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

Mislukte outomatisering: Die brutale waarheid oor KI-ontwikkelingsprojekte

Digitale transformasie het jare lank 'n goue era van outomatisering en doeltreffendheid belowe. KI-agente word veral beskou as die digitale werknemers van die toekoms, en word verwag om die las op menslike werkers te verlig en sakeprosesse te revolusioneer. Maar die werklikheid skets 'n ander prentjie: meer as een uit elke drie ontwikkelingsprojekte is op die rand van ineenstorting, en euforie maak toenemend plek vir ontnugtering. Hierdie teenstrydigheid tussen belofte en werklikheid laat fundamentele vrae ontstaan ​​oor die werklike volwassenheid en praktiese voordele van hierdie tegnologie.

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

KI-agente verskil fundamenteel van konvensionele outomatiseringsinstrumente. Terwyl klassieke sagteware-oplossings soos Zapier of Make volgens vaste reëls werk, kombineer KI-agente persepsie-, besluitnemings- en aksievermoëns in 'n outonome stelsel. Hulle kan, gebaseer op die situasie, besluit watter aksie volgende gepas is, in plaas daarvan om altyd dieselfde patroon te volg.

Hierdie gevorderde rekenaarprogramme is ontwerp om outonoom op te tree, besluite te neem en aksie te neem sonder konstante menslike ingryping. Hulle kan data analiseer, uit ervaring leer en aanpas by veranderende toestande. Anders as eenvoudiger outomatiseringsinstrumente, kan KI-agente komplekse take hanteer en aanpas by onvoorspelbare situasies.

Die samesmelting van skynbaar logiese afleidings en egte aksievermoë word beskou as 'n bewese pad na kragtiger, universele KI-stelsels. 'n Agent soek nie meer bloot na produkinligting en maak aanbevelings nie, maar navigeer ook deur die verskaffer se webwerf, vul vorms in en voltooi die aankoop – uitsluitlik gebaseer op 'n kort instruksie en aangeleerde prosesse.

Geskik vir:

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

Die belofte van verhoogde produktiwiteit

Die potensiële voordele van KI-agente vir besighede lyk met die eerste oogopslag indrukwekkend. Studies toon inderdaad positiewe resultate: 'n Studie deur die Massachusetts Institute of Technology en Stanford Universiteit, gebaseer op data van 5 179 kliëntedienswerknemers, het bevind dat werknemers wat deur 'n KI-agent ondersteun word, 13,8 persent meer produktief was as dié sonder toegang. 'n Onlangse studie toon selfs dat KI-agente spanproduktiwiteit met 60 persent kan verhoog.

Daar word van KI-agente verwag om 'n wye reeks take te hanteer, van die skedulering van afsprake en die bespreking van reise tot navorsing en verslagdoening. Hulle kan herhalende en tydrowende take outomatiseer, wat menslike werknemers vrymaak om op strategiese en kreatiewe pogings te fokus. Stel jou 'n KI-agent voor wat outomaties fakture verwerk, verslae genereer en vergaderings skeduleer, wat werknemers toelaat om op meer komplekse take te konsentreer wat menslike kundigheid vereis.

Die toepassings dek feitlik alle areas van besigheid. In kliëntediens kan KI-agente gepersonaliseerde ondersteuning deurlopend bied, deur natuurlike taalverwerking te gebruik om kliëntenavrae te hanteer en probleme slegs na menslike verteenwoordigers te eskaleer wanneer nodig. In IT-ondersteuning help hulle met outomatiese probleemoplossing deur probleme te identifiseer, te analiseer en op te los. In finansiële en versekeringstelsels kan hulle bedrieglike aktiwiteite opspoor en voorkom deur patrone en afwykings in die data te analiseer.

