Hoiduge juhtumist: agentide pesemine paljastab turundusprobleemi, mis ohustab selle AI-projektid!

Investeerige õigesti: kuidas reaalseid AI agente ära tunda ja kalleid ebaõnnestumisi vältida

Tehisintellekti kiire areng on viinud tähelepanuväärse nähtuseni, mis kujundab nii tehnoloogiatööstust kui ka korporatiivset maailma: nii nimetatud agendi pesemist. See turundusprobleem on üks olulisemaid väljakutseid ettevõtetele, kes soovivad rakendada reaalseid AI agente ja aitab märkimisväärselt kaasa AI projektide segaduse ja kõrge ebaõnnestumise määra.

Sobib selleks:

• Erinevus AI agentide ja AI assistentide vahel: põhjalik analüüs

Mõista agentide pesemise probleemi

Agent Washing kirjeldab laialdast praktikat tehnoloogiatööstuses, kus pakkujad turustavad strateegiliselt olemasolevaid tehnoloogiaid nagu AI assistent, robotitepõhine protsesside automatiseerimine või vestlusbotid kui väidetavalt agendipõhised lahendused. See ümbernimetamine toimub hoolimata asjaolust, et neil süsteemidel puuduvad sageli reaalsete AI agentide otsustavad omadused. Tuntud nõustamisfirma Gartner hinnangul pakuvad tuhanded pakkujad ainult umbes 130 autentset agendipõhist AI-tehnoloogiat.

See praktika ei tekkinud juhuslikult, vaid järgib väljakujunenud turundusmustrit, mida on juba teistes valdkondades täheldatud. Sarnaselt rohelise pesuga, milles ettevõte laenab keskkonnasõbralikku pilti ilma sobiva aluseta, püüavad agentide pesemise tehnoloogiaosutajad kasu saada praegusest hüpetest, et teha AI agenti, tegemata vajalikke investeeringuid reaalseks agentide tehnoloogiasse.

Põhimõttelised erinevused reaalsete AI agentide ja tavapäraste süsteemide vahel

Agendi pesemise probleemi täielikuks mõistmiseks on oluline jäädvustada autentsete AI agentide ja traditsiooniliste automatiseerimislahenduste põhimõtted. Reaalseid AI agente iseloomustavad mitmed peamised omadused, mis eristavad neid tavapärastest süsteemidest.

Autonoomia ja otsustusoskus

Kui traditsioonilised automatiseerimisriistad, näiteks robotprotsesside automatiseerimine (RPA), järgivad rangelt eelnevalt määratletud reegleid, on reaalsed AI-agendid võimelised tegema autonoomseid otsuseid. Saate analüüsida tohutult palju andmeid reaalajas, ära tunda mustrid ja teha nende leidude põhjal ilma inimese pideva järelevalve põhjal hästi põhjendatud otsuseid. See autonoomia võimaldab teil reageerida ettearvamatutes olukordades ja vastavalt oma strateegiaid kohandada.

Õppimine ja kohanemisvõime

Teine reaalsete AI -agentide oluline tunnus on nende pidev õppimisvõime. Vastupidiselt tavapärastele süsteemidele, mis jäävad staatiliseks, analüüsivad AI agendid ajaloolisi andmeid, tunnevad suundumusi ära ja tõmbavad teadmisi suurtest andmekogumitest. See pidev õppeprotsess võimaldab teil kohaneda uue teabega ja täpsustada oma jõudlust, mis muudab teid aja jooksul üha tõhusamaks ja täpsemaks.

Konteksti mõistmine ja paindlikkus

Kui tavapärased vestlusbotid järgivad suures osas regulaarselt dialooge ja piirduvad eelnevalt määratletud küsimustele vastamisega, on reaalsed AI esindajad võimelised vaielda ja mõista keerulisi suhteid. Saate mitte ainult töödelda struktureeritud andmeid, näiteks tabeleid, vaid ka kontekstis analüüsida struktureerimata teavet, näiteks e -kirju või dokumente. See võime võimaldab teil järgida nüansseeritud juhiseid pikematel perioodidel ja saavutada iseseisvalt keerulised ärieesmärgid.

Agentide pesu mõju ettevõtetele

Agentide pesemine põhjustab kaugeleulatuvaid negatiivseid tagajärgi ettevõtetele, kes soovivad rakendada reaalseid AI-lahendusi. Praktika loob ebareaalseid ootusi otsustajatele, kes usuvad, et nad omandavad juba küpset agendi tehnoloogiat, samas kui nad saavad tegelikult ainult laiendatud automatiseerimisvahendeid. See erinevus ootuste ja tegelikkuse vahel aitab märkimisväärselt kaasa AI projektide kõrgele ebaõnnestumise määrale.

Majanduslikud tagajärjed ja ressursside raiskamine

Gartner ennustab, et enam kui 40 protsenti kõigist agendi AI valdkonna projektidest lõpetatakse 2027. aasta lõpuks. Selle peamised põhjused on suurenevad kulud, ebaselged majanduslikud eelised ja ebapiisavad meetmed riskide kontrolli kontrollimiseks. Gartneri vanemdirektor Anushree Verma selgitab, et enamik neist projektidest on alles varases faasis ja on praeguse hüpe abil loodud katsetena või kontseptsioonide tõestamisena.

Tehniliselt pole aluseks olevad mudelid lubatud teenuste pakkumiseks sageli veel piisavalt küpsed. Neil ei ole vajalik võime tegutseda keerukate ärieesmärkide saavutamiseks iseseisvalt, samuti ei saa nad pika aja jooksul järgida nüansseeritud juhiseid. Need tehnilised piirid tähendavad, et paljud agendipõhiste lahendustena reklaamitud lahendused ei paku olulist eelist ega reaalset investeeringutasuvust.

Usalduse ja turu moonutuste kaotamine

Agent pesemine mitte ainult ei põhjusta viivitamatut majanduslikku kaotust, vaid võib ka pikas perspektiivis usaldust AI -tehnoloogiate vastu õõnestada. Ettevõtted, kellel on pettumust valmistavad kogemused väidetavate AI agentidega, võivad tulevikus olla reserveeritud reaalsete AI -lahenduste vastuvõtmisel. See võib aeglustada kogu tööstuse arengut ja pärssida innovatsiooni.

Sobib selleks:

• Alates vestlusbotist kuni topeltpakendi peamise strateeg-i suurriikideni: nii muudavad AI agendid ja AI assistendid meie maailma revolutsiooni

Tehnilised piiritlemise ja identifitseerimise omadused

Agentide pesemise tuvastamiseks ja vältimiseks on ülioluline mõista erinevate automatiseerimistehnoloogiate tehnilisi erinevusi ja tunnustada reaalseid AI -agente.

Robotprotsesside automatiseerimine (RPA) versus AI agent

RPA süsteemid on loodud regulaarsete korduvate ülesannete automatiseerimiseks. Nad jäljendavad inimlikke tegevusi struktureeritud andmete lugemiseks ja töötlemiseks, kuid saavad tegutseda ainult selgelt määratletud olukordades. Niipea, kui puutute kokku olukorraga, mis kaldub normist kõrvale, ei saa te automaatselt kohaneda ja peate inimmeentrit hoiatama.

AI-agendid saavad seevastu tänu otsustusvõimele täita mitmefaasilisi ülesandeid ja kohaneda ootamatute olukordadega. Need lähevad kaugemale põhilisest automatiseerimisest ja muutuvad dünaamilisteks probleemide lahendamiseks, mis võivad protsessi iseseisvalt jätkata, isegi kui asjad pole ootuspärased.

Vestlusbotid versus tõelised AI agendid

Tavapärased vestlusbotid suudavad reageerida ainult kasutajale ja edastada teavet inimese agendile. Teie vastuste valikud põhinevad sageli kokkupandavate skriptide või loomuliku keele töötlemisel, mis piirab teie eeliseid märkimisväärselt. Saate ainult reageerida, kuid ei tegutse ennetavalt ega tegema keerulisi otsuseid.

Seevastu tõelised AI esindajad tunnevad probleeme ära, leiavad lahendusi ja rakendavad neid automaatselt. Võite vaielda, teha kontekstiga seotud otsuseid ja teha toiminguid iseseisvalt ilma regulaarsete dialoogide või konfiguratsioonideta.

