestuursraamwerk moet duidelike riglyne bevat vir die monitering en beheer van AI -agente. Dit sluit meganismes in vir die opsporing en regstelling van foute, gereelde oudits van agentprestasie en duidelike eskaleringspaaie vir situasies wat menslike ingryping verg.

Die toekomstige perspektief: realistiese verwagtinge

Langtermyn neigings ondanks kort terugslae

Ondanks die huidige uitdagings, voorspel Gartner dat AI -agente op die langtermyn 'n belangrike rol sal speel. Teen 2028 moet ongeveer 15 persent van alle alledaagse besluite oorgeneem word by die werkplek van Agent Tools-vergelyk tot 0 persent in 2024. Boonop moet 33 persent van alle sagteware-oplossings vir ondernemings tot 2028 AI-agente hul pakket bevat, vergeleke met minder as een persent in 2024.

Hierdie voorspellings dui aan dat die huidige probleme as groeipyn as 'n jong tegnologie verstaan ​​moet word. Die fundamentele konsepte is belowend, maar die implementering moet volwasse word en aanpas by die realiteite van alledaagse sake.

Die behoefte aan realistiese resensies

Die hoë mislukkingsyfers van AI -agentprojekte moet nie geïnterpreteer word as 'n algemene mislukking van die tegnologie nie, maar as 'n waarskuwingsein vir onrealistiese verwagtinge en onvolwasse implementeringstrategieë. Mislukte projekte moet nie altyd 'n negatiewe sein vir die bestuur van direkteure stuur nie. Dit is belangrik om mislukkings op hierdie gebied te vier omdat dit 'n kultuur van eksperimentering bevorder, ongeag of die idee dit in produksie sal maak.

Die oefening kan ook lei tot iteratiewe eksperimentering en beter resultate. Dit is belangrik om te weet wanneer AI die regte werktuig is en wanneer u nie tyd met 'n verloorblad moet mors nie.

Geskik vir:

• Hierdie AI -platform kombineer 3 beslissende sakegebiede: verkrygingsbestuur, sake -ontwikkeling en intelligensie

Strategiese aanbevelings vir ondernemings

Realistiese doelwit en verwagtingbestuur

Maatskappye moet hul AI -agentinisiatiewe met realistiese verwagtinge aanpak. In plaas daarvan om revolusionêre transformasies te probeer bereik, moet u konsentreer op inkrementele verbeterings. Om die ware voordele van Agent AGI te benut, moet maatskappye nie net na die outomatisering van individuele take kyk nie, maar ook op produktiwiteit op die maatskappyvlak fokus.

'N Goeie begin is die gebruik van AI -agente vir spesifieke, meetbare take met duidelike besigheidsvoordele. Die doel moet wees om sake -voordele te maksimeer - of dit nou laer koste, beter gehalte, hoër snelheid of beter skaalbaarheid is.

Belegging in basiese beginsels

Voordat ondernemings ingewikkelde AI -agente implementeer, moet hulle seker maak dat die basiese beginsels korrek is. Dit sluit 'n soliede datastrategie, effektiewe databestuur en 'n robuuste tegnologieplatform in. Slegte datakwaliteit is die oorsaak van die mislukking van meer as 70 persent van die AI -projekte. AI-stelsels kan nie hul belofte nakom sonder hoë gehalte, relevante en goed bestuurde data nie.

Bou interne vaardighede

Die suksesvolle implementering van AI -agente benodig gespesialiseerde vaardighede wat nog nie in baie organisasies beskikbaar is nie. Maatskappye moet óf belê in die ontwikkeling van interne AI -bevoegdhede óf strategiese vennootskappe met ervare verskaffers aangaan. Die ontwikkeling van interne vaardighede kos gewoonlik $ 250,000 tot $ 1 miljoen vir mediumgrootte projekte, insluitend die aanstelling van gespesialiseerde ontwikkelaars en die koop van ontwikkelingsinstrumente.

'N keerpunt vir AI -agente

Die hoë mislukkingskoers van AI -agentprojekte is 'n belangrike keerpunt in die ontwikkeling van hierdie tegnologie. Die aanvanklike euforie maak plek vir 'n meer realistiese beoordeling van die moontlikhede en perke. Hierdie ontnugtering is egter nie noodwendig negatief nie -dit kan lei tot beter, meer goed deurdink implementeringstrategieë.

Die tegnologie self is nie die probleem nie. AI -agente bied beslis die potensiaal om sakeprosesse te verbeter en nuwe geleenthede te open. Die probleem lê in die verskil tussen die buitensporige verwagtinge en die huidige tegniese werklikheid. Maatskappye wat AI -agente as 'n wondermiddel beskou of te vroeg te vroeg probeer bereik, sal waarskynlik 40 persent wees wat hul projekte teen 2027 moet huur.

Sukses met AI -agente benodig 'n pragmatiese, geleidelike benadering wat fokus op spesifieke toepassings met duidelike besigheidsvoordele. Maatskappye moet bereid wees om in die nodige basiese beginsels te belê - van datakwaliteit tot interne vaardigheidsontwikkeling. Bo alles moet u egter verstaan ​​dat AI -agente nie 'n plaasvervanger is vir goeie sakestrategie en soliede projekbestuurspraktyke nie.

Die volgende paar jaar sal wys watter ondernemings uit die huidige mislukkings kan leer en AI -agente suksesvol in hul sakeprosesse kan integreer. Die wenners is diegene wat metodies realistiese verwagtinge het en gereed is om op lang termyn in hierdie tegnologie te belê in plaas daarvan om op vinnige oplossings te vertrou.

☑️ 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.

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