Die harde werklikheid: Waarom KI-agente misluk

Ten spyte van die belowende vooruitsigte, is die werklikheid ontnugterend. Marknavorsingsfirma Gartner voorspel dat meer as 40 persent van alle KI-agentprojekte wat tans beplan of in gebruik is, teen 2027 gestaak sal word. Hierdie voorspelling is gebaseer op drie hoofredes: stygende koste, gebrek aan opbrengs op belegging vir maatskappye, en onvoldoende risikobeheer.

Anushree Verma, Senior Direkteur-ontleder by Gartner, verduidelik die situasie soos volg: Die meeste agent-gebaseerde KI-projekte is tans in 'n vroeë eksperimentele fase of is steeds konsepte wat deur hype gedryf word en verkeerd toegepas word. Baie KI-gebruikers het steeds nie 'n begrip van hoe duur en kompleks KI-agente eintlik is wanneer dit na hele ondernemings opgeskaal word nie.

Tegniese tekortkominge en kwaliteitsprobleme

'n Fundamentele probleem lê in die tegniese onvolwassenheid van huidige stelsels. Volgens Gartner-ontleders lewer slegs sowat 130 van die meer as 1 000 gereedskap wat agentiese KI-vermoëns belowe, eintlik daardie belofte na. Die meeste agentiese KI-beloftes het nie beduidende waarde of opbrengs op belegging nie, want hulle is nie volwasse genoeg om outonoom komplekse besigheidsdoelwitte te bereik of om elke keer in detail instruksies te volg nie.

Die probleme word veral duidelik wanneer KI-agente gekonfronteer word met komplekse, veelfasige take. 'n Maatstaf van Salesforce toon dat selfs topmodelle soos Gemini 2.5 Pro slegs 'n sukseskoers van 58 persent in eenvoudige take behaal. Prestasie daal dramaties tot 35 persent in langer dialoë. Sodra verskeie rondes gesprekke nodig is om ontbrekende inligting deur middel van opvolgvrae in te samel, neem prestasie aansienlik af.

Nog 'n maatstaf in die finansiële sektor toon soortgelyke ontnugterende resultate: Die bes presterende model wat getoets is, OpenAI se o3, het slegs 48,3 persent akkuraatheid behaal teen 'n gemiddelde koste van $3,69 per antwoord. Terwyl die modelle in staat is om basiese data uit dokumente te onttrek, verskaf hulle nie die diepgaande finansiële redenasie wat nodig is om ontlederswerk werklik aan te vul of te vervang nie.

Die probleem van eksponensieel toenemende foutwaarskynlikheid

'n Besonder problematiese kenmerk van KI-agente is hul neiging tot kumulatiewe foute. Patronus AI, 'n opstartonderneming wat maatskappye help om KI-tegnologie te evalueer en te optimaliseer, het bevind dat 'n agent met 'n foutkoers van een persent per stap tot die 100ste stap 'n 63 persent waarskynlikheid het om 'n fout te maak. Hoe meer stappe 'n agent benodig om 'n taak te voltooi, hoe hoër is die waarskynlikheid dat iets verkeerd sal gaan.

Hierdie wiskundige realiteit verduidelik waarom skynbaar klein verbeterings in akkuraatheid 'n oneweredige impak op algehele prestasie kan hê. 'n Fout in enige enkele stap kan veroorsaak dat die hele taak misluk. Hoe meer stappe betrokke is, hoe groter is die kans dat iets verkeerd sal gaan voor die einde.

Sekuriteitsrisiko's en nuwe aanvalsvektore

Microsoft-navorsers het ten minste tien nuwe kategorieë van KI-agentmislukkings geïdentifiseer wat die sekuriteit of beskerming van KI-toepassings of -omgewings in gevaar kan stel. Hierdie nuwe mislukkingsmodusse sluit in agentkompromitering, die infiltrasie van skelm agente in 'n stelsel, of die nabootsing van wettige KI-werkladings deur aanvaller-beheerde agente.

Van besondere belang is die verskynsel van "geheuevergiftiging". Microsoft-navorsers het in 'n gevallestudie gedemonstreer dat 'n KI-agent wat e-posse ontleed en aksies uitvoer gebaseer op hul inhoud, maklik in gevaar gestel kan word as dit nie teen sulke aanvalle gehard is nie. Die stuur van 'n e-pos wat 'n opdrag bevat wat die agent se kennisbasis of geheue wysig, lei tot onbedoelde aksies, soos die aanstuur van boodskappe oor spesifieke onderwerpe aan 'n aanvaller.

Die ekonomiese uitdagings

Ontploffende implementeringskoste

Die koste van die implementering van KI-agente wissel dramaties na gelang van die omvang en kompleksiteit. Vir klein besighede wat slegs basiese oplossings benodig, kos eenvoudige KI-planne tipies tussen $0 en $30 per maand. Vir middelgroot maatskappye kan implementeringskoste wissel van $50 000 tot $300 000, terwyl groot organisasies met ondernemingswye KI-inisiatiewe beleggings van $500 000 tot $5 miljoen in die eerste jaar moet verwag.

Die werklike koste strek egter veel verder as die aanvanklike implementeringskoste. Maatskappye moet hardewarekoste vir gespesialiseerde bedieners en GPU-groepe, sagtewarelisensiefooie, databergingsoplossings en wolkrekenaarhulpbronne in ag neem. Daarbenewens vereis datavoorbereiding – dikwels die mees tydrowende aspek van KI-projekte – aansienlike belegging. Volgens Gartner-navorsing spandeer organisasies tipies tussen $20 000 en $500 000 aan aanvanklike KI-infrastruktuur, afhangende van die projekomvang.

Die probleem van onduidelike opbrengs op belegging

'n Besonder problematiese aspek is die moeilikheid om die werklike voordele van KI-agente te kwantifiseer. Terwyl tradisionele outomatiseringsoplossings dikwels duidelike kostebesparings bied deur personeelvermindering of doeltreffendheidswinste, is die opbrengs op belegging (ROI) van KI-agente moeiliker om te meet. Die parameters vir die meting van sukses moet aangepas word, aangesien die opbrengs op belegging nie direk bepaal kan word nie.

Ten spyte van optimistiese verwagtinge – 'n opname toon dat 62 persent van maatskappye 'n opbrengs op belegging (ROI) van meer as 100 persent vir agentiese KI verwag – skiet die werklikheid dikwels tekort. Baie loodsprojekte slaag nie daarin om na die produksiemgewing oor te skakel nie omdat die beloofde toegevoegde waarde nie realiseer nie of die implementeringskoste die verwagte besparings oorskry.

Agentwas: Die Bemarkingsprobleem

'n Bykomende faktor wat die verwarring verhoog, is sogenaamde "agentwas". Baie verskaffers herbenoem bestaande tegnologieë soos KI-assistente, robotiese prosesoutomatisering of kletsbotte as sogenaamde agentgebaseerde oplossings, al het hierdie dikwels nie die belangrike eienskappe van regte agente nie. Gartner skat dat van die duisende verskaffers, slegs sowat 130 werklik outentieke agentgebaseerde KI-tegnologieë aanbied.

Hierdie praktyk lei tot onrealistiese verwagtinge onder maatskappye wat glo dat hulle volwasse agenttegnologie implementeer, terwyl hulle in werklikheid slegs verbeterde outomatiseringsinstrumente ontvang. Die verwarring tussen ware KI-agente en tradisionele outomatiseringsoplossings dra aansienlik by tot die hoë mislukkingsyfers.

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 struikelblokke is die integrasie van KI-agente in bestaande IT-landskappe. Integrasie kan 'n werklike uitdaging wees, aangesien maatskappye moet verseker dat KI-agente naatloos in hul bestaande infrastruktuur integreer. Hierdie integrasie vereis dikwels beduidende aanpassings aan bestaande stelsels en kan lei tot duur ontwrigtings van lopende besigheidsprosesse.

Baie bestaande ondernemingstelsels is nie ontwerp om met outonome KI-agente te kommunikeer nie. Die nodige API-koppelvlakke, dataformate en sekuriteitsprotokolle vereis dikwels volledige herontwerp. Hierdie tegniese kompleksiteit lei tot langer implementeringstye en hoër koste as wat oorspronklik verwag is.

Geskik vir:

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

Databeskerming en nakomingskwessies

Die gebruik van KI-agente laat ook vrae ontstaan ​​oor databeskerming en nakoming van wette soos die AVG. Maatskappye moet verseker dat hulle hul kliënte se privaatheid beskerm en toepaslike wette nakom. Agente se toegang tot en verwerking van sensitiewe data verhoog databeskermingsrisiko's aansienlik.

Outonome KI-stelsels ontsnap gedeeltelik aan menslike beheer, wat nuwe kwesbaarhede skep. In genetwerkte multi-agentstelsels kan opkomende effekte voorkom, wat hul gedrag onvoorspelbaar maak. Volledig outonome agente kan op onverwagte maniere optree, wat regs- en etiese bekommernisse laat ontstaan.

Organisatoriese weerstand

'n Faktor wat dikwels onderskat word, is weerstand binne die werksmag. Outomatisering deur middel van KI-agente kan lei tot veranderinge in die werkplek en werkverliese. Maatskappye moet voorberei vir hierdie veranderinge en maatreëls tref om hul werknemers te ondersteun. Werknemers moet oortuig word van die voordele van KI-agente om hulle effektief te kan gebruik.

Suksesvolle implementering vereis nie net tegniese kundigheid nie, maar ook veranderingsbestuur en opleidingsprogramme. Sonder die aanvaarding en aktiewe ondersteuning van die werksmag, sal selfs tegnies gesofistikeerde implementerings misluk as gevolg van menslike faktore.

Waarom huidige benaderings tekort skiet

Die kompleksiteit van werklike besigheidsprosesse

Baie KI-agente is ontwerp om in beheerde omgewings te werk, maar werklike sakeprosesse is baie meer kompleks en onvoorspelbaar. Reëlgebaseerde stelsels toon 'n mate van broosheid, wat beteken dat hulle kan onklaar raak wanneer hulle gekonfronteer word met situasies wat nie deur hul ontwikkelaars verwag is nie. Baie werkvloeie is baie minder voorspelbaar, gekenmerk deur onverwagte kinkels en draaie en 'n wye reeks moontlike uitkomste.

KI-agente wat goed presteer in beheerde toetsomgewings, misluk dikwels wanneer hulle gekonfronteer word met die kompleksiteit en onvoorspelbaarheid van werklike sake-omgewings. Hulle kan belangrike kontekstuele inligting oor die hoof sien of swak besluite neem wanneer hulle met dubbelsinnigheid te kampe het.

Oorskatte outonomie

'n Fundamentele probleem lê daarin dat die werklike outonomie van huidige KI-agente oorskat word. Die meeste sogenaamde outonome stelsels vereis steeds beduidende menslike toesig en ingryping. Agente wat heeltemal outonoom optree, loop 'n stywe koord tussen nuttigheid en onvoorspelbaarheid. Volledige outonomie klink ideaal totdat die agent 'n reis na die verkeerde stad bespreek of 'n ongeverifieerde e-pos aan 'n belangrike kliënt stuur.

Huidige KI-modelle het nie die nodige vermoëns om onafhanklik komplekse besigheidsdoelwitte te bereik nie, en hulle is ook nie in staat om genuanseerde instruksies oor lang tydperke te volg nie. Hierdie beperking verhoed dikwels dat die beloofde outomatisering realiseer, en menslike toesig bly nodig.

Suksesvolle implementeringstrategieë

Fokus op spesifieke gebruiksgevalle

Ten spyte van die vele uitdagings, is daar inderdaad suksesvolle implementerings van KI-agente. Die sleutel lê daarin om op spesifieke, goed gedefinieerde gebruiksgevalle te fokus, eerder as om universele oplossings te probeer skep. Suksesvolle organisasies het gekonsentreer op die prioritisering en aanpassing van gebruiksgevalle. Besluitnemers wat elke KI-geleentheid nastreef, sal waarskynlik meer mislukte projekte hê.

