Fai attenzione al caso: la lavaggio degli agenti espone: il problema di marketing che mette in pericolo i suoi progetti di intelligenza artificiale!
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Pubblicato il 27 giugno 2025 / Aggiornamento dal: 27 giugno 2025 - Autore: Konrad Wolfenstein
Fai attenzione al caso: la lavaggio degli agenti espone: il problema di marketing che mette in pericolo i suoi progetti di intelligenza artificiale! - Immagine: xpert.digital
Autonomia vs. Automazione: la differenza decisiva che salva il tuo progetto AI
Investi correttamente: come riconoscere i veri agenti di intelligenza artificiale ed evitare costosi fallimenti
Il rapido sviluppo dell'intelligenza artificiale ha portato a un notevole fenomeno che modella sia l'industria tecnologica che il mondo aziendale: l'agente così chiamato. Questo problema di marketing è una delle sfide più importanti per le aziende che vogliono attuare agenti di intelligenza artificiale reali e contribuiscono in modo significativo alla confusione e al alto tasso di fallimento nei progetti di intelligenza artificiale.
Adatto a:
Comprendi il problema del lavaggio degli agenti
L'agente Washing descrive una pratica diffusa nel settore tecnologico, in cui i fornitori commercializzano strategicamente tecnologie esistenti come Ai Assistant, Automazione dei processi basati su robot o Chatbot come presunta soluzioni basate su agenti. Questa ridenominazione avviene nonostante il fatto che questi sistemi spesso non abbiano le caratteristiche decisive degli agenti di AI reali. Gartner, la rinomata società di consulenza, stima che le migliaia di fornitori offrano solo circa 130 autentiche tecnologie AI basate su agenti.
Questa pratica non è emersa per caso, ma segue un modello di marketing consolidato che è già stato osservato in altre aree. Simile al Greenwashing, in cui l'azienda dà un'immagine ecologica senza le basi appropriate, i fornitori di tecnologia nel lavaggio degli agenti cercano di beneficiare dell'attuale hype per fare agente di intelligenza artificiale senza effettuare gli investimenti necessari nella tecnologia degli agenti reali.
Differenze fondamentali tra agenti AI reali e sistemi convenzionali
Al fine di comprendere appieno il problema del lavaggio degli agenti, è essenziale catturare le differenze fondamentali tra autentici agenti di intelligenza artificiale e soluzioni di automazione tradizionali. I veri agenti di intelligenza artificiale sono caratterizzati da diverse caratteristiche chiave che li distinguono fondamentalmente dai sistemi convenzionali.
Autonomia e capacità decisionali
Mentre gli strumenti di automazione tradizionali come l'automazione del processo robotico (RPA) seguono regole rigorosamente predefinite, gli agenti di intelligenza artificiale reali hanno la capacità di effettuare il processo decisionale autonomo. Puoi analizzare enormi quantità di dati in tempo reale, riconoscere i modelli e prendere decisioni ben fondate in base a questi risultati senza costante supervisione umana. Questa autonomia ti consente di reagire in modo appropriato in situazioni imprevedibili e di adattare le tue strategie di conseguenza.
Apprendimento e adattabilità
Un'altra caratteristica cruciale dei veri agenti di intelligenza artificiale è la loro continua capacità di apprendimento. Contrariamente ai sistemi regolari che rimangono statici, gli agenti di intelligenza artificiale analizzano i dati storici, riconoscono le tendenze e traggano conoscenze da grandi set di dati. Questo processo di apprendimento continuo ti consente di adattarti a nuove informazioni e perfezionare le tue prestazioni, il che ti rende sempre più efficiente e più preciso nel tempo.
Comprensione e flessibilità del contesto
Mentre i chatbot convenzionali seguono dialoghi in gran parte basati su regolarmente e si limitano a rispondere a domande predefinite, gli agenti di AI reali sono in grado di discutere e comprendere relazioni complesse. Non è possibile elaborare dati strutturati come tabelle, ma anche analizzare informazioni non strutturate come e -mail o documenti nel contesto. Questa abilità consente di seguire istruzioni sfumate in periodi più lunghi e di raggiungere obiettivi aziendali complessi in modo indipendente.
Gli effetti dell'agente di lavaggio sulle aziende
Il lavaggio degli agenti porta a conseguenze negative di vasta portata per le aziende che vogliono implementare soluzioni AI reali. La pratica crea aspettative non realistiche per i decisori che credono di acquisire già tecnologie per agenti maturi, mentre in realtà ricevono solo strumenti di automazione estesi. Questa discrepanza tra aspettativa e realtà contribuisce in modo significativo agli alti tassi di fallimento nei progetti di intelligenza artificiale.
Conseguenze economiche e uno spreco di risorse
Gartner prevede che oltre il 40 percento di tutti i progetti nel campo dell'agente AI sarà sospeso entro la fine del 2027. Le principali cause di ciò sono costi crescenti, vantaggi economici poco chiari e misure inadeguate per controllare il controllo del rischio. Anushree Verma, analista senior di Gartner, spiega che la maggior parte di questi progetti è ancora in una fase iniziale e spesso sono stati creati come esperimenti o prove di concetto dall'attuale clamore.
Tecnicamente, i modelli sottostanti spesso non sono ancora abbastanza maturi da fornire i servizi promessi. Né hanno la capacità necessaria di agire per raggiungere obiettivi aziendali complessi in modo indipendente, né sono in grado di seguire le istruzioni sfumate per molto tempo. Questi limiti tecnici significano che molte soluzioni pubblicizzate come soluzioni basate sull'agente non offrono un vantaggio sostanziale o un rendimento reale sugli investimenti.
Perdita di fiducia e distorsione del mercato
Il lavaggio degli agenti non solo porta a perdite economiche immediate, ma può anche minare la fiducia nelle tecnologie di intelligenza artificiale a lungo termine. Le aziende che hanno esperienze deludenti con presunti agenti di intelligenza artificiale possono essere più riservate nell'adozione di soluzioni di intelligenza artificiale reali in futuro. Questo può rallentare l'intero sviluppo del settore e inibire l'innovazione.
Adatto a:
Desamarcazione tecnica e caratteristiche di identificazione
Al fine di identificare ed evitare il lavaggio degli agenti, è fondamentale comprendere le differenze tecniche tra le diverse tecnologie di automazione e riconoscere gli agenti di intelligenza artificiale reali.
Robotic Process Automation (RPA) contro AIGE AI
I sistemi RPA sono progettati per automatizzare le normali attività ripetute. Imitano le azioni umane per leggere ed elaborare dati strutturati, ma possono agire solo in situazioni chiaramente definite. Non appena ti imbatti in una situazione che si discosta dalla norma, non sei in grado di adattarti automaticamente e devi avvisare un agente umano.
Gli agenti di intelligenza artificiale, d'altra parte, possono svolgere compiti multi-fase e adattarsi a situazioni inaspettate grazie alla loro capacità decisionale. Vanno oltre l'automazione di base e diventano unità dinamiche e problematiche che possono continuare il processo in modo indipendente, anche se le cose non sono come previste.
Chatbot contro veri agenti di intelligenza artificiale
I chatbot convenzionali sono in grado di rispondere solo all'utente e inoltrare le informazioni a un agente umano. Le opzioni di risposta si basano spesso su script prefabbricati o elaborazione del linguaggio naturale, il che limita significativamente i tuoi benefici. Puoi solo reagire, ma non agire in modo proattivo o prendere decisioni complesse.
I veri agenti di intelligenza artificiale, d'altra parte, riconoscono i problemi, trovano soluzioni e li implementano automaticamente. Puoi discutere, prendere decisioni relative al contesto e svolgere azioni in modo indipendente senza dialoghi o configurazioni regolari.
Automazione del processo agente (APA) come tecnologia futura
L'automazione del processo agente rappresenta il prossimo livello evolutivo di automazione. Contrariamente agli strumenti di automazione convenzionali, i sistemi APA possono effettuare l'automazione del processo mirata da parte di agenti AI autonomi. Diversi agenti eseguono compiti multistrato e sono coordinati da un livello di orchestrazione, che consente un'automazione flessibile e adattabile.
Dinamiche del mercato e sviluppo del settore
Il mercato per gli agenti di intelligenza artificiale sta attualmente vivendo una fase di crescita intensiva, che, tuttavia, è caratterizzata da incertezza ed esagerazione. Un sondaggio Gartner sotto 3.412 partecipanti di un webinar mostra chiaramente l'attuale situazione di mercato: il 19 percento degli intervistati ha indicato che la loro società aveva già investito in modo significativo nell'agente AGI, mentre il 42 % ha riportato investimenti piuttosto accurati.
Comportamento degli investimenti e maturità del mercato
Le cifre illustrano una situazione di mercato diviso: sebbene una percentuale considerevole di aziende abbia già investito o sta pianificando investimenti, il 31 percento degli intervistati è indeciso o in attesa. Questa riluttanza è del tutto giustificata, dato che molte delle offerte attualmente disponibili non offrono i vantaggi promessi.
Tuttavia, Gartner prevede un notevole potenziale di crescita per le soluzioni AI dell'AI. Entro il 2028, almeno il 15 percento di tutte le decisioni commerciali giornaliere deve essere preso autonomamente dall'agente AGI rispetto allo zero percento nel 2024. Inoltre, si prevede che abbia circa il 33 percento di tutte le applicazioni software aziendali tramite i componenti AGI agenti entro il 2028, rispetto a meno dell'uno per cento nel 2024.
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Maggiori informazioni qui:
Washing Ki-agent: come vendere intelligenza falsa come innovazione
Controllo della qualità e aggiustamento del mercato
La discrepanza tra le migliaia di fornitori e le 130 società stimate con tecnologie autentiche basate su agenti indicano una pulizia del mercato imminente. Le aziende che offrono innovazioni reali si distingueranno da coloro che gestiscono solo il lavaggio degli agenti.
Adatto a:
Sfide nell'implementazione dell'IA
L'implementazione di veri agenti di intelligenza artificiale porta varie sfide che vanno oltre il problema del lavaggio degli agenti. Queste sfide a volte spiegano perché molte aziende usano soluzioni meno impegnative, ma anche meno efficaci.
Requisiti di complessità tecnica e infrastruttura
L'integrazione degli agenti di AI reali nei sistemi aziendali esistenti è tecnicamente impegnativa e può interrompere significativamente i processi esistenti. Molte aziende non hanno l'infrastruttura IT richiesta per gestire efficacemente i carichi di lavoro dell'IA. Uno studio Cisco mostra che solo un quasi quasi quarto di società in Svizzera ha reti flessibili adatte alle implementazioni di intelligenza artificiale.
A causa della limitata o della mancanza di scalabilità, la maggior parte delle aziende non può gestire nuovi processi di intelligenza artificiale con la loro attuale infrastruttura IT. Quasi tutti hanno bisogno di ulteriori processori grafici (GPU) per soddisfare le prestazioni aumentate e i requisiti aritmetici.
Qualità dei dati e disponibilità dei dati
I dati di alta qualità, diversi e accessibili sono un requisito di base per tutte le attività di intelligenza artificiale. Tuttavia, la maggior parte delle aziende è debole quando si tratta di fornire tali dati. Il problema principale è che i dati aziendali non sono distribuiti in tutta l'organizzazione in un database gestito centralmente, ma nei silos.
Questi silos di dati non solo rendono difficile implementare agenti di intelligenza artificiale, ma possono anche portare a modelli difettosi e false conclusioni. I dati incompleti o inaccurati minano l'efficacia di ciascuna soluzione AI, indipendentemente dal fatto che si tratti di un vero agente o di una soluzione di automazione convenzionale.
Barriere culturali e organizzative
L'introduzione degli agenti AI non è solo una sfida culturale, ma soprattutto. I dipendenti devono essere disposti a rinunciare ai vecchi metodi di lavoro e accettare nuove tecnologie. La resistenza ai cambiamenti, la mancanza di comprensione per i vantaggi della trasformazione e la mancanza di allenamento possono mettere in pericolo il successo.
La carenza di lavoratori qualificati nell'area IT e digitale rappresenta un altro grande ostacolo. Senza i giusti talenti, che hanno sia il know-how tecnico che una comprensione dei modelli di business digitale, il pieno potenziale della tecnologia AI rimane spesso inutilizzato.
Strategie per evitare il lavaggio degli agenti
Le aziende che vogliono attuare agenti di intelligenza artificiale reali devono imparare a riconoscere ed evitare il lavaggio degli agenti. Ciò richiede un approccio sistematico e i giusti criteri di valutazione.
Identificazione di veri agenti di intelligenza artificiale
I veri agenti di intelligenza artificiale sono caratterizzati da caratteristiche specifiche che li distinguono dalle soluzioni di automazione convenzionali. Agiscono in modo indipendente e possono gestire situazioni inaspettate senza costante intervento umano. Hanno la capacità di imparare da ciò che li circonda e di adattare le loro strategie in tempo reale.
Un'importante caratteristica distintiva è la capacità di percezione autonoma e raccolta dei dati. Gli agenti AI reali raccolgono continuamente dati da diverse fonti e analizzano il comportamento degli utenti, nonché informazioni sul testo e sulla lingua utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale. Basandosi su questa analisi, si crea piani per l'azione, smontare compiti complessi in sotto -goal e dare la priorità di conseguenza.
Adatto a:
La due diligence nella selezione del provider
Quando si scelgono soluzioni AI, le aziende dovrebbero svolgere una diligenza completa. Ciò include la revisione dettagliata delle specifiche tecniche, dei riferimenti e dei casi studio dei fornitori. Le aziende dovrebbero porre domande critiche: il sistema può imparare in modo indipendente e adattarsi? Ha reali capacità decisionali? Può far fronte a compiti complessi e multi -fase senza intervento umano?
Progetti pilota e implementazione graduale
Gartner consiglia di utilizzare l'agente AI solo laddove fornisce un valore aggiunto chiaro o un ritorno sugli investimenti verificabile. Un buon inizio è l'uso di agenti di intelligenza artificiale per le situazioni decisionali, per i processi di routine di automazione o per l'elaborazione, richieste prima di essere affrontate prima che vengano affrontati casi d'uso più complessi.
Prospettive future e sviluppo del mercato
Nonostante le attuali sfide e il problema del lavaggio degli agenti, l'agente AGI segna una significativa fase di sviluppo nelle competenze di intelligenza artificiale e apre nuove opportunità di mercato. La tecnologia offre il potenziale per utilizzare le risorse in modo più efficiente, automatizzano compiti complessi e per promuovere innovazioni negli affari quotidiani.
Effetti trasformativi sulle industrie
Gli agenti AI avranno effetti trasformativi, in particolare nel marketing e nelle vendite. Consentono alle aziende basate sull'acquisto di campioni e preferenze con efficienza senza precedenti e creano esperienze personalizzate. Contrariamente alle tradizionali piattaforme di automazione del marketing che funzionano in base alle regole fisse, gli agenti di intelligenza artificiale reali possono reagire dinamicamente al comportamento dei clienti e adattare le loro strategie di conseguenza.
Evoluzione dei lavori
Lo sviluppo di veri agenti di intelligenza artificiale avrà anche un impatto significativo sul mondo del lavoro. Secondo le stime dell'intelligence di Bloomberg, 200.000 posti di lavoro potrebbero essere eliminati solo tra le più grandi banche del mondo a causa del crescente uso degli agenti di intelligenza artificiale. Questo sviluppo sottolinea la necessità per le aziende e la società di sviluppare in modo proattivo programmi di riqualificazione e di istruzione superiore.
Sviluppi normativi
Con la crescente diffusione di agenti di intelligenza artificiale reali, anche il quadro normativo svolgerà un ruolo più ampio. Le aziende devono tenere conto della protezione dei dati, della sovranità dei dati, della conoscenza e della conformità alle normative globali, nonché ai concetti di distorsione e trasparenza sia in termini di dati che sugli algoritmi.
Raccomandazioni per l'azione per le aziende
In considerazione della complessità del problema di lavaggio degli agenti e delle sfide dell'attuazione di agenti di intelligenza artificiale reali, le aziende dovrebbero perseguire un approccio sistematico.
Pianificazione strategica e obiettivo
Le aziende dovrebbero prima sviluppare una chiara strategia digitale che definisce come gli agenti di intelligenza artificiale possono contribuire a raggiungere gli obiettivi aziendali. I vaghi obiettivi come "vogliamo usare l'IA" non sono abbastanza. Invece, dovrebbero essere definiti obiettivi specifici e misurabili su misura per la strategia aziendale.
Struttura delle competenze e ulteriore istruzione
La promozione di un'ulteriore formazione è necessaria per consentire ai dipendenti a tutti i livelli di gestire l'IA. Le aziende dovrebbero investire in ulteriore formazione, processi di decisione basati sui dati e aree innovative di applicazione al fine di implementare aumenti di efficienza, ottimizzazione dei processi e nuove opportunità di business.
Concentrati sulla protezione e sulla sicurezza dei dati
Garantire la protezione dei dati e la sicurezza IT è essenziale per ridurre al minimo i rischi come l'uso improprio dei dati e per creare fiducia nella tecnologia. Queste misure non solo contribuiscono all'aumento dell'efficienza, ma promuovono anche l'accettazione e l'uso sostenibile dell'IA.
Navigare attraverso l'agente di dilemma di lavaggio
Il lavaggio degli agenti è una sfida significativa per le aziende che vogliono beneficiare dei vantaggi degli agenti AI reali. La pratica diffusa di rinominare le tecnologie esistenti a soluzioni presumibilmente basate sugli agenti porta a aspettative non realistiche, uno spreco di risorse e, in definitiva, ad alti tassi di fallimento nei progetti di intelligenza artificiale.
Per avere successo, le aziende devono imparare a distinguere gli agenti di AI reali dalle soluzioni di automazione convenzionali. Ciò richiede una profonda comprensione delle differenze tecniche, un'attenta due diligence nella selezione dei fornitori e un approccio strategico all'implementazione.
Nonostante le attuali sfide, lo sviluppo di veri agenti di intelligenza artificiale offre un enorme potenziale di innovazione e crescente efficienza. Le aziende che ora creano le basi giuste e non sono ingannate dall'hype per il lavaggio degli agenti saranno in grado di beneficiare delle possibilità trasformative di questa tecnologia a lungo termine.
Il futuro non è nella semplice automazione dei singoli compiti, ma nella cooperazione intelligente tra persone e veri agenti di intelligenza artificiale che possono imparare in modo indipendente, adattare e risolvere problemi aziendali complessi. La chiave del successo è rendere questo futuro con chiarezza, realismo e lungimiranza strategica.
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