Waspadalah terhadap kasus ini: Cuci agen memaparkan masalah pemasaran yang membahayakan proyek-proyek AI-nya!

Investasikan dengan benar: Bagaimana mengenali agen AI nyata dan menghindari kegagalan mahal

Perkembangan cepat kecerdasan buatan telah menyebabkan fenomena luar biasa yang membentuk industri teknologi dan dunia korporat: pencuci agen yang disebut SO. Masalah pemasaran ini adalah salah satu tantangan terpenting bagi perusahaan yang ingin menerapkan agen AI nyata dan berkontribusi secara signifikan terhadap kebingungan dan tingkat kegagalan yang tinggi dalam proyek AI.

Cocok untuk:

• Perbedaan antara agen AI dan asisten AI: Analisis komprehensif

Memahami masalah pencucian agen

Agen Washing menggambarkan praktik luas dalam industri teknologi, di mana penyedia secara strategis memasarkan teknologi yang ada seperti asisten AI, otomatisasi proses berbasis robot atau chatbots sebagai solusi berbasis agen. Renaming ini terjadi meskipun sistem ini sering tidak memiliki fitur yang menentukan dari agen AI nyata. Gartner, perusahaan konsultan terkenal, memperkirakan bahwa ribuan penyedia hanya menawarkan sekitar 130 teknologi AI berbasis agen otentik.

Praktik ini tidak muncul secara tidak sengaja, tetapi mengikuti pola pemasaran yang sudah mapan yang telah diamati di bidang lain. Mirip dengan Greenwashing, di mana perusahaan meminjamkan citra ramah lingkungan tanpa dasar yang tepat, penyedia teknologi di agen mencuci mencoba mendapat manfaat dari hype saat ini untuk membuat agen AI tanpa melakukan investasi yang diperlukan dalam teknologi agen nyata.

Perbedaan mendasar antara agen AI nyata dan sistem konvensional

Untuk sepenuhnya memahami masalah pencucian agen, penting untuk menangkap perbedaan mendasar antara agen AI otentik dan solusi otomatisasi tradisional. Agen AI nyata ditandai oleh beberapa fitur utama yang secara fundamental membedakannya dari sistem konvensional.

Keterampilan otonomi dan keputusan

Sementara alat otomatisasi tradisional seperti robot proses otomatisasi (RPA) mengikuti aturan yang telah ditentukan sebelumnya, agen AI nyata memiliki kemampuan untuk membuat pengambilan keputusan yang otonom. Anda dapat menganalisis sejumlah besar data secara real time, mengenali pola dan membuat keputusan yang ditetapkan dengan baik berdasarkan temuan ini tanpa pengawasan manusia yang konstan. Otonomi ini memungkinkan Anda untuk bereaksi dengan tepat dalam situasi yang tidak dapat diprediksi dan untuk menyesuaikan strategi Anda.

Belajar dan kemampuan beradaptasi

Fitur penting lain dari agen AI nyata adalah kemampuan belajar mereka yang berkelanjutan. Berbeda dengan sistem berbasis reguler yang tetap statis, agen AI menganalisis data historis, mengenali tren dan menarik pengetahuan dari set data besar. Proses pembelajaran berkelanjutan ini memungkinkan Anda untuk beradaptasi dengan informasi baru dan memperbaiki kinerja Anda, yang membuat Anda menjadi lebih dan lebih efisien dan lebih tepat dari waktu ke waktu.

Pemahaman dan fleksibilitas konteks

Sementara chatbot konvensional mengikuti dialog yang sebagian besar berbasis secara teratur dan membatasi diri untuk menjawab pertanyaan yang telah ditentukan, agen AI nyata dapat berdebat dan memahami hubungan yang kompleks. Anda tidak hanya dapat memproses data terstruktur seperti tabel, tetapi juga menganalisis informasi yang tidak terstruktur seperti email atau dokumen dalam konteks. Kemampuan ini memungkinkan Anda untuk mengikuti instruksi yang bernuansa dalam periode yang lebih lama dan untuk mencapai tujuan bisnis yang kompleks secara mandiri.

Efek agen Washing pada perusahaan

Cuci agen mengarah pada konsekuensi negatif yang luas bagi perusahaan yang ingin menerapkan solusi AI nyata. Praktik menciptakan harapan yang tidak realistis bagi para pembuat keputusan yang percaya bahwa mereka sudah memperoleh teknologi agen dewasa, sementara mereka sebenarnya hanya menerima alat otomatisasi yang diperluas. Perbedaan antara harapan dan kenyataan ini berkontribusi secara signifikan terhadap tingkat kegagalan yang tinggi dalam proyek AI.

Konsekuensi ekonomi dan pemborosan sumber daya

Gartner memperkirakan bahwa lebih dari 40 persen dari semua proyek di bidang agen AI akan dihentikan pada akhir 2027. Penyebab utama dari ini adalah peningkatan biaya, keuntungan ekonomi yang tidak jelas dan langkah -langkah yang tidak memadai untuk mengendalikan kontrol risiko. Anushree Verma, analis direktur senior di Gartner, menjelaskan bahwa sebagian besar proyek ini masih dalam fase awal dan seringkali telah dibuat sebagai eksperimen atau bukti konsep oleh hype saat ini.

Secara teknis, model yang mendasarinya seringkali belum cukup matang untuk menyediakan layanan yang dijanjikan. Mereka tidak memiliki kemampuan yang diperlukan untuk bertindak untuk mencapai tujuan bisnis yang kompleks secara mandiri, mereka juga tidak dapat mengikuti instruksi yang bernuansa dalam waktu yang lama. Batas teknis ini berarti bahwa banyak solusi yang diiklankan sebagai solusi berbasis agen tidak menawarkan keuntungan substansial atau pengembalian investasi nyata.

Kehilangan kepercayaan dan distorsi pasar

Agen mencuci tidak hanya menyebabkan kerugian ekonomi langsung, tetapi juga dapat merusak kepercayaan pada teknologi AI dalam jangka panjang. Perusahaan yang memiliki pengalaman mengecewakan dengan agen AI yang seharusnya mungkin lebih dicadangkan dalam adopsi solusi AI nyata di masa depan. Ini dapat memperlambat seluruh pengembangan industri dan menghambat inovasi.

Cocok untuk:

• Dari chatbot hingga kepala strategi – kekuatan super AI dalam satu paket: Beginilah cara agen AI dan asisten AI merevolusi dunia kita

Fitur demarkasi teknis dan identifikasi

Untuk mengidentifikasi dan menghindari pencucian agen, sangat penting untuk memahami perbedaan teknis antara berbagai teknologi otomasi dan untuk mengenali agen AI nyata.

Robotic Process Automation (RPA) versus agen AI

Sistem RPA dirancang untuk mengotomatisasi tugas reguler dan berulang. Mereka meniru tindakan manusia untuk membaca dan memproses data terstruktur, tetapi hanya dapat bertindak dalam situasi yang jelas. Segera setelah Anda menemukan situasi yang menyimpang dari norma, Anda tidak dapat beradaptasi secara otomatis dan harus mengingatkan agen manusia.

Agen AI, di sisi lain, dapat melakukan tugas multi-fase dan beradaptasi dengan situasi yang tidak terduga berkat kemampuan pengambilan keputusan mereka. Mereka melampaui otomatisasi dasar dan menjadi unit pemecahan masalah yang dinamis yang dapat melanjutkan proses secara mandiri, bahkan jika hal -hal tidak seperti yang diharapkan.

Chatbots versus agen AI nyata

Chatbot konvensional hanya dapat menanggapi pengguna dan meneruskan informasi ke agen manusia. Pilihan jawaban Anda sering didasarkan pada skrip prefabrikasi atau pemrosesan bahasa alami, yang secara signifikan membatasi manfaat Anda. Anda hanya dapat bereaksi, tetapi tidak bertindak secara proaktif atau membuat keputusan yang rumit.

Agen AI nyata, di sisi lain, mengenali masalah, menemukan solusi dan secara otomatis mengimplementasikannya. Anda dapat berdebat, membuat keputusan terkait konteks dan melakukan tindakan secara mandiri tanpa melakukan dialog atau konfigurasi reguler.

Otomasi Proses Agen (APA) sebagai teknologi masa depan

Otomasi proses agen merupakan tingkat evolusioner otomatisasi berikutnya. Berbeda dengan alat otomatisasi konvensional, sistem APA dapat melakukan otomatisasi proses yang ditargetkan oleh agen AI otonom. Beberapa agen melakukan tugas multi -fase dan dikoordinasikan oleh lapisan orkestrasi, yang memungkinkan otomatisasi yang fleksibel dan mudah beradaptasi.

Dinamika pasar dan pengembangan industri

Pasar untuk agen AI saat ini mengalami fase pertumbuhan intensif, yang, bagaimanapun, ditandai dengan ketidakpastian dan berlebihan. Survei Gartner di bawah 3.412 peserta webinar jelas menunjukkan situasi pasar saat ini: 19 persen responden mengindikasikan bahwa perusahaan mereka telah berinvestasi secara signifikan di Agen AGI, sementara 42 persen melaporkan investasi yang agak cermat.

Perilaku investasi dan kematangan pasar

Angka -angka tersebut menggambarkan situasi pasar yang terpisah: sementara sebagian besar perusahaan telah berinvestasi atau sedang merencanakan investasi, 31 persen dari mereka yang disurvei tidak diputuskan atau menunggu. Keengganan ini sepenuhnya dibenarkan, mengingat fakta bahwa banyak penawaran yang tersedia saat ini tidak memberikan keuntungan yang dijanjikan.

Namun demikian, Gartner memprediksi potensi pertumbuhan yang cukup besar untuk solusi AI agen nyata. Pada tahun 2028, setidaknya 15 persen dari semua keputusan bisnis harian harus dibuat secara mandiri oleh Agen AGI dibandingkan dengan nol persen pada tahun 2024. Selain itu, diperkirakan memiliki sekitar 33 persen dari semua aplikasi perangkat lunak perusahaan melalui komponen agen AGI pada tahun 2028, dibandingkan dengan kurang dari satu persen pada tahun 2024.

Pengadaan B2B: Rantai Pasokan, Perdagangan, Pasar & Sumber yang Didukung AI dengan Accio.com-Image: Xpert.Digital

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Temukan Produk dan Wawasan B2B dengan AI / Saran dan Dukungan

Kontrol kualitas dan penyesuaian pasar

Perbedaan antara ribuan penyedia dan estimasi 130 perusahaan dengan teknologi berbasis agen otentik menunjukkan pembersihan pasar yang akan datang. Perusahaan yang menawarkan inovasi nyata akan menonjol dari mereka yang hanya mengoperasikan agen mencuci.

Cocok untuk:

• Transformasi digital dengan perkiraan kejutan kecerdasan buatan: 40% dari proyek AI gagal-apakah agen Anda berikutnya?

Tantangan dalam Implementasi AI

Implementasi agen AI nyata membawa berbagai tantangan yang melampaui masalah pencucian agen. Tantangan -tantangan ini terkadang menjelaskan mengapa banyak perusahaan menggunakan solusi yang kurang menuntut, tetapi juga kurang efektif.

Kompleksitas teknis dan persyaratan infrastruktur

Integrasi agen AI nyata ke dalam sistem perusahaan yang ada secara teknis menuntut dan secara signifikan dapat mengganggu proses yang ada. Banyak perusahaan tidak memiliki infrastruktur TI yang diperlukan untuk mengelola beban kerja AI secara efektif. Sebuah studi Cisco menunjukkan bahwa hanya hampir hampir seperempat perusahaan di Swiss yang memiliki jaringan fleksibel yang cocok untuk implementasi AI.

Karena terbatas atau kurang skalabilitas, sebagian besar perusahaan tidak dapat mengelola proses AI baru dengan infrastruktur TI mereka saat ini. Hampir semuanya membutuhkan prosesor grafis tambahan (GPU) untuk memenuhi peningkatan kinerja dan persyaratan aritmatika.

Kualitas Data dan Ketersediaan Data

Data berkualitas tinggi, beragam, dan dapat diakses adalah persyaratan dasar untuk semua kegiatan AI. Namun, sebagian besar perusahaan lemah dalam hal menyediakan data tersebut. Masalah utama adalah bahwa data perusahaan tidak didistribusikan ke seluruh organisasi dalam database yang dikelola secara terpusat, tetapi dalam silo.

Silo data ini tidak hanya membuat sulit untuk mengimplementasikan agen AI, tetapi juga dapat menyebabkan model yang salah dan kesimpulan yang salah. Data yang tidak lengkap atau tidak akurat merusak efektivitas setiap solusi AI, terlepas dari apakah itu adalah agen nyata atau solusi otomatisasi konvensional.

Hambatan budaya dan organisasi

Pengenalan agen AI bukan hanya teknis, tetapi di atas semua tantangan budaya. Karyawan harus bersedia melepaskan metode kerja lama dan menerima teknologi baru. Resistensi terhadap perubahan, kurangnya pemahaman untuk keuntungan transformasi dan kurangnya pelatihan dapat secara signifikan membahayakan keberhasilan.

Kekurangan pekerja terampil di TI dan area digital mewakili rintangan besar lainnya. Tanpa bakat yang tepat, yang memiliki pengetahuan teknis dan pemahaman tentang model bisnis digital, potensi penuh teknologi AI sering kali tetap tidak digunakan.

Strategi untuk menghindari pencucian agen

Perusahaan yang ingin mengimplementasikan agen AI nyata harus belajar mengenali dan menghindari pencucian agen. Ini membutuhkan pendekatan sistematis dan kriteria evaluasi yang tepat.

Identifikasi agen AI nyata

Agen AI nyata ditandai oleh fitur spesifik yang membedakannya dari solusi otomatisasi konvensional. Mereka bertindak secara mandiri dan dapat menangani situasi yang tidak terduga tanpa intervensi manusia yang konstan. Mereka memiliki kemampuan untuk belajar dari lingkungan mereka dan menyesuaikan strategi mereka secara real time.

Fitur pembeda yang penting adalah kemampuan untuk persepsi dan pengumpulan data yang otonom. Agen AI nyata terus -menerus mengumpulkan data dari berbagai sumber dan menganalisis perilaku pengguna serta informasi teks dan bahasa menggunakan pemrosesan bahasa alami. Membangun analisis ini, Anda membuat rencana tindakan, membongkar tugas -tugas kompleks menjadi sub -goal dan memprioritaskannya.

Cocok untuk:

• Pencarian Agen: "Pencarian Agen" SEO dengan kebingungan-Apakah AI Web Browser A AI Agen atau Asisten AI sederhana?

Uji tuntas dalam pemilihan penyedia

Saat memilih solusi AI, perusahaan harus melakukan ketekunan menyeluruh. Ini termasuk tinjauan terperinci dari spesifikasi teknis, referensi dan studi kasus oleh penyedia. Perusahaan harus mengajukan pertanyaan kritis: dapatkah sistem belajar secara mandiri dan beradaptasi? Apakah itu memiliki keterampilan keputusan yang nyata? Bisakah itu mengatasi tugas yang kompleks, multi -fase tanpa intervensi manusia?

Proyek percontohan dan implementasi bertahap

Gartner merekomendasikan menggunakan Agen AI hanya di mana ia memberikan nilai tambah yang jelas atau pengembalian investasi yang dapat diverifikasi. Awal yang baik adalah penggunaan agen AI untuk situasi pengambilan keputusan, untuk proses rutin otomatisasi atau untuk diproses, pertanyaan sebelum ditangani sebelum kasus penggunaan yang lebih kompleks ditangani.

Prospek masa depan dan pengembangan pasar

Terlepas dari tantangan saat ini dan masalah pencucian agen, Agen AGI menandai langkah pengembangan yang signifikan dalam keterampilan AI dan membuka peluang pasar baru. Teknologi menawarkan potensi untuk menggunakan sumber daya lebih efisien, mengotomatiskan tugas -tugas kompleks dan untuk mempromosikan inovasi dalam bisnis sehari -hari.

Efek transformatif pada industri

Agen AI akan memiliki efek transformatif, terutama dalam pemasaran dan penjualan. Mereka memungkinkan perusahaan berdasarkan sampel pembelian dan preferensi dengan efisiensi yang belum pernah terjadi sebelumnya dan menciptakan pengalaman yang dipersonalisasi. Berbeda dengan platform otomatisasi pemasaran tradisional yang bekerja sesuai aturan tetap, agen AI nyata dapat bereaksi secara dinamis terhadap perilaku pelanggan dan menyesuaikan strategi mereka.

Evolusi pekerjaan

Pengembangan agen AI nyata juga akan memiliki dampak signifikan pada dunia kerja. Menurut perkiraan Bloomberg Intelligence, 200.000 pekerjaan hanya dapat dihilangkan di antara bank -bank terbesar di dunia karena meningkatnya penggunaan agen AI. Perkembangan ini menggarisbawahi perlunya perusahaan dan masyarakat untuk secara proaktif mengembangkan pelatihan ulang dan program pendidikan lebih lanjut.

Perkembangan Pengaturan

Dengan meningkatnya penyebaran agen AI nyata, kerangka kerja peraturan juga akan memainkan peran yang lebih besar. Perusahaan harus memperhitungkan perlindungan data, kedaulatan data, pengetahuan, dan kepatuhan terhadap peraturan global serta konsep bias dan transparansi baik dalam hal data maupun pada algoritma.

Rekomendasi tindakan bagi perusahaan

Mengingat kompleksitas masalah pencucian agen dan tantangan menerapkan agen AI nyata, perusahaan harus mengejar pendekatan sistematis.

Perencanaan dan Tujuan Strategis

Perusahaan harus terlebih dahulu mengembangkan strategi digital yang jelas yang mendefinisikan bagaimana agen AI dapat berkontribusi untuk mencapai tujuan bisnis. Tujuan samar seperti "kami ingin menggunakan AI" tidak cukup. Sebaliknya, tujuan spesifik dan terukur harus didefinisikan yang disesuaikan dengan strategi bisnis.

Struktur kompetensi dan pendidikan lebih lanjut

Promosi pelatihan lebih lanjut diperlukan untuk memungkinkan karyawan di semua tingkatan berurusan dengan AI. Perusahaan harus berinvestasi dalam pelatihan lebih lanjut, proses pembuatan keputusan yang didorong data dan bidang aplikasi yang inovatif untuk menerapkan peningkatan efisiensi, optimasi proses, dan peluang bisnis baru.

Fokus pada Perlindungan Data dan Keamanan

Memastikan perlindungan data dan keamanan TI sangat penting untuk meminimalkan risiko seperti penyalahgunaan data dan untuk membangun kepercayaan pada teknologi. Langkah -langkah ini tidak hanya berkontribusi pada peningkatan efisiensi, tetapi juga mempromosikan penerimaan dan penggunaan AI yang berkelanjutan.

Menavigasi melalui agen dilema pencucian

Agen Washing adalah tantangan yang signifikan bagi perusahaan yang ingin mendapat manfaat dari keunggulan agen AI nyata. Praktik luas untuk mengganti nama teknologi yang ada menjadi solusi berbasis agen mengarah pada harapan yang tidak realistis, pemborosan sumber daya dan pada akhirnya pada tingkat kegagalan yang tinggi dalam proyek AI.

Agar berhasil, perusahaan harus belajar untuk membedakan agen AI nyata dari solusi otomatisasi konvensional. Ini membutuhkan pemahaman yang mendalam tentang perbedaan teknis, uji tuntas yang cermat dalam pemilihan penyedia dan pendekatan strategis untuk implementasi.

Terlepas dari tantangan saat ini, pengembangan agen AI nyata menawarkan potensi besar untuk inovasi dan meningkatkan efisiensi. Perusahaan yang sekarang menciptakan dasar -dasar yang tepat dan tidak tertipu oleh agen mencuci hype akan dapat memperoleh manfaat dari kemungkinan transformatif teknologi ini dalam jangka panjang.

Masa depan tidak dalam otomatisasi sederhana dari tugas -tugas individu, tetapi dalam kerja sama cerdas antara orang -orang dan agen AI nyata yang dapat belajar secara mandiri, beradaptasi, dan memecahkan masalah bisnis yang kompleks. Kunci kesuksesan adalah membuat masa depan ini dengan kejelasan, realisme, dan pandangan ke depan strategis.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi AI

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus