Digitális átalakulás a mesterséges intelligencia-sokk előrejelzéssel: Az AI projektek 40% -a hibás-az ügynöke a következő?

Sikertelen automatizálás: A brutális igazság a mesterséges intelligencia fejlesztési projektekről

Évekig a digitális átalakulás az automatizálás és a hatékonyság aranykorát ígérte. Különösen a mesterséges intelligencia által vezérelt ügynököket hirdetik a jövő digitális alkalmazottaiként, akiktől azt várják, hogy tehermentesítsék az emberi munkaerőt és forradalmasítsák az üzleti folyamatokat. A valóság azonban más képet fest: a fejlesztési projektek több mint egyharmada az összeomlás szélén áll, és az eufória egyre inkább kiábrándulásba torkollik. Ez az ígéret és a valóság közötti eltérés alapvető kérdéseket vet fel a technológia tényleges érettségével és gyakorlati előnyeivel kapcsolatban.

Mik azok a mesterséges intelligencia ágensek, és miért tekintik őket forradalminak?

A mesterséges intelligencia által működtetett ágensek alapvetően különböznek a hagyományos automatizálási eszközöktől. Míg a klasszikus szoftvermegoldások, mint például a Zapier vagy a Make, rögzített szabályok szerint működnek, a mesterséges intelligencia által működtetett ágensek az érzékelési, döntéshozatali és cselekvési képességeket egy autonóm rendszerben egyesítik. A helyzettől függően eldönthetik, hogy melyik művelet a megfelelő következő lépés, ahelyett, hogy mindig ugyanazt a mintát követnék.

Ezek a fejlett számítógépes programok úgy vannak kialakítva, hogy önállóan működjenek, döntéseket hozzanak és intézkedéseket hozzanak folyamatos emberi beavatkozás nélkül. Képesek adatokat elemezni, tapasztalatokból tanulni és alkalmazkodni a változó körülményekhez. Az egyszerűbb automatizálási eszközökkel ellentétben a mesterséges intelligencia által vezérelt ágensek képesek összetett feladatokat kezelni és kiszámíthatatlan helyzetekhez alkalmazkodni.

A látszólag logikus következtetések és a valódi cselekvési képesség ötvözése bizonyított útnak tekinthető a hatékonyabb, univerzálisabb mesterséges intelligenciarendszerek felé. Az ügynök már nem egyszerűen csak termékinformációkat keres és ajánlásokat tesz, hanem a szolgáltató weboldalán is navigál, űrlapokat tölt ki, és lebonyolítja a vásárlást – kizárólag egy rövid utasítás és a tanult folyamatok alapján.

Alkalmas:

• AI-ügynökök a CRM-ben: Az ígéret és a valóság között

A megnövekedett termelékenység ígérete

Az MI-ügynökök vállalkozások számára nyújtott potenciális előnyei első pillantásra lenyűgözőnek tűnnek. A tanulmányok valóban pozitív eredményeket mutatnak: A Massachusetts Institute of Technology és a Stanford Egyetem által 5179 ügyfélszolgálati alkalmazott adatain alapuló tanulmány szerint a MI-ügynök által támogatott alkalmazottak 13,8 százalékkal produktívabbak voltak, mint azok, akik nem rendelkeztek hozzáféréssel. Egy nemrégiben készült tanulmány szerint a MI-ügynökök akár 60 százalékkal is növelhetik a csapat termelékenységét.

A mesterséges intelligencia által vezérelt ügynököktől elvárják, hogy a feladatok széles skáláját kezeljék, az időpontok ütemezésétől és az utazások lefoglalásától kezdve a kutatáson és a jelentéskészítésen át. Automatizálhatják az ismétlődő és időigényes feladatokat, felszabadítva az emberi alkalmazottakat, hogy a stratégiai és kreatív törekvésekre összpontosíthassanak. Képzeljen el egy mesterséges intelligencia által vezérelt ügynököt, amely automatikusan feldolgozza a számlákat, jelentéseket generál és megbeszéléseket ütemez, lehetővé téve az alkalmazottak számára, hogy az emberi szakértelmet igénylő összetettebb feladatokra koncentráljanak.

Az alkalmazások gyakorlatilag az üzleti élet minden területét lefedik. Az ügyfélszolgálatban a mesterséges intelligencia által támogatott ügynökök személyre szabott támogatást nyújthatnak a nap 24 órájában, természetes nyelvi feldolgozást alkalmazva az ügyfelek kérdéseinek kezelésére, és a problémákat csak szükség esetén továbbítva az emberi képviselőknek. Az informatikai támogatásban az automatizált hibaelhárításban segítenek a problémák azonosításával, elemzésével és megoldásával. A pénzügyi és biztosítási rendszerekben az adatokban található minták és rendellenességek elemzésével képesek észlelni és megelőzni a csalárd tevékenységeket.

A rideg valóság: Miért vallanak kudarcot a mesterséges intelligencia ügynökei?

A biztató kilátások ellenére a valóság kijózanító. A Gartner piackutató cég előrejelzése szerint a jelenleg tervezett vagy használatban lévő mesterséges intelligencia ágens projektek több mint 40 százaléka 2027-re megszűnik. Ez az előrejelzés három fő okra épül: a növekvő költségekre, a vállalatok befektetéseinek megtérülésének hiányára és a nem megfelelő kockázatkezelésre.

Anushree Verma, a Gartner vezető elemzője a következőképpen magyarázza a helyzetet: A legtöbb ágensalapú MI-projekt jelenleg korai kísérleti fázisban van, vagy még mindig a felhajtás vezérli és rosszul alkalmazzák. Sok MI-felhasználó még mindig nem érti, hogy valójában mennyire drágák és összetettek az MI-ágensek, ha teljes vállalatokra skálázzák őket.

Műszaki hiányosságok és minőségi problémák

Az alapvető probléma a jelenlegi rendszerek technikai éretlenségében rejlik. A Gartner elemzői szerint az ügynökségi MI-képességeket ígérő több mint 1000 eszköz közül csak mintegy 130 váltja be ezt az ígéretet. A legtöbb ügynökségi MI-ígéret nem rendelkezik jelentős értékkel vagy megtérüléssel, mivel nem elég fejlettek ahhoz, hogy önállóan elérjék az összetett üzleti célokat, vagy hogy minden alkalommal részletesen kövessék az utasításokat.

A problémák különösen akkor válnak nyilvánvalóvá, amikor a mesterséges intelligencia által vezérelt ügynökök összetett, többlépcsős feladatokkal szembesülnek. A Salesforce egyik benchmarkja azt mutatja, hogy még a csúcsmodellek, mint például a Gemini 2.5 Pro, is csak 58 százalékos sikerességi arányt érnek el az egyszerű feladatokban. A teljesítmény drámaian, 35 százalékra csökken a hosszabb párbeszédek során. Amint több beszélgetési körre van szükség a hiányzó információk összegyűjtéséhez a további kérdések révén, a teljesítmény jelentősen csökken.

Egy másik, a pénzügyi szektorban mért referenciaérték hasonlóan kijózanító eredményeket mutat: a tesztelt legjobban teljesítő modell, az OpenAI o3-asa, mindössze 48,3 százalékos pontosságot ért el, átlagosan 3,69 dolláros válaszköltséggel. Bár a modellek képesek alapvető adatok kinyerésére dokumentumokból, nem biztosítják azt a mélyreható pénzügyi érvelést, amely szükséges lenne az elemzői munka valódi kiegészítéséhez vagy helyettesítéséhez.

Az exponenciálisan növekvő hibavalószínűség problémája

A mesterséges intelligencia által vezérelt ügynökök egyik különösen problematikus jellemzője a kumulatív hibákra való hajlamuk. A Patronus AI, egy startup, amely segít a vállalatoknak a mesterséges intelligencia technológiájának értékelésében és optimalizálásában, megállapította, hogy egy olyan ügynök, amelynek lépésenkénti hibaszázaléka a 100. lépésig egy százalék, 63 százalékos valószínűséggel hibázik. Minél több lépésre van szüksége egy ügynöknek egy feladat elvégzéséhez, annál nagyobb a valószínűsége annak, hogy valami rosszul sül el.

Ez a matematikai valóság megmagyarázza, hogy a pontosság látszólag kis javulása miért lehet aránytalanul nagy hatással az összteljesítményre. Bármelyik lépésben elkövetett hiba a teljes feladat meghiúsulásához vezethet. Minél több lépésből áll a folyamat, annál nagyobb az esélye annak, hogy valami rosszul sül el a vége előtt.

Biztonsági kockázatok és új támadási vektorok

A Microsoft kutatói legalább tíz új kategóriát azonosítottak a mesterséges intelligencia alapú ügynökök meghibásodásaiban, amelyek veszélyeztethetik a mesterséges intelligencia alapú alkalmazások vagy környezetek biztonságát vagy védelmét. Ezek az új hibamódok magukban foglalják az ügynökök kompromittálódását, a rosszindulatú ügynökök beszivárgását a rendszerbe, vagy a támadók által irányított ügynökök általi legitim mesterséges intelligencia alapú munkaterhelések megszemélyesítését.

Különösen aggasztó a „memóriamérgezés” jelensége. A Microsoft kutatói egy esettanulmányban kimutatták, hogy egy e-maileket elemző és azok tartalmán alapuló műveleteket végrehajtó MI-ügynök könnyen veszélyeztethető, ha nincs megvédve az ilyen támadásoktól. Az ügynök tudásbázisát vagy memóriáját módosító parancsot tartalmazó e-mail küldése nem szándékos műveletekhez vezet, például bizonyos témájú üzenetek továbbításához a támadónak.

A gazdasági kihívások

Robbanásszerűen növekvő megvalósítási költségek

Az MI-ügynökök bevezetésének költségei drámaian eltérnek a hatókörtől és a bonyolultságtól függően. Az alapvető megoldásokat igénylő kisvállalkozások számára az egyszerű MI-csomagok általában havi 0 és 30 dollár közötti árat kínálnak. A középvállalkozások esetében a bevezetési költségek 50 000 és 300 000 dollár között mozoghatnak, míg a vállalati szintű MI-kezdeményezésekkel rendelkező nagyvállalatoknak az első évben 500 000 és 5 millió dollár közötti beruházásra kell számítaniuk.

A valódi költségek azonban messze túlmutatnak a kezdeti megvalósítási költségeken. A vállalatoknak figyelembe kell venniük a speciális szerverek és GPU-klaszterek hardverköltségeit, a szoftverlicenc-díjakat, az adattárolási megoldásokat és a felhőalapú számítástechnikai erőforrásokat. Ezenkívül az adatok előkészítése – amely gyakran a mesterséges intelligencia projektek legidőigényesebb része – jelentős beruházást igényel. A Gartner kutatása szerint a szervezetek jellemzően 20 000 és 500 000 dollár közötti összeget költenek a kezdeti mesterséges intelligencia infrastruktúrára, a projekt hatókörétől függően.

A bizonytalan megtérülés problémája

Különösen problematikus szempont a mesterséges intelligencia által támogatott ágensek tényleges előnyeinek számszerűsítésének nehézsége. Míg a hagyományos automatizálási megoldások gyakran egyértelmű költségmegtakarítást kínálnak a létszámcsökkentés vagy a hatékonyságnövekedés révén, a mesterséges intelligencia által támogatott ágensek megtérülése (ROI) nehezebben mérhető. A siker mérésére szolgáló paramétereket módosítani kell, mivel a befektetés megtérülése nem határozható meg közvetlenül.

Az optimista várakozások ellenére – egy felmérés szerint a vállalatok 62 százaléka 100 százalék feletti megtérülést (ROI) vár az ágensalapú mesterséges intelligenciától – a valóság gyakran elmarad ettől. Sok kísérleti projekt nem kerül át az éles környezetbe, mert az ígért hozzáadott érték nem valósul meg, vagy a megvalósítási költségek meghaladják a várt megtakarítást.

Ügynökmosás: A marketingprobléma

További zavart fokozó tényező az úgynevezett „ügynökmosás”. Sok gyártó a meglévő technológiákat, például a mesterséges intelligencia asszisztenseket, a robotizált folyamatautomatizálást vagy a chatbotokat állítólagosan ügynökalapú megoldásokká nevezi át, annak ellenére, hogy ezek gyakran hiányoznak a valódi ügynökök legfontosabb jellemzőiből. A Gartner becslése szerint a több ezer gyártó közül csak mintegy 130 kínál valóban hiteles ügynökalapú mesterséges intelligencia technológiákat.

Ez a gyakorlat irreális elvárásokat ébreszt a vállalatok körében, amelyek azt hiszik, hogy kiforrott ügynöktechnológiát alkalmaznak, miközben a valóságban csak továbbfejlesztett automatizálási eszközöket kapnak. A valódi MI-ügynökök és a hagyományos automatizálási megoldások közötti összetévesztés jelentősen hozzájárul a magas hibaszázalékhoz.

Bővebben itt:

• Keressen termékeket és a B2B betekintést az AI / tanácsadással és támogatással

Konkrét kihívások a gyakorlatban

Integráció a meglévő rendszerekbe

Az egyik legnagyobb gyakorlati akadály a mesterséges intelligencia által vezérelt ügynökök integrálása a meglévő informatikai környezetbe. Az integráció valódi kihívást jelenthet, mivel a vállalatoknak biztosítaniuk kell, hogy a mesterséges intelligencia által vezérelt ügynökök zökkenőmentesen integrálódjanak a meglévő infrastruktúrájukba. Ez az integráció gyakran jelentős módosításokat igényel a meglévő rendszereken, és költséges zavarokhoz vezethet a folyamatban lévő üzleti folyamatokban.

Sok meglévő vállalati rendszert nem úgy terveztek, hogy autonóm MI-ügynökökkel működjön együtt. A szükséges API-interfészek, adatformátumok és biztonsági protokollok gyakran teljes újratervezést igényelnek. Ez a technikai bonyolultság hosszabb megvalósítási időhöz és magasabb költségekhez vezet, mint eredetileg várták.

Alkalmas:

• AI független és átmeneti adatokat átfogó AI platform AI-integrációja minden vállalati ügy számára

Adatvédelmi és megfelelőségi kérdések

A mesterséges intelligencia által működtetett ügynökök használata kérdéseket vet fel az adatvédelemmel és az olyan törvényeknek való megfeleléssel kapcsolatban, mint a GDPR. A vállalatoknak biztosítaniuk kell ügyfeleik adatainak védelmét és a vonatkozó törvények betartását. Az ügynökök érzékeny adatokhoz való hozzáférése és azok feldolgozása jelentősen növeli az adatvédelmi kockázatokat.

Az autonóm mesterséges intelligenciarendszerek részben kikerülnek az emberi irányítás alól, új sebezhetőségeket teremtve. Hálózatba kapcsolt, többágenses rendszerekben emergens hatások léphetnek fel, amelyek kiszámíthatatlanná teszik a viselkedésüket. A teljesen autonóm ágensek váratlan módon viselkedhetnek, ami jogi és etikai aggályokat vet fel.

Szervezeti ellenállás

Egy gyakran alábecsült tényező a munkaerőn belüli ellenállás. Az MI-ügynökökön keresztüli automatizálás munkahelyi változásokhoz és munkahelyek elvesztéséhez vezethet. A vállalatoknak fel kell készülniük ezekre a változásokra, és intézkedéseket kell tenniük alkalmazottaik támogatására. A munkavállalókat meg kell győzni a MI-ügynökök előnyeiről ahhoz, hogy hatékonyan tudják használni azokat.

A sikeres bevezetés nemcsak műszaki szakértelmet igényel, hanem változásmenedzsmentet és képzési programokat is. A munkaerő elfogadása és aktív támogatása nélkül még a technikailag kifinomult bevezetés is kudarcot vall az emberi tényezők miatt.

Miért nem sikerülnek a jelenlegi megközelítések

A valós üzleti folyamatok összetettsége

Sok mesterséges intelligencia alapú ügynököt úgy terveztek, hogy ellenőrzött környezetben működjön, de a valós üzleti folyamatok sokkal összetettebbek és kiszámíthatatlanabbak. A szabályalapú rendszerek bizonyos fokú sérülékenységet mutatnak, ami azt jelenti, hogy összeomolhatnak, ha olyan helyzetekkel szembesülnek, amelyeket a fejlesztőik nem láttak előre. Sok munkafolyamat sokkal kevésbé kiszámítható, váratlan fordulatok és a lehetséges eredmények széles skálája jellemzi őket.

Azok a mesterséges intelligencia ágensek, amelyek jól teljesítenek kontrollált tesztelési környezetekben, gyakran kudarcot vallanak, amikor a valós üzleti környezetek összetettségével és kiszámíthatatlanságával szembesülnek. Előfordulhat, hogy figyelmen kívül hagyják a kulcsfontosságú kontextuális információkat, vagy rossz döntéseket hoznak, ha kétértelműséggel szembesülnek.

Túlbecsült autonómia

Az egyik alapvető probléma a jelenlegi MI-ügynökök tényleges autonómiájának túlbecslése. A legtöbb úgynevezett autonóm rendszer továbbra is jelentős emberi felügyeletet és beavatkozást igényel. A teljesen önállóan működő ágensek a hasznosság és a kiszámíthatatlanság közötti szűk ölyvben mozognak. A teljes autonómia ideálisnak hangzik, amíg az ügynök rossz városba nem foglal utat, vagy nem küld ellenőrizetlen e-mailt egy fontos ügyfélnek.

A jelenlegi mesterséges intelligencia modellek nem rendelkeznek a szükséges képességekkel ahhoz, hogy önállóan elérjék az összetett üzleti célokat, és nem képesek árnyalt utasításokat követni hosszabb időn keresztül. Ez a korlátozás gyakran megakadályozza az ígért automatizálás megvalósulását, és továbbra is szükség van emberi felügyeletre.

Sikeres megvalósítási stratégiák

Konkrét használati esetekre összpontosítva

A számos kihívás ellenére valóban vannak sikeres MI-ügynökalkalmazások. A kulcs abban rejlik, hogy a konkrét, jól meghatározott használati esetekre összpontosítsunk, ahelyett, hogy univerzális megoldásokat próbálnánk létrehozni. A sikeres szervezetek a használati esetek rangsorolására és adaptálására koncentráltak. Azok a döntéshozók, akik minden MI-lehetőséget megragadnak, valószínűleg több sikertelen projektet valósítanak meg.

Egy bevált megközelítés a mesterséges intelligencia alapú ágensek használata döntéshozatalhoz, rutinfolyamatok automatizálásához vagy egyszerű lekérdezések kezeléséhez. Ezek a korlátozott, egyértelműen meghatározott feladatok nagyobb valószínűséggel járnak sikerrel, mint az összetett, kétértelmű üzleti folyamatok teljes automatizálására tett kísérlet.

Lépésről lépésre történő megvalósítás

A pragmatikus megközelítés a mesterséges intelligencia alapú ügynökök fokozatos bevezetése. Ahelyett, hogy egyszerre próbálnának meg teljes üzleti egységeket átalakítani, a vállalatoknak kisebb, könnyebben kezelhető projektekkel kell kezdeniük. A kisebb vállalatok minimalizálhatják költségeiket mesterséges intelligencia alapú telefonszolgáltatások és előre elkészített megoldások használatával, amelyek kevesebb előzetes beruházást igényelnek, mint az egyedi tervezésű rendszerek.

A sikeres szakaszos bevezetés egyik példája egy közepes méretű biztosítótársaság, amely mesterséges intelligenciát vezetett be a kárigények feldolgozásához és az ügyfélszolgálathoz. A 425 000 dolláros kezdeti befektetés ellenére a rendszer 13 hónapon belül pozitív megtérülést ért el, és három év alatt összesen 1,2 millió dolláros megtakarítást és bevételnövekedést eredményezett.

Az irányítás és a kockázatkezelés fontossága

A döntéshozatali intelligenciára használt mesterséges intelligencia ágensek nem csodaszerek és nem is tévedhetetlenek. Használatuk mellett hatékony irányítást és kockázatkezelést kell végezni. Az emberi döntésekhez továbbra is elegendő tudásra, adatra és mesterséges intelligencia szakértelemre van szükség.

Egy hatékony irányítási keretrendszernek egyértelmű irányelveket kell tartalmaznia a mesterséges intelligencia által működtetett ágensek monitorozására és ellenőrzésére. Ez magában foglalja a hibák észlelésére és kijavítására szolgáló mechanizmusokat, az ágensek teljesítményének rendszeres ellenőrzését, valamint az emberi beavatkozást igénylő helyzetek egyértelmű eszkalációs útvonalait.

Jövőbeli kilátások: Reális elvárások

Hosszú távú trendek a rövid távú kudarcok ellenére

A jelenlegi kihívások ellenére a Gartner azt jósolja, hogy a mesterséges intelligencia által vezérelt ügynökök hosszú távon jelentős szerepet fognak játszani. 2028-ra a mindennapi munkahelyi döntések körülbelül 15 százalékát várhatóan ügynöki eszközök fogják kezelni – szemben a 2024-es 0 százalékkal. Továbbá a vállalati szoftvermegoldások 33 százaléka várhatóan mesterséges intelligencia által vezérelt ügynököket fog tartalmazni 2028-ra, szemben a 2024-es kevesebb mint egy százalékkal.

Ezek az előrejelzések arra utalnak, hogy a jelenlegi problémákat egy még fiatal technológia fejlődési szakaszában lévő nehézségeiként kell értelmezni. Az alapvető koncepciók ígéretesek, de a megvalósításnak még érettnek kell lennie, és alkalmazkodnia kell a mindennapi üzleti élet realitásaihoz.

A realisztikus értékelések szükségessége

Az AI-ügynökprojektek magas kudarcarányát nem szabad a technológia általános kudarcaként értelmezni, hanem inkább a irreális elvárások és az éretlen megvalósítási stratégiák figyelmeztető jeleként. A kudarcot vallott projekteknek nem mindig szabad negatív üzenetet küldeniük a vezérigazgatók számára. Fontos megünnepelni a kudarcokat ezen a területen, mivel ez elősegíti a kísérletezés kultúráját, függetlenül attól, hogy az ötlet eljut-e a gyártásig.

Ez a gyakorlat iteratív kísérletezéshez és jobb eredményekhez is vezethet. Fontos tudni, hogy mikor a mesterséges intelligencia a megfelelő eszköz, és mikor nem, hogy elkerüljük az időpazarlást egy vesztes leosztásra.

Alkalmas:

• Ez az AI platform 3 döntő üzleti területet egyesít: Beszerzéskezelés, üzleti fejlesztés és intelligencia

Stratégiai ajánlások vállalatok számára

Reális célkitűzés és elváráskezelés

A vállalatoknak reális elvárásokkal kell megközelíteniük a mesterséges intelligencián alapuló ügynöki kezdeményezéseiket. A forradalmi átalakulások elérése helyett a fokozatos fejlesztésekre kell összpontosítaniuk. Az ágensek mesterséges intelligenciájának valódi előnyeinek kiaknázása érdekében a vállalatoknak nemcsak az egyes feladatok automatizálására kell összpontosítaniuk, hanem a vállalati szintű termelékenység növelésére is.

Jó kiindulópont lehet a mesterséges intelligencia által vezérelt ügynökök használata konkrét, mérhető, egyértelmű üzleti értékkel bíró feladatokhoz. A cél ennek az üzleti értéknek a maximalizálása kell, hogy legyen – legyen szó akár alacsonyabb költségekről, jobb minőségről, nagyobb sebességről vagy jobb skálázhatóságról.

Befektetés az alapvető tényezőkbe

Komplex MI-ügynökök bevezetése előtt a vállalatoknak biztosítaniuk kell az alapok szilárdságát. Ez magában foglal egy szilárd adatstratégiát, egy hatékony adatkezelést és egy robusztus technológiai platformot. A rossz adatminőség az MI-projektek több mint 70 százalékának kudarcának az oka. A MI-rendszerek nem tudják betartani az ígéreteiket kiváló minőségű, releváns és jól kezelt adatok nélkül.

Belső szakértelem építése

A mesterséges intelligencia ágenseinek sikeres bevezetése speciális készségeket igényel, amelyekkel sok szervezet nem rendelkezik. A vállalatoknak vagy belső mesterséges intelligencia képességek fejlesztésébe kell befektetniük, vagy stratégiai partnerségeket kell kialakítaniuk tapasztalt szolgáltatókkal. A belső képességek fejlesztése jellemzően 250 000 és 1 millió dollár közötti költséggel jár a közepes méretű projektek esetében, beleértve a speciális fejlesztők felvételét és a fejlesztőeszközök beszerzését.

Fordulópont a mesterséges intelligencia ügynökei számára

A mesterséges intelligencia ágensprojektjeinek magas kudarcaránya jelentős fordulópontot jelent a technológia fejlődésében. A kezdeti eufória átadja a helyét a lehetőségek és korlátok realisztikusabb értékelésének. Ez a kiábrándultság azonban nem feltétlenül negatív – jobb, átgondoltabb megvalósítási stratégiákhoz vezethet.

Maga a technológia nem a probléma. A mesterséges intelligencia által támogatott ügynökökben minden bizonnyal megvan a potenciál az üzleti folyamatok javítására és új lehetőségek megnyitására. A probléma a felfújt elvárások és a jelenlegi technológiai valóság közötti ellentmondásban rejlik. Azok a vállalatok, amelyek a mesterséges intelligencia által támogatott ügynököket csodaszernek tekintik, vagy túl sokat próbálnak túl hamar elérni, valószínűleg azon 40 százalék közé tartoznak, amelyeknek 2027-re fel kell hagyniuk projektjeikkel.

A mesterséges intelligencia által fejlesztett ügynökökkel való sikerhez pragmatikus, fokozatos megközelítésre van szükség, amely a konkrét, egyértelmű üzleti értékkel bíró felhasználási esetekre összpontosít. A vállalatoknak fel kell készülniük arra, hogy befektessenek a szükséges alapokba – az adatminőségtől a belső készségfejlesztésig. A legfontosabb, hogy megértsék, hogy a mesterséges intelligencia által fejlesztett ügynökök nem helyettesítik a megalapozott üzleti stratégiát és a robusztus projektmenedzsment gyakorlatokat.

Az elkövetkező évek megmutatják, mely vállalatok tanulnak a jelenlegi kudarcokból, és melyek integrálják sikeresen a mesterséges intelligencia ágenseit üzleti folyamataikba. A nyertesek azok lesznek, akiknek reális elvárásaik vannak, módszeresen járnak el, és hajlandóak hosszú távon befektetni ebbe a technológiába, ahelyett, hogy gyors megoldásokra hagyatkoznának.

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Az AI stratégia létrehozása vagy átrendezése

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

 

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

 

 

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus