Pas op voor de zaak: Agent Washing onthult het marketingprobleem dat zijn AI-projecten in gevaar brengt!

Correct investeren: hoe u echte AI -agenten kunt herkennen en dure mislukkingen kunt vermijden

De snelle ontwikkeling van kunstmatige intelligentie heeft geleid tot een opmerkelijk fenomeen dat zowel de technologie -industrie als de bedrijfswereld vormt: de zo gezogen agent wassen. Dit marketingprobleem is een van de belangrijkste uitdagingen voor bedrijven die echte AI -agenten willen implementeren en aanzienlijk bijdragen aan de verwarring en hoge faaltarieven in AI -projecten.

Geschikt hiervoor:

• Verschil tussen AI -agenten en AI -assistenten: een uitgebreide analyse

Begrijp het probleem van het wassen van agent

Agent Washing beschrijft een wijdverbreide praktijk in de technologie-industrie, waarin providers strategisch bestaande technologieën op de markt brengen, zoals AI-assistent, robotgebaseerde procesautomatisering of chatbots als zogenaamd agentgebaseerde oplossingen. Deze hernoeming vindt plaats ondanks het feit dat deze systemen vaak de beslissende kenmerken van echte AI -agenten missen. Gartner, het gerenommeerde adviesbureau, schat dat de duizenden providers slechts ongeveer 130 authentieke agent-gebaseerde AI-technologieën bieden.

Deze praktijk ontstond niet per ongeluk, maar volgt een gevestigd marketingpatroon dat al in andere gebieden is waargenomen. Vergelijkbaar met de Greenwashing, waarin het bedrijf een milieuvriendelijk imago leen zonder de juiste basis, proberen technologieleveranciers bij Agent Washing te profiteren van de huidige hype om AI -agent te maken zonder de nodige investeringen te doen in Real Agent Technology.

Fundamentele verschillen tussen echte AI -agenten en conventionele systemen

Om het probleem van het wassen van de agent volledig te begrijpen, is het essentieel om de fundamentele verschillen tussen authentieke AI -agenten en traditionele automatiseringsoplossingen vast te leggen. Echte AI -agenten worden gekenmerkt door verschillende belangrijke kenmerken die deze fundamenteel onderscheiden van conventionele systemen.

Autonomie en beslissingsvaardigheden

Hoewel traditionele automatiseringstools zoals Robotic Process Automation (RPA) strikt vooraf gedefinieerde regels volgen, hebben echte AI-agenten de mogelijkheid om autonome besluitvorming te nemen. U kunt enorme hoeveelheden gegevens in realtime analyseren, patronen herkennen en goed geconstateerde beslissingen nemen op basis van deze bevindingen zonder constant menselijk toezicht. Deze autonomie stelt u in staat om op de juiste manier te reageren in onvoorspelbare situaties en uw strategieën dienovereenkomstig aan te passen.

Leren en aanpassingsvermogen

Een ander cruciaal kenmerk van echte AI -agenten is hun continue leervermogen. In tegenstelling tot reguliere systemen die statisch blijven, analyseren AI-agenten historische gegevens, herkennen ze trends en trekken ze kennis uit grote gegevenssets. Met dit continue leerproces kunt u zich aanpassen aan nieuwe informatie en uw prestaties verfijnen, waardoor u in de loop van de tijd steeds efficiënter en preciezer wordt.

Context begrip en flexibiliteit

Hoewel conventionele chatbots grotendeels regelmatig gebaseerde dialogen volgen en zich beperken tot het beantwoorden van vooraf gedefinieerde vragen, kunnen echte AI-agenten complexe relaties ruzie maken en begrijpen. U kunt niet alleen gestructureerde gegevens zoals tabellen verwerken, maar ook ongestructureerde informatie zoals e -mails of documenten in context analyseren. Met deze mogelijkheid kunt u genuanceerde instructies over langere periodes volgen en complexe bedrijfsdoelen onafhankelijk bereiken.

Agent Washing's effecten op bedrijven

Agentwassing leidt tot verreikende negatieve gevolgen voor bedrijven die echte AI-oplossingen willen implementeren. Praktijk creëert onrealistische verwachtingen voor besluitvormers die geloven dat ze al volwassen agenttechnologie verwerven, terwijl ze eigenlijk alleen uitgebreide automatiseringstools ontvangen. Deze discrepantie tussen verwachting en realiteit draagt ​​aanzienlijk bij aan de hoge faalpercentages in AI -projecten.

Economische gevolgen en een verspilling van middelen

Gartner voorspelt dat meer dan 40 procent van alle projecten op het gebied van agent AI tegen het einde van 2027 zal worden stopgezet. De belangrijkste oorzaken hiervan zijn stijgende kosten, onduidelijke economische voordelen en onvoldoende maatregelen om de risicobeheersing te beheersen. Anushree Verma, senior directeur-analist bij Gartner, legt uit dat de meeste van deze projecten zich nog in een vroege fase bevinden en vaak zijn gemaakt als experimenten of proof-of-concepts door de huidige hype.

Technisch gezien zijn de onderliggende modellen vaak nog niet volwassen genoeg om de beloofde diensten te bieden. Ze hebben geen noodzakelijke mogelijkheid om te handelen om complexe bedrijfsdoelen onafhankelijk te bereiken, noch zijn ze in staat om genuanceerde instructies gedurende een lange tijd te volgen. Deze technische limieten betekenen dat veel oplossingen die worden geadverteerd als op agent gebaseerde oplossingen, geen aanzienlijk voordeel of echt rendement op investeringen bieden.

Verlies van vertrouwen en marktvervorming

Het wassen van agent leidt niet alleen tot onmiddellijke economische verliezen, maar kan ook op de lange termijn vertrouwen in AI -technologieën ondermijnen. Bedrijven die teleurstellende ervaringen met veronderstelde AI -agenten hebben, kunnen in de toekomst meer gereserveerd zijn bij het aannemen van echte AI -oplossingen. Dit kan de hele ontwikkeling van de industrie vertragen en innovatie remmen.

Geschikt hiervoor:

• Van de chatbot tot de hoofdstrateeg-ai-superkrachten in een dubbel pakket: dit is hoe AI-agenten en AI-assistenten een revolutie teweegbrengen in onze wereld

Technische afbakening- en identificatiefuncties

Om agent wassen te identificeren en te voorkomen, is het cruciaal om de technische verschillen tussen verschillende automatiseringstechnologieën te begrijpen en echte AI -agenten te herkennen.

Robotic Process Automation (RPA) versus AI Agent

RPA -systemen zijn ontworpen om regelmatige, herhaalde taken te automatiseren. Ze imiteren menselijke acties om gestructureerde gegevens te lezen en te verwerken, maar kunnen alleen in op duidelijk gedefinieerde situaties handelen. Zodra je een situatie tegenkomt die afwijkt van de norm, kun je je niet automatisch aanpassen en moet je een menselijke agent waarschuwen.

AI-agenten daarentegen kunnen taken met meerdere fasen uitvoeren en zich aanpassen aan onverwachte situaties dankzij hun besluitvormingsvermogen. Ze gaan verder dan de basisautomatisering en worden dynamische, probleemoplossende eenheden die het proces onafhankelijk kunnen voortzetten, zelfs als dingen niet zijn zoals verwacht.

Chatbots versus echte AI -agenten

Conventionele chatbots kunnen alleen op de gebruiker reageren en informatie doorsturen naar een menselijke agent. Uw antwoordopties zijn vaak gebaseerd op geprefabriceerde scripts of natuurlijke taalverwerking, wat uw voordelen aanzienlijk beperkt. U kunt alleen reageren, maar handelen niet proactief of neemt complexe beslissingen.

Echte AI -agenten erkennen daarentegen problemen, vinden oplossingen en implementeren deze automatisch. U kunt beweren, contextgerelateerde beslissingen nemen en acties onafhankelijk uitvoeren zonder regelmatige dialogen of configuraties te hebben.

Agentic Process Automation (APA) als een toekomstige technologie

Agentische procesautomatisering vertegenwoordigt het volgende evolutieniveau van automatisering. In tegenstelling tot conventionele automatiseringstools kunnen APA -systemen gerichte procesautomatisering uitvoeren door autonome AI -agenten. Verschillende agenten voeren taken met meerdere fasen uit en worden gecoördineerd door een orkestratielaag, die flexibele en aanpasbare automatisering mogelijk maakt.

Marktdynamiek en ontwikkelingsontwikkeling

De markt voor AI -agenten ervaart momenteel een fase van intensieve groei, die echter wordt gekenmerkt door onzekerheid en overdrijving. Een Gartner -enquête onder 3.412 deelnemers aan een webinar toont duidelijk de huidige marktsituatie: 19 procent van de respondenten gaf aan dat hun bedrijf al aanzienlijk had geïnvesteerd in agent AGI, terwijl 42 procent vrij zorgvuldige investeringen meldde.

Beleggingsgedrag en marktpeiniteit

De cijfers illustreren een gesplitste marktsituatie: hoewel een aanzienlijk deel van de bedrijven al heeft geïnvesteerd of investeringen plannen, is 31 procent van de ondervraagden onbeslist of wachten. Deze terughoudendheid is volledig gerechtvaardigd, gezien het feit dat veel van de momenteel beschikbare aanbiedingen niet de beloofde voordelen bieden.

Desalniettemin voorspelt Gartner een aanzienlijk groeipotentieel voor reële agent AI -oplossingen. Tegen 2028 moet ten minste 15 procent van alle dagelijkse zakelijke beslissingen autonoom worden genomen door Agent Agi vergeleken met nul procent in 2024. Bovendien wordt verwacht dat het ongeveer 33 procent van alle softwaretoepassingen van het bedrijf via Agent AGI -componenten tegen 2028 zal hebben, vergeleken met minder dan één procent in 2024.

B2B inkoop: toeleveringsketens, handel, marktplaatsen en door AI ondersteunde inkoop met Accio.com-Image: Xpert.Digital

Meer hierover hier:

• Vind producten en B2B -inzichten met AI / advies en ondersteuning

Kwaliteitscontrole en marktaanpassing

De discrepantie tussen de duizenden providers en de geschatte 130 bedrijven met op authentieke op agent gebaseerde technologieën duidt op een aanstaande marktopruiming. Bedrijven die echte innovaties aanbieden, zullen zich onderscheiden van degenen die alleen wassen van agent opereren.

Geschikt hiervoor:

• Digitale transformatie met voorspelling voor kunstmatige intelligentie: 40% van de AI-projecten mislukt-is uw agent de volgende?

Uitdagingen in AI -implementatie

De implementatie van echte AI -agenten brengt verschillende uitdagingen met zich mee die verder gaan dan het probleem van het wassen van agent. Deze uitdagingen verklaren soms waarom veel bedrijven minder veeleisende, maar ook minder effectieve oplossingen gebruiken.

Technische complexiteit en infrastructuurvereisten

De integratie van echte AI -agenten in bestaande bedrijfssystemen is technisch veeleisend en kan bestaande processen aanzienlijk verstoren. Veel bedrijven hebben niet de vereiste IT -infrastructuur om AI -workloads effectief te beheren. Een Cisco -onderzoek toont aan dat slechts een bijna bijna kwart van de bedrijven in Zwitserland flexibele netwerken heeft die geschikt zijn voor AI -implementaties.

Vanwege het beperkte of gebrek aan schaalbaarheid kan de meeste bedrijven geen nieuwe AI -processen beheren met hun huidige IT -infrastructuur. Bijna allemaal hebben ze extra grafische processors (GPU's) nodig om te voldoen aan de verhoogde prestaties en rekenkundige vereisten.

Gegevenskwaliteit en beschikbaarheid van gegevens

Hoge kwaliteit, diverse en toegankelijke gegevens zijn een basisvereiste voor alle AI -activiteiten. De meeste bedrijven zijn echter zwak als het gaat om het verstrekken van dergelijke gegevens. Het grootste probleem is dat bedrijfsgegevens niet over de hele organisatie worden gedistribueerd in een centraal beheerde database, maar in silo's.

Deze gegevenssilo's maken het niet alleen moeilijk om AI -agenten te implementeren, maar kunnen ook leiden tot defecte modellen en valse conclusies. Onvolledige of onnauwkeurige gegevens ondermijnen de effectiviteit van elke AI -oplossing, ongeacht of het een echte agent of een conventionele automatiseringsoplossing is.

Culturele en organisatorische barrières

De introductie van AI -agenten is niet alleen een technische, maar vooral een culturele uitdaging. Werknemers moeten bereid zijn om oude werkmethoden op te geven en nieuwe technologieën te accepteren. Weerstand tegen veranderingen, gebrek aan begrip voor de voordelen van transformatie en gebrek aan training kan het succes aanzienlijk in gevaar brengen.

Het tekort aan bekwame werknemers in het IT- en digitale gebied vertegenwoordigt nog een grote hindernis. Zonder de juiste talenten, die zowel technische knowhow als een begrip van digitale bedrijfsmodellen hebben, blijft het volledige potentieel van AI-technologie vaak ongebruikt.

Strategieën om te voorkomen dat agent wassen

Bedrijven die echte AI -agenten willen implementeren, moeten leren om agent wassen te herkennen en te voorkomen. Dit vereist een systematische aanpak en de juiste evaluatiecriteria.

Identificatie van echte AI -agenten

Echte AI -agenten worden gekenmerkt door specifieke kenmerken die deze onderscheiden van conventionele automatiseringsoplossingen. Ze handelen onafhankelijk en kunnen onverwachte situaties aan zonder constante menselijke tussenkomst aan. Ze hebben de mogelijkheid om van hun omgeving te leren en hun strategieën in realtime aan te passen.

Een belangrijk onderscheidend kenmerk is de mogelijkheid om autonome perceptie en gegevensverzameling. Echte AI -agenten verzamelen continu gegevens uit verschillende bronnen en analyseren gebruikersgedrag en tekst- en taalinformatie met behulp van natuurlijke taalverwerking. Voortbouwend op deze analyse maakt u plannen voor actie, maakt u complexe taken demonteren in subgoals en prioriteit aan deze dienovereenkomstig.

Geschikt hiervoor:

• Agentic Search: "Agentic Search" SEO met perplexiteit-is de AI-webbrowser een AI-agent of een eenvoudige AI-assistent?

Due diligence in de selectie van de provider

Bij het kiezen van AI -oplossingen moeten bedrijven een grondige toewijding uitvoeren. Dit omvat de gedetailleerde beoordeling van de technische specificaties, referenties en case studies door de providers. Bedrijven moeten kritieke vragen stellen: kan het systeem onafhankelijk leren en zich aanpassen? Heeft het echte beslissingsvaardigheden? Kan het omgaan met complexe, multi -fase taken zonder menselijke tussenkomst?

Pilootprojecten en geleidelijke implementatie

Gartner beveelt aan Agent AI alleen te gebruiken waar het een duidelijke toegevoegde waarde of een verifieerbaar rendement op investering biedt. Een goed begin is het gebruik van AI-agenten voor besluitvormingssituaties, voor automatiseringsroutineprocessen of voor verwerking, vragen voordat ze worden aangepakt voordat meer complexe use cases worden aangepakt.

Toekomstperspectieven en marktontwikkeling

Ondanks de huidige uitdagingen en het probleem van het wassen van agent, markeert Agent Agi een belangrijke ontwikkelingsstap in de AI -vaardigheden en opent nieuwe marktkansen. Technologie biedt het potentieel om middelen efficiënter te gebruiken, complexe taken te automatiseren en innovaties in de dagelijkse zaken te promoten.

Transformerende effecten op industrieën

AI -agenten zullen transformerende effecten hebben, vooral in marketing en verkoop. Ze stellen bedrijven in staat op basis van het kopen van monsters en voorkeuren met ongekende efficiëntie en gepersonaliseerde ervaringen creëren. In tegenstelling tot traditionele platforms voor marketingautomatisering die werken volgens vaste regels, kunnen echte AI -agenten dynamisch reageren op het gedrag van klanten en hun strategieën dienovereenkomstig aanpassen.

Evolutie van banen

De ontwikkeling van echte AI -agenten zal ook een aanzienlijke impact hebben op de wereld van werk. Volgens schattingen van Bloomberg Intelligence konden 200.000 banen alleen worden geëlimineerd onder de grootste banken ter wereld vanwege het toegenomen gebruik van AI -agenten. Deze ontwikkeling onderstreept de noodzaak voor bedrijven en de samenleving om omscholing- en verdere onderwijsprogramma's proactief te ontwikkelen.

Regelgevende ontwikkelingen

Met de toenemende verspreiding van echte AI -agenten zal het regelgevingskader ook een grotere rol spelen. Bedrijven moeten rekening houden met gegevensbescherming, data -soevereiniteit, kennis en naleving van wereldwijde voorschriften, evenals de concepten vooringenomenheid en transparantie, zowel in termen van gegevens als op algoritmen.

Aanbevelingen voor actie voor bedrijven

Gezien de complexiteit van het wasprobleem van het agent en de uitdagingen van de implementatie van echte AI -agenten, moeten bedrijven een systematische aanpak volgen.

Strategische planning en doelstelling

Bedrijven moeten eerst een duidelijke digitale strategie ontwikkelen die definieert hoe AI -agenten kunnen bijdragen aan het bereiken van de zakelijke doelen. Vage doelen zoals "We willen AI gebruiken" zijn niet genoeg. In plaats daarvan moeten specifieke, meetbare doelen worden gedefinieerd die zijn afgestemd op de bedrijfsstrategie.

Competentiestructuur en verder onderwijs

De promotie van verdere training is noodzakelijk om werknemers op alle niveaus in staat te stellen om met AI om te gaan. Bedrijven moeten investeren in verdere training, data -aangedreven beslissingsprocessen en innovatieve toepassingsgebieden om efficiëntieverhogingen, procesoptimalisatie en nieuwe zakelijke kansen te implementeren.

Focus op gegevensbescherming en beveiliging

Zorgen voor gegevensbescherming en IT -beveiliging is essentieel om risico's zoals het misbruik van gegevens te minimaliseren en vertrouwen in de technologie op te bouwen. Deze maatregelen dragen niet alleen bij aan de toename van de efficiëntie, maar bevorderen ook acceptatie en duurzaam gebruik van AI.

Navigeer door het wasdilemma -agent

Het wassen van agent is een belangrijke uitdaging voor bedrijven die willen profiteren van de voordelen van echte AI -agenten. De wijdverbreide praktijk van het hernoemen van bestaande technologieën tot vermeende agentgebaseerde oplossingen leidt tot onrealistische verwachtingen, een verspilling van middelen en uiteindelijk tot hoge faaltarieven in AI-projecten.

Om succesvol te zijn, moeten bedrijven leren om echte AI -agenten te onderscheiden van conventionele automatiseringsoplossingen. Dit vereist een diep begrip van de technische verschillen, zorgvuldige diligence in de selectie van providers en een strategische benadering van implementatie.

Ondanks de huidige uitdagingen biedt de ontwikkeling van echte AI -agenten een enorm potentieel voor innovatie en toenemende efficiëntie. Bedrijven die nu de juiste basisprincipes creëren en niet voor de gek worden gehouden door het wassen van de agentwassen, zullen op de lange termijn kunnen profiteren van de transformerende mogelijkheden van deze technologie.

De toekomst is niet in de eenvoudige automatisering van individuele taken, maar in de intelligente samenwerking tussen mensen en echte AI -agenten die onafhankelijk kunnen leren, complexe zakelijke problemen kunnen aanpassen en oplossen. De sleutel tot succes is om deze toekomst te maken met duidelijkheid, realisme en strategische vooruitziende blik.

☑️ MKB -ondersteuning in strategie, advies, planning en implementatie

☑️ Creatie of herschikking van de AI -strategie

☑️ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Ik help u graag als een persoonlijk consultant.

U kunt contact met mij opnemen door het onderstaande contactformulier in te vullen of u gewoon bellen op +49 89 674 804 (München) .

Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.

Xpert.Digital is een hub voor de industrie met een focus, digitalisering, werktuigbouwkunde, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïsche.

Met onze 360 ​​° bedrijfsontwikkelingsoplossing ondersteunen we goed bekende bedrijven, van nieuwe bedrijven tot na verkoop.

Marktinformatie, smarketing, marketingautomatisering, contentontwikkeling, PR, e -mailcampagnes, gepersonaliseerde sociale media en lead koestering maken deel uit van onze digitale tools.

U kunt meer vinden op: www.xpert.Digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus