Dejte si pozor na případ: mytí agentů vystavuje-marketingový problém, který ohrožuje projekty AI!

Investujte správně: Jak rozpoznat skutečné agenty AI a vyhnout se drahým selháním

Rychlý rozvoj umělé inteligence vedl k pozoruhodnému jevu, který formuje technologický průmysl i firemní svět: mytí agenta pro mytí. Tento marketingový problém je jednou z nejdůležitějších výzev pro společnosti, které chtějí implementovat skutečné agenty AI a významně přispívají ke zmatení a vysoké míře selhání v projektech AI.

Vhodné pro:

• Rozdíl mezi agenty AI a asistenty AI: Komplexní analýza

Pochopte problém mytí agenta

Mytí agentů popisuje rozšířenou praxi v technologickém průmyslu, ve kterém poskytovatelé strategicky uvádějí na trh stávající technologie, jako je asistent AI, automatizace procesů založených na robotech nebo chatbots jako údajně řešení založená na agentech. K tomuto přejmenování dochází navzdory skutečnosti, že těmto systémům často chybí rozhodující rysy skutečných agentů AI. Gartner, renomovaná poradenská společnost, odhaduje, že tisíce poskytovatelů nabízejí pouze asi 130 autentických technologií AI založených na agentech.

Tato praxe nevznikla náhodou, ale sleduje zavedený marketingový vzorec, který již byl pozorován v jiných oblastech. Podobně jako u zeleného procházení, ve kterém společnost propůjčuje ekologicky šetrný obraz bez vhodného základu, se poskytovatelé technologií při mytí agentů snaží těžit ze současného humbuku, aby vytvořili agenta AI, aniž by provedli nezbytné investice do technologie reálného agenta.

Základní rozdíly mezi skutečnými agenty AI a konvenčními systémy

Abychom plně porozuměli problému mytí agenta, je nezbytné zachytit základní rozdíly mezi autentickými agenty AI a tradičními automatizačními řešeními. Skutečná agenti AI jsou charakterizováni několika klíčovými rysy, které je zásadně odlišují od konvenčních systémů.

Autonomie a rozhodovací dovednosti

Zatímco tradiční automatizační nástroje, jako je automatizace robotických procesů (RPA), se řídí přísně předdefinovanými pravidly, agenti AI mají schopnost provádět autonomní rozhodování. Můžete analyzovat obrovské množství dat v reálném čase, rozpoznat vzorce a činit dobře zajištěná rozhodnutí na základě těchto zjištění bez neustálého dohledu v lidském dohledu. Tato autonomie vám umožňuje vhodně reagovat v nepředvídatelných situacích a odpovídajícím způsobem přizpůsobit vaše strategie.

Učení a přizpůsobivost

Dalším klíčovým rysem skutečných agentů AI je jejich nepřetržitá schopnost učení. Na rozdíl od pravidelných systémů, které zůstávají statické, agenti AI analyzují historická data, rozpoznávají trendy a čerpají znalosti z velkých souborů dat. Tento proces nepřetržitého učení vám umožní přizpůsobit se novým informacím a zdokonalovat svůj výkon, díky čemuž se budete v průběhu času stát stále efektivnějším a přesnějším.

Porozumění a flexibilita kontextu

Zatímco konvenční chatboti sledují převážně pravidelně založené dialogy a omezují se na zodpovězení předdefinovaných otázek, skuteční agenti AI jsou schopni hádat a porozumět složitým vztahům. Můžete nejen zpracovávat strukturovaná data, jako jsou tabulky, ale také analyzovat nestrukturované informace, jako jsou e -maily nebo dokumenty v kontextu. Tato schopnost vám umožňuje dodržovat jemné pokyny v delších obdobích a samostatně dosáhnout složitých obchodních cílů.

Účinky agenta pro mytí na společnosti

Mytí agenta vede k dalekosáhlým negativním důsledkům pro společnosti, které chtějí implementovat skutečná řešení AI. Praxe vytváří nerealistická očekávání pro tvůrce rozhodnutí, kteří věří, že již získávají technologii zralé agenty, zatímco ve skutečnosti dostávají pouze rozšířené automatizační nástroje. Tento nesoulad mezi očekáváním a realitou významně přispívá k vysoké míře selhání v projektech AI.

Ekonomické důsledky a plýtvání zdroji

Gartner předpovídá, že do konce roku 2027 bude do konce roku 2027 přerušeno více než 40 procent všech projektů v oblasti AI. Anushree Verma, vedoucí analytik ředitele společnosti Gartner, vysvětluje, že většina z těchto projektů je stále v rané fázi a často byla vytvořena jako experimenty nebo důkaz o koncepcích současným humbukem.

Technicky nejsou základní modely často dostatečně zralé, aby poskytovaly zaslíbené služby. Nemají ani nezbytnou schopnost jednat tak, aby dosáhli složitých obchodních cílů samostatně, ani nejsou schopni po dlouhou dobu dodržovat nuanční pokyny. Tyto technické limity znamenají, že mnoho řešení inzerovaných jako řešení založená na agentech nenabízí podstatnou výhodu ani skutečnou návratnost investic.

Ztráta důvěry a zkreslení trhu

Mytí agentů vede nejen k okamžitým ekonomickým ztrátám, ale může také dlouhodobě podkopat důvěru v technologie AI. Společnosti, které mají zklamáním zkušeností s předpokládanými agenty AI, mohou být v budoucnu při přijetí skutečných řešení AI vyhrazeny. To může zpomalit celý rozvoj odvětví a bránit inovacím.

Vhodné pro:

• Od chatbota po hlavního stratéga – superschopnosti umělé inteligence ve dvojím balení: Takto agenti a asistenti umělé inteligence mění náš svět

Funkce technického vymezení a identifikace

Aby bylo možné identifikovat a vyhnout se mytí agenta, je zásadní pochopit technické rozdíly mezi různými automatizačními technologiemi a rozpoznat skutečné agenty AI.

Automatizace robotických procesů (RPA) versus agent AI

Systémy RPA jsou navrženy tak, aby automatizovaly pravidelné opakované úkoly. Napodobují lidské činy, aby čte a zpracovávala strukturovaná data, ale mohou působit pouze v jasně definovaných situacích. Jakmile narazíte na situaci, která se odchyluje od normy, nemůžete se automaticky přizpůsobit a musíte upozornit lidského agenta.

Na druhé straně agenti AI mohou díky jejich rozhodovací schopnosti provádět vícefázové úkoly a přizpůsobit se neočekávaným situacím. Přesahují základní automatizaci a stávají se dynamickými, jednotkami pro řešení problémů, které mohou pokračovat v procesu samostatně, i když věci nejsou podle očekávání.

Chatbots versus skutečné agenti AI

Konvenční chatboty jsou schopni reagovat pouze na uživatele a předat informace lidskému agentovi. Vaše možnosti odpovědi jsou často založeny na prefabrikovaných skriptech nebo zpracování přirozeného jazyka, což výrazně omezuje vaše výhody. Můžete jen reagovat, ale nejednáte aktivně nebo se rozhodovat o složitých rozhodnutích.

Skuteční agenti AI naproti tomu rozpoznávají problémy, hledají řešení a automaticky je implementují. Můžete se argumentovat, provádět rozhodnutí související s kontextem a provádět akce samostatně, aniž byste měli pravidelné dialogy nebo konfigurace.

Agentická automatizace procesů (APA) jako budoucí technologie

Automatizace agentických procesů představuje další evoluční úroveň automatizace. Na rozdíl od konvenčních nástrojů pro automatizaci mohou systémy APA provádět cílenou automatizaci procesů autonomními agenty AI. Několik agentů provádí vícefázové úkoly a jsou koordinovány orchestrační vrstvou, která umožňuje flexibilní a přizpůsobitelnou automatizaci.

Dynamika trhu a rozvoj průmyslu

Trh pro agenty AI v současné době zažívá fázi intenzivního růstu, která je však charakterizována nejistotou a přeháněním. Průzkum Gartner pod 3 412 účastníků webináře jasně ukazuje současnou situaci na trhu: 19 procent respondentů uvedlo, že jejich společnost již významně investovala do agenta AGI, zatímco 42 procent vykazovalo poměrně pečlivé investice.

Investiční chování a zralost trhu

Údaje ilustrují situaci rozdělené na trhu: zatímco značná část společností již investovala nebo plánuje investice, 31 procent dotázaných je buď nerozhodnuté nebo čeká. Tato neochota je zcela odůvodněná, vzhledem k tomu, že mnoho z aktuálně dostupných nabídek neposkytuje zaslíbené výhody.

Gartner nicméně předpovídá značný růstový potenciál pro řešení AI AI. Do roku 2028 má nejméně 15 procent všech denních obchodních rozhodnutí provádět autonomně agent AGI ve srovnání s nulovým procentem v roce 2024. Kromě toho se očekává, že do roku 2028 bude mít přibližně 33 procent všech firemních softwarových aplikací prostřednictvím agentů AGI do roku 2028.

B2B Procurement: dodavatelské řetězce, obchodování, tržiště a AI podporované zdroje s ACCIO.com-Image: Xpert.digital

Více o tom zde:

• Najděte produkty a poznatky B2B s AI / Poradenstvím a podporou

Kontrola kvality a přizpůsobení trhu

Rozdíl mezi tisíci poskytovatelů a odhadovanými 130 společnostmi s technologiemi založených na autentických agentech naznačuje nadcházející čištění trhu. Společnosti, které nabízejí skutečné inovace, vynikají od těch, kteří provozují pouze mytí agenta.

Vhodné pro:

• Digitální transformace prognózy šoků umělé inteligence: 40% projektů AI selže-je váš agent další?

Výzvy v implementaci AI

Implementace skutečných agentů AI přináší různé výzvy, které přesahují problém mytí agenta. Tyto výzvy někdy vysvětlují, proč mnoho společností používá méně náročné, ale také méně efektivní řešení.

Požadavky na technickou složitost a infrastrukturu

Integrace skutečných agentů AI do stávajících firemních systémů je technicky náročná a může výrazně narušit stávající procesy. Mnoho společností nemá požadovanou infrastrukturu IT, aby účinně řídila pracovní zátěž AI. Studie Cisco ukazuje, že pouze téměř téměř čtvrtina společností ve Švýcarsku má flexibilní sítě, které jsou vhodné pro implementace AI.

Vzhledem k omezené nebo nedostatku škálovatelnosti nemůže většina společností spravovat nové procesy AI se svou současnou IT infrastrukturou. Téměř všichni z nich potřebují další grafické procesory (GPU), aby splnily zvýšené výkonnosti a aritmetické požadavky.

Kvalita dat a dostupnost dat

Vysoce kvalitní, rozmanitá a přístupná data jsou základním požadavkem pro všechny činnosti AI. Většina společností je však slabá, pokud jde o poskytování takových údajů. Hlavním problémem je, že firemní data nejsou distribuována v celé organizaci v centrálně spravované databázi, ale v silech.

Tato datová sila nejen ztěžují implementaci agentů AI, ale mohou také vést k vadným modelům a falešným závěrům. Neúplná nebo nepřesná data podkopává účinnost každého roztoku AI, bez ohledu na to, zda se jedná o skutečný činidlo nebo konvenční automatizační řešení.

Kulturní a organizační bariéry

Zavedení agentů AI není jen technickou, ale především kulturní výzvou. Zaměstnanci musí být ochotni vzdát se starých pracovních metod a přijímat nové technologie. Odolnost vůči změnám, nedostatek porozumění výhodám transformace a nedostatek školení může výrazně ohrozit úspěch.

Nedostatek kvalifikovaných pracovníků v IT a digitální oblasti představuje další hlavní překážku. Bez správných talentů, které mají jak technické know-how, tak porozumění digitálním obchodním modelům, zůstává plný potenciál technologie AI často nevyužitý.

Strategie, jak se vyhnout mytí agenta

Společnosti, které chtějí implementovat skutečné agenty AI, se musí naučit rozpoznávat a vyhýbat se mytí agenta. To vyžaduje systematický přístup a kritéria správného hodnocení.

Identifikace skutečných agentů AI

Skutečná agenti AI jsou charakterizováni specifickými rysy, které je odlišují od konvenčních automatizačních řešení. Chovají nezávisle a zvládnou neočekávané situace bez neustálého zásahu člověka. Mají schopnost učit se ze svého okolí a přizpůsobit své strategie v reálném čase.

Důležitou funkcí rozlišování je schopnost autonomního vnímání a sběru dat. Skuteční agenti AI nepřetržitě shromažďují data z různých zdrojů a analyzují chování uživatelů, jakož i textové a jazykové informace pomocí zpracování přirozeného jazyka. Na základě této analýzy vytváříte plány na akce, demontáž komplexních úkolů do dílčích gólů a podle toho je upřednostňuje.

Vhodné pro:

• Agentické vyhledávání: „Agentické vyhledávání“ SEO s zmatením-je webový prohlížeč AI agent AI nebo jednoduchý asistent AI?

Due diligence při výběru poskytovatele

Při výběru řešení AI by společnosti měly provádět důkladnou péči. To zahrnuje podrobné přezkoumání technických specifikací, odkazů a případových studií poskytovatelů. Společnosti by se měly klást kritické otázky: Může se systém učit nezávisle a přizpůsobit se? Má to skutečné rozhodovací schopnosti? Dokáže se vypořádat se složitými multifázovými úkoly bez lidského zásahu?

Pilotní projekty a postupné implementace

Gartner doporučuje používat agent AI pouze tam, kde poskytuje jasnou přidanou hodnotu nebo ověřitelnou návratnost investic. Dobrým začátkem je použití agentů AI pro rozhodovací situace, pro automatizační rutinní procesy nebo pro zpracování, dotazy před tím, než budou vyřešeny před řešením složitějších případů použití.

Budoucí vyhlídky a rozvoj trhu

Navzdory současným výzvám a problému mytí agenta představuje Agent AGI významný vývojový krok v dovednostech AI a otevírá nové tržní příležitosti. Technologie nabízí potenciál efektivněji využívat zdroje, automatizovat komplexní úkoly a propagovat inovace v každodenním podnikání.

Transformační účinky na průmyslová odvětví

Agenti AI budou mít transformační účinky, zejména v marketingu a prodeji. Umožňují společnostem na základě nákupu vzorků a preferencí s bezprecedentní účinností a vytvářejí personalizované zkušenosti. Na rozdíl od tradičních platforem pro automatizaci marketingu, které fungují podle pevných pravidel, mohou agenti AI reagovat dynamicky na chování zákazníků a podle toho přizpůsobit své strategie.

Vývoj pracovních míst

Rozvoj skutečných agentů AI bude mít také významný dopad na svět práce. Podle odhadů Bloomberg Intelligence by mohlo být 200 000 pracovních míst vyloučeno pouze mezi největšími bankami na světě kvůli zvýšenému používání agentů AI. Tento vývoj zdůrazňuje, že je třeba, aby společnosti a společnost aktivně rozvíjely programy rekvalifikace a dalšího vzdělávání.

Regulační vývoj

Se zvyšujícím se šířením skutečných agentů AI bude hrát větší roli také regulační rámec. Společnosti musí brát v úvahu ochranu údajů, svrchovanost dat, znalosti a dodržování globálních předpisů, jakož i koncepty zkreslení a transparentnosti jak z hlediska dat, tak z algoritmů.

Doporučení pro akce pro společnosti

S ohledem na složitost problému mytí agenta a výzvy při provádění skutečných agentů AI by společnosti měly provádět systematický přístup.

Strategické plánování a cíl

Společnosti by měly nejprve vyvinout jasnou digitální strategii, která definuje, jak mohou agenti AI přispět k dosažení obchodních cílů. Nejasné cíle jako „Chceme používat AI“ nestačí. Místo toho by měly být definovány konkrétní, měřitelné cíle, které jsou přizpůsobeny obchodní strategii.

Struktura kompetencí a další vzdělávání

Podpora dalšího školení je nezbytná k tomu, aby zaměstnanci na všech úrovních mohli jednat s AI. Společnosti by měly investovat do dalšího školení, procesů rozhodování o tom, aby se procesy -a inovativní oblasti aplikací mohly provádět zvýšení efektivity, optimalizaci procesů a nové obchodní příležitosti.

Zaměřte se na ochranu a zabezpečení dat

Zajištění ochrany údajů a zabezpečení IT je nezbytné pro minimalizaci rizik, jako je zneužití dat a budování důvěry v technologii. Tato opatření přispívají nejen ke zvýšení účinnosti, ale také podporují přijetí a udržitelné využívání AI.

Procházet agentem pro mytí pro mytí

Mytí agentů je významnou výzvou pro společnosti, které chtějí těžit z výhod skutečných agentů AI. Rozsáhlá praxe přejmenování stávajících technologií na údajně řešení založená na agentech vede k nerealistickým očekáváním, plýtvání zdroji a nakonec k vysoké míře selhání v projektech AI.

Aby byly společnosti úspěšné, musí se naučit odlišit skutečné agenty AI od konvenčních automatizačních řešení. To vyžaduje hluboké pochopení technických rozdílů, pečlivé náležitosti při výběru poskytovatelů a strategický přístup k implementaci.

Navzdory současným výzvám nabízí rozvoj skutečných agentů AI obrovský potenciál pro inovace a zvyšování efektivity. Společnosti, které nyní vytvářejí správné základy a nejsou oklamány agentem mytí agenta, budou moci z dlouhodobého hlediska těžit z transformačních možností této technologie.

Budoucnost není v jednoduché automatizaci jednotlivých úkolů, ale v inteligentní spolupráci mezi lidmi a skutečnými agenty AI, kteří se mohou učit nezávisle, přizpůsobit a řešit složité obchodní problémy. Klíčem k úspěchu je učinit tuto budoucnost s jasností, realismem a strategickým předvídáním.

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑ Vytváření nebo přepracování strategie AI

☑️ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

Můžete mě kontaktovat vyplněním kontaktního formuláře níže nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) .

Těším se na náš společný projekt.

Xpert.Digital je centrum pro průmysl se zaměřením na digitalizaci, strojírenství, logistiku/intralogistiku a fotovoltaiku.

S naším 360° řešením pro rozvoj podnikání podporujeme známé společnosti od nových obchodů až po poprodejní služby.

Market intelligence, smarketing, automatizace marketingu, vývoj obsahu, PR, e-mailové kampaně, personalizovaná sociální média a péče o potenciální zákazníky jsou součástí našich digitálních nástrojů.

Více se dozvíte na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus