Hoiduge lõksust: agentide pesemine paljastatakse – turundusprobleem, mis ohustab teie tehisintellekti projekte!

Investeeri targalt: kuidas ära tunda ehtsaid tehisintellekti agente ja vältida kulukaid vigu

Tehisintellekti kiire areng on toonud kaasa tähelepanuväärse nähtuse, mis kujundab nii tehnoloogiasektorit kui ka ettevõtlusmaailma: nn agentide pesemine. See turundusprobleem on üks olulisemaid väljakutseid ettevõtetele, kes soovivad rakendada päris tehisintellekti agente, ning aitab oluliselt kaasa segadusele ja kõrgele ebaõnnestumise määrale tehisintellekti projektides.

Sobib selleks:

• Tehisintellekti agentide ja tehisintellekti assistentide erinevus: põhjalik analüüs

Agensi pesemise probleemi mõistmine

Agentide pesemine kirjeldab tehnoloogiatööstuses laialt levinud praktikat, kus müüjad turustavad strateegiliselt olemasolevaid tehnoloogiaid, nagu tehisintellekti assistendid, robotprotsesside automatiseerimine või vestlusrobotid, väidetavalt agendipõhiste lahendustena. See ümberbrändimine toimub hoolimata asjaolust, et neil süsteemidel puuduvad sageli ehtsate tehisintellekti agentide olulised omadused. Tuntud konsultatsioonifirma Gartner hindab, et tuhandetest müüjatest pakub tõeliselt autentseid agendipõhiseid tehisintellekti tehnoloogiaid vaid umbes 130.

See praktika pole sugugi juhuslik, vaid järgib väljakujunenud turundusmustrit, mida on juba teistes sektorites täheldatud. Sarnaselt rohepesuga, kus ettevõtted loovad endale keskkonnasõbraliku kuvandi ilma igasuguse aluseta, püüavad agentide pesemist kasutavad tehnoloogiapakkujad teenida kasu tehisintellekti agentide ümber käivast käibest, tegemata vajalikke investeeringuid tegelikku agentide tehnoloogiasse.

Põhimõttelised erinevused päris tehisintellekti agentide ja tavapäraste süsteemide vahel

Agentide pesemise probleemi täielikuks mõistmiseks on oluline mõista ehtsate tehisintellekti agentide ja traditsiooniliste automatiseerimislahenduste põhilisi erinevusi. Tõelisi tehisintellekti agente iseloomustavad mitmed põhijooned, mis eristavad neid tavapärastest süsteemidest.

Autonoomia ja otsustusvõime

Kuigi traditsioonilised automatiseerimisvahendid, näiteks robotiseeritud protsesside automatiseerimine (RPA), järgivad rangelt etteantud reegleid, on tõelised tehisintellekti agendid võimelised tegema autonoomseid otsuseid. Nad saavad reaalajas analüüsida tohutul hulgal andmeid, ära tunda mustreid ja teha nende teadmiste põhjal teadlikke otsuseid ilma pideva inimese järelevalveta. See autonoomia võimaldab neil reageerida asjakohaselt isegi ettearvamatutes olukordades ja kohandada oma strateegiaid vastavalt.

Õppimine ja kohanemisvõime

Tõeliste tehisintellekti agentide teine ​​​​oluline omadus on nende võime pidevalt õppida. Erinevalt reeglipõhistest süsteemidest, mis jäävad staatiliseks, analüüsivad tehisintellekti agendid ajaloolisi andmeid, tuvastavad trende ja ammutavad teadmisi suurtest andmekogumitest. See pidev õppeprotsess võimaldab neil kohaneda uue teabega ja täiustada oma jõudlust, muutudes aja jooksul üha tõhusamaks ja täpsemaks.

Kontekstuaalne mõistmine ja paindlikkus

Kui tavapärased vestlusrobotid järgivad suures osas reeglipõhiseid dialooge ja piirduvad etteantud küsimustele vastamisega, siis tõelised tehisintellekti agendid on võimelised arutlema ja mõistma keerulisi seoseid. Nad saavad lisaks struktureeritud andmete, näiteks arvutustabelite, töötlemisele ka struktureerimata teabe, näiteks e-kirjade või dokumentide kontekstis analüüsida. See võimekus võimaldab neil pikema aja jooksul järgida nüansirikkaid juhiseid ja saavutada iseseisvalt keerulisi ärieesmärke.

Agentide pesemise mõju ettevõtetele

Agentide ebausaldusväärne kasutamine avaldab kaugeleulatuvat negatiivset mõju ettevõtetele, kes soovivad rakendada ehtsaid tehisintellekti lahendusi. See praktika loob otsustajate seas ebareaalseid ootusi, kuna nad usuvad, et omandavad küpset agentide tehnoloogiat, kuigi tegelikult saavad nad vaid täiustatud automatiseerimistööriistu. See ootuste ja tegelikkuse lahknevus aitab oluliselt kaasa tehisintellekti projektide kõrgele ebaõnnestumise määrale.

Majanduslikud tagajärjed ja ressursside raiskamine

Gartner ennustab, et 2027. aasta lõpuks lõpetatakse enam kui 40 protsenti kõigist agendipõhistest tehisintellekti projektidest. Selle peamised põhjused on kasvavad kulud, ebaselged majanduslikud eelised ja ebapiisavad riskikontrolli meetmed. Gartneri vanemanalüütik Anushree Verma selgitab, et enamik neist projektidest on alles algstaadiumis ja said sageli alguse katsetest või kontseptsioonitõestustest, mida õhutab praegune hüpe.

Alusmudelid ei ole sageli veel tehniliselt piisavalt küpsed, et lubatud jõudlust pakkuda. Neil puuduvad vajalikud võimalused keerukate ärieesmärkide iseseisvaks saavutamiseks ega ole nad võimelised pikema aja jooksul järgima nüansirikkaid juhiseid. Need tehnilised piirangud tähendavad, et paljud agendipõhistena turustatavad lahendused ei paku olulist eelist ega tegelikku investeeringutasuvust.

Usalduse kaotus ja turu moonutamine

Agentide petmine mitte ainult ei too kaasa kohest majanduslikku kahju, vaid võib pikas perspektiivis õõnestada ka usaldust tehisintellekti tehnoloogiate vastu. Ettevõtted, kellel on väidetavate tehisintellekti agentidega pettumust valmistavad kogemused, võivad tulevikus kõhelda ehtsate tehisintellekti lahenduste kasutuselevõtul. See võib aeglustada kogu tööstusharu ja lämmatada innovatsiooni.

Sobib selleks:

• Vestlusrobotist peastrateegiks – tehisintellekti supervõimed kahes pakendis: kuidas tehisintellekti agendid ja tehisintellekti assistendid meie maailma revolutsiooniliselt muudavad

Tehniline piiritlemine ja tunnusjooned

Agentide nn. „pesemise“ tuvastamiseks ja vältimiseks on oluline mõista erinevate automatiseerimistehnoloogiate tehnilisi erinevusi ja ära tunda ehtsad tehisintellekti agendid.

Robotiseeritud protsesside automatiseerimine (RPA) versus tehisintellekti agendid

RPA-süsteemid on loodud reeglipõhiste ja korduvate ülesannete automatiseerimiseks. Need matkivad inimese tegevust struktureeritud andmete lugemisel ja töötlemisel, kuid saavad toimida ainult selgelt määratletud olukordades. Kui nad satuvad normist kõrvalekalduvasse olukorda, ei suuda nad automaatselt kohaneda ja peavad sellest inimagenti teavitama.

Tehisintellekti agendid seevastu suudavad täita mitmefaasilisi ülesandeid ja tänu oma otsustusvõimele kohaneda ootamatute olukordadega. Nad lähevad kaugemale lihtsast automatiseerimisest ja muutuvad dünaamilisteks, probleeme lahendavateks üksusteks, mis suudavad protsessi iseseisvalt jätkata isegi siis, kui asjad ei lähe plaanipäraselt.

Vestlusrobotid versus päris tehisintellekti agendid

Traditsioonilised vestlusrobotid suudavad kasutajatele vastata ja teavet inimagendile edastada. Nende vastused põhinevad sageli eelnevalt määratletud skriptidel või loomuliku keele töötlemisel, mis piirab oluliselt nende kasulikkust. Nad saavad ainult reageerida, mitte ennetavalt tegutseda ega teha keerulisi otsuseid.

Tõelised tehisintellekti agendid seevastu tunnevad ära probleemid, leiavad lahendused ja rakendavad neid automaatselt. Nad suudavad arutleda, teha kontekstipõhiseid otsuseid ja sooritada toiminguid iseseisvalt, ilma et oleks vaja reeglipõhiseid dialooge või konfiguratsioone.

Agentsete protsesside automatiseerimine (APA) kui tulevikutehnoloogia

Agentsete protsesside automatiseerimine (APA) esindab automatiseerimise järgmist evolutsioonilist etappi. Erinevalt traditsioonilistest automatiseerimistööriistadest saavad APA-süsteemid teostada sihipärast protsesside automatiseerimist autonoomsete tehisintellekti agentide kaudu. Mitmed agendid täidavad mitmefaasilisi ülesandeid ja neid koordineerib orkestreerimiskiht, mis võimaldab paindlikku ja kohandatavat automatiseerimist.

Turudünaamika ja tööstuse areng

Tehisintellekti agentide turg läbib praegu intensiivse kasvu perioodi, mida iseloomustab ebakindlus ja üleesindatus. Gartneri uuring, milles osales 3412 veebiseminari osalejat, illustreerib selgelt praegust turuolukorda: 19 protsenti vastanutest väitis, et nende ettevõte on juba märkimisväärselt investeerinud agentide tehisintellekti, samas kui 42 protsenti teatas ettevaatlikumatest investeeringutest.

Investeerimiskäitumine ja turu küpsus

Arvud illustreerivad killustatud turusituatsiooni: kuigi märkimisväärne osa ettevõtetest on juba investeerinud või plaanib investeeringuid teha, on 31 protsenti vastanutest kas otsustamata või ootavad edasi. See vastumeelsus on üsna õigustatud, arvestades, et paljud praegu saadaolevad pakkumised ei anna lubatud eeliseid.

Gartner ennustab siiski tõeliste agentide tehisintellekti lahenduste märkimisväärset kasvupotentsiaali. 2028. aastaks peaks agentide tehisintellekt tegema autonoomselt vähemalt 15 protsenti kõigist igapäevastest äriotsustest, võrreldes 0 protsendiga 2024. aastal. Lisaks eeldatakse, et 2028. aastaks on umbes 33 protsendil kõigist ettevõtte tarkvararakendustest agentide tehisintellekti komponendid, võrreldes vähem kui ühe protsendiga 2024. aastal.

B2B hange: tarneahelad, kaubandus, turuplatsid ja tehisintellektil põhinev hankimine ACCIO.com-iga - pilt: Xpert.Digital

Lisateavet selle kohta siin:

• Leidke tooteid ja saage B2B-alaseid teadmisi tehisintellekti / konsultatsiooni ja toe abil

Kvaliteedikontroll ja turu konsolideerimine

Erinevus tuhandete müüjate ja hinnanguliselt 130 ehtsate agendipõhiste tehnoloogiatega ettevõtte vahel viitab eelseisvale turu konsolideerumisele. Tõelist innovatsiooni pakkuvad ettevõtted eristuvad neist, kes tegelevad pelgalt agentide abil toodete või teenuste kasutamisega.

Sobib selleks:

• Digitaalne transformatsioon tehisintellekti abil: šokeeriv ennustus: 40% tehisintellekti projektidest ebaõnnestub – kas teie agent on järgmine?

Tehisintellekti rakendamise väljakutsed

Tõeliste tehisintellekti agentide rakendamine tekitab mitmesuguseid väljakutseid, mis ulatuvad kaugemale agentide hävitamise probleemist. Need väljakutsed selgitavad osaliselt, miks paljud ettevõtted valivad vähem keerukaid, aga ka vähem tõhusaid lahendusi.

Tehniline keerukus ja taristunõuded

Päris tehisintellekti agentide integreerimine olemasolevatesse ettevõtte süsteemidesse on tehniliselt keeruline ja võib oluliselt häirida olemasolevaid protsesse. Paljudel ettevõtetel puudub tehisintellekti töökoormuse tõhusaks haldamiseks vajalik IT-infrastruktuur. Cisco uuring näitab, et vaid umbes veerandil Šveitsi ettevõtetest on tehisintellekti juurutamiseks sobivad paindlikud võrgud.

Enamik ettevõtteid ei suuda oma praeguse IT-infrastruktuuriga uusi tehisintellekti protsesse hallata piiratud või olematu skaleeritavuse tõttu. Peaaegu kõik vajavad suurenenud jõudlus- ja arvutusnõuete rahuldamiseks täiendavaid graafikaprotsessoreid (GPU-sid).

Andmete kvaliteet ja andmete kättesaadavus

Kvaliteetsed, mitmekesised ja kättesaadavad andmed on kõigi tehisintellektiga seotud tegevuste põhinõue. Enamik ettevõtteid on aga selliste andmete pakkumisel halvas positsioonis. Peamine probleem on see, et ettevõtte andmeid ei salvestata tsentraalselt hallatavas andmebaasis, vaid need on hajutatud organisatsioonis eraldi üksustesse.

Need andmesilod mitte ainult ei raskenda tehisintellekti agentide rakendamist, vaid võivad viia ka vigaste mudelite ja valede järeldusteni. Mittetäielikud või ebatäpsed andmed õõnestavad iga tehisintellekti lahenduse tõhusust, olgu see siis tõeline agent või traditsiooniline automatiseerimislahendus.

Kultuurilised ja organisatsioonilised barjäärid

Tehisintellekti agentide kasutuselevõtt ei ole ainult tehniline, vaid ennekõike kultuuriline väljakutse. Töötajad peavad olema valmis loobuma vanadest töömeetoditest ja omaks võtma uusi tehnoloogiaid. Vastuseis muutustele, arusaamatus transformatsiooni eelistest ja ebapiisav koolitus võivad selle edu oluliselt ohustada.

IT- ja digitaalsektoris on oskustööliste puudus veel üks suur takistus. Ilma õigete talentideta, kellel on nii tehnilised teadmised kui ka arusaam digitaalsetest ärimudelitest, jääb tehisintellekti tehnoloogia täielik potentsiaal sageli kasutamata.

Strateegiad ainega pesemise vältimiseks

Ettevõtted, kes soovivad rakendada tõelisi tehisintellekti agente, peavad õppima ära tundma ja vältima agentide nn. „pesemist“. See nõuab süstemaatilist lähenemist ja õigeid hindamiskriteeriume.

Ehtsate tehisintellekti agentide tuvastamine

Tõelisi tehisintellekti agente eristavad spetsiifilised omadused, mis eristavad neid tavapärastest automatiseerimislahendustest. Nad tegutsevad iseseisvalt ja saavad hakkama ootamatute olukordadega ilma pideva inimese sekkumiseta. Neil on võime oma keskkonnast õppida ja oma strateegiaid reaalajas kohandada.

Peamine eristav omadus on autonoomse taju ja andmete kogumise võime. Tõelised tehisintellekti agendid koguvad pidevalt andmeid erinevatest allikatest ja analüüsivad loomuliku keele töötlemise abil kasutajate käitumist, samuti teksti- ja kõneinformatsiooni. Selle analüüsi põhjal loovad nad tegevuskavasid, jagavad keerulised ülesanded alaeesmärkideks ja seavad need vastavalt tähtsuse järjekorda.

Sobib selleks:

• Agentne otsing: SEO segadusega – kas tehisintellektil põhinev veebibrauser on tehisintellekti agent või lihtsalt tehisintellekti assistent?

Tarnija valiku hoolsuskohustus

Tehisintellekti lahenduste valimisel peaksid ettevõtted läbi viima põhjaliku auditi. See hõlmab müüjate tehniliste spetsifikatsioonide, viidete ja juhtumiuuringute üksikasjalikku ülevaatamist. Ettevõtted peaksid esitama kriitilisi küsimusi: kas süsteem suudab iseseisvalt õppida ja kohaneda? Kas sellel on tegelikud otsustusvõimed? Kas see saab hakkama keerukate, mitmeastmeliste ülesannetega ilma inimese sekkumiseta?

Pilootprojektid ja etapiviisiline rakendamine

Gartner soovitab agendipõhist tehisintellekti kasutada ainult siis, kui see pakub selget lisaväärtust või tõendatavat investeeringutasuvust. Hea alguspunkt on tehisintellekti agentide kasutamine otsuste tegemiseks, rutiinsete protsesside automatiseerimiseks või lihtsate päringute käsitlemiseks enne keerukamate kasutusjuhtumite lahendamist.

Tulevikuväljavaated ja turu areng

Vaatamata praegustele väljakutsetele ja agentide poolt tekitatud kahjude probleemile tähistab agentide tehisintellekt olulist sammu edasi tehisintellekti võimekuses ja avab uusi turuvõimalusi. Tehnoloogia pakub potentsiaali ressursside tõhusamaks kasutamiseks, keerukate ülesannete automatiseerimiseks ja innovatsiooni edendamiseks igapäevatöös.

Muutuslikud mõjud tööstusharudele

Tehisintellektil põhinevatel agentidel on murranguline mõju, eriti turunduses ja müügis. Need võimaldavad ettevõtetel enneolematu tõhususega kliente ostumustrite ja eelistuste põhjal segmenteerida ning luua personaalseid kogemusi. Erinevalt traditsioonilistest turundusautomaatika platvormidest, mis toimivad fikseeritud reeglite järgi, saavad tõelised tehisintellektil põhinevad agendid dünaamiliselt reageerida klientide käitumisele ja oma strateegiaid vastavalt kohandada.

Töökohtade areng

Tõeliste tehisintellekti agentide arendamisel on märkimisväärne mõju ka töömaailmale. Bloomberg Intelligence'i hinnangul võib tehisintellekti agentide suurenenud kasutamine ainuüksi maailma suurimates pankades lähitulevikus kaasa tuua 200 000 töökoha kadumise. See areng rõhutab ettevõtete ja ühiskonna vajadust arendada ennetavalt ümber- ja täiendõppe programme.

Regulatiivsed arengud

Tõeliste tehisintellekti agentide üha suurema levikuga mängivad suuremat rolli ka regulatiivsed raamistikud. Ettevõtted peavad arvestama andmekaitse, andmete suveräänsuse, ülemaailmsete regulatsioonide tundmise ja järgimisega, samuti eelarvamuste ja läbipaistvuse kontseptsioonidega nii andmete kui ka algoritmide osas.

Soovitused ettevõtetele

Arvestades agentide pesemise probleemi keerukust ja päris tehisintellekti agentide rakendamisega kaasnevaid väljakutseid, peaksid ettevõtted lähenema sellele süstemaatiliselt.

Strateegiline planeerimine ja eesmärkide seadmine

Ettevõtted peaksid kõigepealt välja töötama selge digistrateegia, mis määratleb, kuidas tehisintellekti agendid saavad ärieesmärkide saavutamisele kaasa aidata. Ebamäärased eesmärgid, näiteks „Me tahame tehisintellekti kasutada”, ei ole piisavad. Selle asemel tuleks määratleda konkreetsed, mõõdetavad eesmärgid, mis on kooskõlas äristrateegiaga.

Oskuste arendamine ja täiendkoolitus

Täiendõppe edendamine on oluline, et anda töötajatele igal tasandil võimalus tehisintellektiga tõhusalt töötada. Ettevõtted peaksid strateegiliselt investeerima koolitusse, andmepõhistesse otsustusprotsessidesse ja uuenduslikesse rakendustesse, et saavutada tõhususe suurenemine, protsesside optimeerimine ja uued ärivõimalused.

Keskenduge andmekaitsele ja -turvalisusele

Andmekaitse ja IT-turvalisuse tagamine on oluline selliste riskide minimeerimiseks nagu andmete väärkasutamine ja tehnoloogia vastu usalduse suurendamiseks. Need meetmed mitte ainult ei aita kaasa tõhususe suurendamisele, vaid edendavad ka tehisintellekti aktsepteerimist ja jätkusuutlikku kasutamist.

Agentide pesemise dilemma lahendamine

Agentide nn. „pesemine“ on ettevõtetele, kes soovivad tõeliste tehisintellekti agentide eeliseid ära kasutada, märkimisväärne väljakutse. Olemasolevate tehnoloogiate ümberbrändimine väidetavalt agentidel põhinevateks lahendusteks toob kaasa ebareaalsed ootused, ressursside raiskamise ja lõppkokkuvõttes kõrge ebaõnnestumise määra tehisintellekti projektides.

Edu saavutamiseks peavad ettevõtted õppima eristama tõelisi tehisintellekti agente traditsioonilistest automatiseerimislahendustest. See nõuab tehniliste erinevuste sügavat mõistmist, hoolikat hoolsust müüjate valikul ja strateegilist lähenemist juurutamisele.

Vaatamata praegustele väljakutsetele pakub tõeliste tehisintellekti agentide arendamine tohutut potentsiaali innovatsiooniks ja efektiivsuse suurendamiseks. Ettevõtted, kes panevad praegu õige aluse ega lase end agentide pesemise hüpest eksitada, saavad pikas perspektiivis selle tehnoloogia murrangulistest võimalustest kasu.

Tulevik ei peitu pelgalt üksikute ülesannete automatiseerimises, vaid intelligentse koostöö loomisel inimeste ja tõeliste tehisintellekti agentide vahel, kes suudavad iseseisvalt õppida, kohaneda ja lahendada keerulisi äriprobleeme. Edu võti peitub selle tuleviku kujundamises selguse, realismi ja strateegilise visiooni 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