'n Bewese benadering is om KI-agente te gebruik vir besluitneming, die outomatisering van roetineprosesse of die hantering van eenvoudige navrae. Hierdie beperkte, duidelik gedefinieerde take bied 'n hoër waarskynlikheid van sukses as om komplekse, dubbelsinnige besigheidsprosesse ten volle te probeer outomatiseer.

Stap-vir-stap implementering

'n Pragmatiese benadering is die gefaseerde bekendstelling van KI-agente. In plaas daarvan om te probeer om hele sake-eenhede gelyktydig te transformeer, moet maatskappye begin met kleiner, meer hanteerbare projekte. Kleiner maatskappye kan hul koste verminder deur KI-telefoniedienste en voorafgeboude oplossings te gebruik wat minder voorafbelegging vereis as pasgemaakte stelsels.

Een voorbeeld van 'n suksesvolle gefaseerde implementering is 'n middelgroot versekeringsmaatskappy wat KI vir eisverwerking en kliëntediens geïmplementeer het. Ten spyte van 'n aanvanklike belegging van $425,000, het die stelsel binne 13 maande 'n positiewe opbrengs op belegging behaal en gekombineerde besparings en inkomsteverbeterings van $1.2 miljoen oor drie jaar gelewer.

Die belangrikheid van beheer en risikobestuur

KI-agente vir besluitnemingsintelligensie is nie 'n wondermiddel of onfeilbaar nie. Hulle moet in kombinasie met effektiewe bestuur en risikobestuur gebruik word. Menslike besluite vereis steeds voldoende kennis sowel as data en KI-kundigheid.

'n Doeltreffende bestuursraamwerk behoort duidelike riglyne vir die monitering en beheer van KI-agente in te sluit. Dit sluit in meganismes vir die opsporing en regstelling van foute, gereelde oudits van agentprestasie, en duidelike eskalasiepaaie vir situasies wat menslike ingryping vereis.

Die toekomsvooruitsigte: Realistiese verwagtinge

Langtermyn-tendense ten spyte van korttermyn-terugslae

Ten spyte van huidige uitdagings, voorspel Gartner dat KI-agente op die lang termyn 'n beduidende rol sal speel. Teen 2028 word verwag dat ongeveer 15 persent van alle daaglikse werkplekbesluite deur agentiese gereedskap hanteer sal word – vergeleke met 0 persent in 2024. Verder word verwag dat 33 persent van alle ondernemingsagteware-oplossings teen 2028 KI-agente sal insluit, vergeleke met minder as een persent in 2024.

Hierdie voorspellings dui daarop dat die huidige probleme verstaan ​​moet word as groeipyne van 'n nog jong tegnologie. Die fundamentele konsepte is belowend, maar die implementering moet volwasse word en aanpas by die realiteite van die daaglikse besigheid.

Die behoefte aan realistiese assesserings

Die hoë mislukkingsyfers van KI-agentprojekte moet nie geïnterpreteer word as 'n algemene mislukking van die tegnologie nie, maar eerder as 'n waarskuwingsteken van onrealistiese verwagtinge en onvolwasse implementeringsstrategieë. Mislukte projekte moet nie altyd 'n negatiewe sein aan uitvoerende hoofde stuur nie. Dit is belangrik om mislukkings in hierdie veld te vier, aangesien dit 'n kultuur van eksperimentering bevorder, ongeag of die idee dit tot produksie maak.

Hierdie oefening kan ook lei tot iteratiewe eksperimentering en beter resultate. Dit is belangrik om te weet wanneer KI die regte hulpmiddel is en wanneer nie, om te verhoed dat tyd op 'n verloorhand mors word.

Geskik vir:

• Hierdie KI-platform kombineer drie belangrike sakegebiede: verkrygingsbestuur, sake-ontwikkeling en intelligensie

Strategiese aanbevelings vir maatskappye

Realistiese doelwitstelling en verwagtingsbestuur

Maatskappye moet hul KI-agent-inisiatiewe met realistiese verwagtinge benader. In plaas daarvan om revolusionêre transformasies te probeer bewerkstellig, moet hulle fokus op inkrementele verbeterings. Om die ware voordele van agent-KI te ontsluit, moet maatskappye nie net kyk na die outomatisering van individuele take nie, maar ook fokus op die verhoging van produktiwiteit op ondernemingsvlak.

'n Goeie beginpunt is die gebruik van KI-agente vir spesifieke, meetbare take met duidelike besigheidswaarde. Die doelwit moet wees om hierdie besigheidswaarde te maksimeer – hetsy deur laer koste, beter gehalte, hoër spoed of verbeterde skaalbaarheid.

Belegging in fundamentele faktore

Voordat komplekse KI-agente geïmplementeer word, moet maatskappye verseker dat die grondbeginsels gesond is. Dit sluit in 'n soliede datastrategie, effektiewe databestuur en 'n robuuste tegnologieplatform. Swak datagehalte is die rede vir die mislukking van meer as 70 persent van KI-projekte. KI-stelsels kan nie hul belofte nakom sonder hoëgehalte, relevante en goed bestuurde data nie.

Die bou van interne kundigheid

Suksesvolle implementering van KI-agente vereis gespesialiseerde vaardighede wat baie organisasies kortkom. Maatskappye moet óf belê in die ontwikkeling van interne KI-vermoëns óf strategiese vennootskappe met ervare verskaffers smee. Die ontwikkeling van interne vermoëns kos tipies tussen $250,000 en $1 miljoen vir mediumgrootte projekte, insluitend die aanstelling van gespesialiseerde ontwikkelaars en die aankoop van ontwikkelingsinstrumente.

'n Keerpunt vir KI-agente

Die hoë mislukkingskoers van KI-agentprojekte dui op 'n beduidende keerpunt in die ontwikkeling van hierdie tegnologie. Die aanvanklike euforie maak plek vir 'n meer realistiese assessering van die moontlikhede en beperkings daarvan. Hierdie ontnugtering is egter nie noodwendig negatief nie – dit kan lei tot beter, meer deurdagte implementeringsstrategieë.

Die tegnologie self is nie die probleem nie. KI-agente het beslis die potensiaal om sakeprosesse te verbeter en nuwe geleenthede te skep. Die probleem lê in die verskil tussen opgeblase verwagtinge en die huidige tegnologiese realiteit. Maatskappye wat KI-agente as 'n wondermiddel beskou of te gou te veel probeer bereik, sal waarskynlik onder die 40 persent wees wat hul projekte teen 2027 sal moet laat vaar.

Sukses met KI-agente vereis 'n pragmatiese, inkrementele benadering wat fokus op spesifieke gebruiksgevalle met duidelike sakewaarde. Maatskappye moet bereid wees om in die nodige fondamente te belê – van datakwaliteit tot interne vaardigheidsontwikkeling. Die belangrikste is dat hulle moet verstaan ​​dat KI-agente nie 'n plaasvervanger is vir 'n gesonde sakestrategie en robuuste projekbestuurspraktyke nie.

Die komende jare sal wys watter maatskappye uit huidige mislukkings leer en suksesvol KI-agente in hul besigheidsprosesse integreer. Die wenners sal diegene wees wat realistiese verwagtinge het, metodies te werk gaan en bereid is om op die lang termyn in hierdie tegnologie te belê, eerder as om op kitsoplossings staat te maak.

☑️ KMO-ondersteuning in strategie, konsultasie, beplanning en implementering

☑️ Die skepping of herbelyning van die AI -strategie

☑️ Pionier Besigheidsontwikkeling

 

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