Agentse protsessi automatiseerimine (APA) kui tulevikutehnoloogiat

Agentiline protsesside automatiseerimine tähistab järgmist automatiseerimise evolutsioonitaset. Vastupidiselt tavapärastele automatiseerimisvahenditele saavad APA süsteemid läbi viia suunatud protsesside automaatika autonoomsete AI agentide abil. Mitmed agendid täidavad mitmefaasilisi ülesandeid ja koordineeritakse orkestratsioonikihiga, mis võimaldab paindlikku ja kohandatavat automatiseerimist.

Turudünaamika ja tööstuse areng

AI agentide turg kogeb praegu intensiivse kasvu etappi, mida iseloomustab siiski ebakindlus ja liialdus. 3412 veebiseminari all osalenud Gartneri uuring näitab selgelt praegust turuolukorda: 19 protsenti vastanutest teatas, et nende ettevõte oli juba märkimisväärselt investeerinud agent AGI -sse, samas kui 42 protsenti teatas üsna hoolikalt investeeringutest.

Investeerimiskäitumine ja turu küpsus

Need arvud illustreerivad jaotatud turuolukorda: kuigi märkimisväärne osa ettevõtetest on juba investeerinud või kavandavad investeeringuid, on 31 protsenti küsitletutest kas otsustamata või ootavad. See vastumeelsus on täiesti õigustatud, arvestades asjaolu, et paljud praegu saadaolevad pakkumised ei anna lubatud eeliseid.

Sellegipoolest ennustab Gartner reaalsete agentide AI -lahenduste märkimisväärset kasvupotentsiaali. 2028. aastaks peab agent AGI tegema vähemalt 15 protsenti kõigist igapäevastest äriotsustest, võrreldes 2024. aastal null protsendiga. Lisaks eeldatakse, et see on umbes 33 protsenti kõigist ettevõtte tarkvararakendustest Agent AGI komponentide kaudu 2028. aastaks, võrreldes 2024. aastal vähem kui ühe protsendiga.

B2B Hanged: tarneahelad, kauplemine, turuplatsid ja AI toetatud hankimine koos Accio.com-kujutisega: xpert.digital

Lisateavet selle kohta siin:

• Leidke tooteid ja B2B teadmisi koos AI / nõuande ja toetusega

Kvaliteedikontroll ja turu kohandamine

Tuhandete pakkujate ja autentse agendipõhise tehnoloogiaga ettevõtte hinnangulise 130 ettevõtte erinevus näitab eelseisvat turu puhastamist. Ettevõtteid, kes pakuvad reaalseid uuendusi, paistavad silma neist, kes tegutsevad ainult agentide pesemisel.

Sobib selleks:

• Digitaalne ümberkujundamine tehisintellekti šokiprognoosiga: 40% AI projektidest tõrke-kas teie agent on järgmine?

Väljakutsed AI rakendamisel

Reaalsete AI esindajate rakendamine toob kaasa mitmesuguseid väljakutseid, mis ületavad agentide pesemise probleemi. Need väljakutsed selgitavad mõnikord, miks paljud ettevõtted kasutavad vähem nõudlikke, kuid ka vähem tõhusaid lahendusi.

Tehniline keerukus ja infrastruktuuri nõuded

Reaalsete AI agentide integreerimine olemasolevatesse ettevõttesse on tehniliselt nõudlik ja võib olemasolevaid protsesse märkimisväärselt häirida. Paljudel ettevõtetel pole AI töökoormuse tõhusaks haldamiseks vajalikku IT -infrastruktuuri. Cisco uuring näitab, et vaid peaaegu peaaegu veerandil Šveitsi ettevõtetest on paindlikud võrgud, mis sobivad AI rakendusteks.

Piiratud või mastaapsuse puudumise tõttu ei saa enamik ettevõtteid oma praeguse IT -infrastruktuuriga uusi AI -protsesse hallata. Peaaegu kõik nad vajavad suurenenud jõudluse ja aritmeetiliste nõuete täitmiseks täiendavaid graafikaprotsessoreid (GPU -sid).

Andmete kvaliteet ja andmete kättesaadavus

Kvaliteetne, mitmekesised ja juurdepääsetavad andmed on kõigi AI tegevuste põhinõue. Kuid enamik ettevõtteid on selliste andmete esitamisel nõrgad. Peamine probleem on see, et ettevõtte andmeid ei levitata kogu organisatsioonis tsentraalselt hallatavas andmebaasis, vaid silodes.

Need andmesilod ei muuda mitte ainult AI -agentide rakendamist, vaid võivad põhjustada ka vigaseid mudeleid ja valesid järeldusi. Mittetäielikud või ebatäpsed andmed kahjustavad iga AI -lahenduse tõhusust, sõltumata sellest, kas tegemist on reaalse agendi või tavapärase automatiseerimislahendusega.

Kultuurilised ja organisatsioonilised tõkked

AI agentide kasutuselevõtt pole mitte ainult tehniline, vaid ennekõike kultuuriline väljakutse. Töötajad peavad olema valmis loobuma vanadest töömeetoditest ja aktsepteerima uusi tehnoloogiaid. Vastupanu muutustele, mõistmise puudumine ümberkujundamise eeliste ja koolituse puudumine võib edu märkimisväärselt ohustada.

Oskuslike töötajate puudus IT- ja digitaalses piirkonnas on veel üks suur takistus. Ilma õigete anneteta, millel on nii tehniline oskusteave kui ka mõistmine digitaalsetest ärimudelitest, jääb AI-tehnoloogia täielik potentsiaal sageli kasutamata.

Agentide pesemise vältimiseks strateegiad

Ettevõtted, kes soovivad rakendada reaalseid AI agente, peavad õppima agentide pesemist ära tundma ja vältima. See nõuab süstemaatilist lähenemist ja õigeid hindamiskriteeriume.

Reaalsete AI agentide tuvastamine

Reaalseid AI agente iseloomustavad konkreetsed omadused, mis eristavad neid tavapärastest automatiseerimislahendustest. Nad käituvad iseseisvalt ja saavad hakkama ootamatute olukordadega ilma inimese pideva sekkumiseta. Neil on võime õppida oma ümbrusest ja kohandada oma strateegiaid reaalajas.

Oluline eristav funktsioon on autonoomse taju ja andmete kogumise võime. Reaalsed AI esindajad koguvad pidevalt erinevatest allikatest pärit andmeid ja analüüsivad kasutajate käitumist, samuti teksti- ja keeleteavet loodusliku keele töötlemise abil. Sellele analüüsile tuginedes loote tegevuskavad, eraldate keerukad ülesanded alamvõistlusteks ja seada need vastavalt tähtsustama.

Sobib selleks:

• AGENTILINE OTSIOON: AGENTILINE SEOTSE SEO koos hämminguga-kas AI veebibrauser on AI agent või lihtne AI assistent?

Nõuetekohane hooldus pakkuja valikus

AI -lahenduste valimisel peaksid ettevõtted läbi viima põhjaliku hoolsuse. See hõlmab pakkujate tehniliste spetsifikatsioonide, viidete ja juhtumianalüüside üksikasjalikku ülevaadet. Ettevõtted peaksid esitama kriitilisi küsimusi: kas süsteem saab iseseisvalt õppida ja kohaneda? Kas sellel on tõelisi otsustusoskusi? Kas see saab hakkama keerukate, mitmefaasiliste ülesannetega ilma inimese sekkumiseta?

Pilootprojektid ja järkjärguline rakendamine

Gartner soovitab kasutada Agent AI -d ainult siis, kui see pakub selget lisaväärtust või kontrollitavat investeeringutasuvust. Hea algus on AI-agentide kasutamine otsustusolukordades, automatiseerimisrutiinsetes protsessides või töötlemisel, enne kui käsitletakse keerukamaid kasutusjuhtumeid, päringuid enne käsitlemist.

Tulevikuväljavaated ja turu arendamine

Vaatamata praegustele väljakutsetele ja agendi pesemise probleemile tähistab agent AGI AI oskuste olulist arengutappi ja avab uusi turuvõimalusi. Tehnoloogia pakub võimalust kasutada ressursse tõhusamalt, automatiseerida keerulisi ülesandeid ja edendada uuendusi igapäevases ettevõtluses.

Ümberkujundav mõju tööstusele

AI agentidel on transformatiivne mõju, eriti turunduse ja müügi osas. Need võimaldavad ettevõtteid, mis põhinevad enneolematu tõhususega proovide ja eelistuste põhjal ning loovad isikupärastatud kogemusi. Vastupidiselt traditsioonilistele turunduse automatiseerimisplatvormidele, mis töötavad vastavalt fikseeritud reeglitele, saavad reaalsed AI esindajad dünaamiliselt reageerida klientide käitumisele ja kohandada oma strateegiaid vastavalt.

Töökohtade areng

Reaalsete AI agentide arendamine mõjutab ka olulist mõju töömaailmale. Bloombergi luurehinnangu kohaselt sai AI agentide suurenenud kasutamise tõttu 200 000 töökohta elimineerida ainult maailma suurimate pankade seas. See areng rõhutab ettevõtete ja ühiskonna vajadust ennetavalt välja töötada ümberõppe ja täiendõppe programme.

Regulatiivsed arengud

Reaalsete AI agentide suureneva leviku korral mängib ka regulatiivne raamistik suuremat rolli. Ettevõtted peavad arvestama andmekaitset, andmete suveräänsust, teadmisi ja ülemaailmsete eeskirjade järgimist, samuti eelarvamuste ja läbipaistvuse mõisteid nii andmete kui ka algoritmide osas.

Soovitused tegutsemiseks ettevõtetele

Agendi pesemisprobleemi keerukuse ja reaalsete AI esindajate rakendamise väljakutseid silmas pidades peaksid ettevõtted kasutama süstemaatilist lähenemist.

Strateegiline planeerimine ja objektiivne

Ettevõtted peaksid kõigepealt välja töötama selge digitaalse strateegia, mis määratleb, kuidas AI esindajad saavad ettevõtte eesmärkide saavutamisele kaasa aidata. Ebamäärastest eesmärkidest nagu “Me tahame kasutada AI”, ei piisa. Selle asemel tuleks määratleda konkreetsed, mõõdetavad eesmärgid, mis on kohandatud äristrateegiale.

Kompetentsistruktuur ja täiendõpe

Edasise väljaõppe edendamine on vajalik, et võimaldada töötajatel kõigil tasanditel AI -ga toime tulla. Ettevõtted peaksid investeerima edasise koolituse, andmete loomise protsessidesse ja uuenduslike rakendusvaldkondadesse, et rakendada tõhususe suurenemist, protsesside optimeerimist ja uusi ärivõimalusi.

Keskenduge andmekaitsele ja turvalisusele

Andmekaitse ja IT -turvalisuse tagamine on hädavajalik, et minimeerida selliseid riske nagu andmete kuritarvitamine ja tehnoloogia usalduse loomine. Need meetmed mitte ainult ei aita kaasa tõhususe suurenemisele, vaid soodustavad ka AI aktsepteerimist ja jätkusuutlikku kasutamist.

Navigeerige pesemisdilemma agent

Agentide pesemine on märkimisväärne väljakutse ettevõtetele, kes soovivad saada kasu reaalsete AI esindajate eelistest. Olemasolevate tehnoloogiate ümbernimetamise laialdane tava väidetavalt agendipõhistele lahendustele põhjustab ebareaalseid ootusi, ressursside raiskamist ja lõppkokkuvõttes AI projektide kõrge ebaõnnestumise määra.

Edu saavutamiseks peavad ettevõtted õppima eristama reaalseid AI esindajaid tavapärastest automatiseerimislahendustest. See nõuab tehniliste erinevuste sügavat mõistmist, pakkujate valimisel hoolikat hoolsust ja strateegilist lähenemist rakendamisele.

Vaatamata praegustele väljakutsetele pakub reaalsete AI -agentide arendamine tohutut potentsiaali innovatsiooniks ja suureneva tõhususe saavutamiseks. Ettevõtted, kes loovad nüüd õigeid põhitõdesid ja mida agentide pesemise hüpe ei peta, saavad selle tehnoloogia muutvatest võimalustest pikas perspektiivis kasu.

Tulevik pole mitte üksikute ülesannete automatiseerimine, vaid inimeste ja reaalsete AI agentide intelligentses koostöös, kes saavad iseseisvalt õppida, kohandada ja lahendada keerulisi äriprobleeme. Edu võti on muuta see tulevik selguse, realismi ja strateegilise ettenägelikkuse abil.

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ AI strateegia loomine või ümberpaigutamine

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus