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

Investeer verstandig: hoe herken je echte AI-agenten en voorkom je kostbare fouten?

De snelle ontwikkeling van kunstmatige intelligentie heeft geleid tot een opmerkelijk fenomeen dat zowel de technologiesector als het bedrijfsleven vormgeeft: het zogenaamde 'agent washing'. Dit marketingprobleem vormt een van de grootste uitdagingen voor bedrijven die echte AI-agenten willen implementeren en draagt ​​aanzienlijk bij aan de verwarring en het hoge percentage mislukkingen bij AI-projecten.

Geschikt hiervoor:

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

Inzicht in het probleem van het wassen van reinigingsmiddelen

Agentwashing beschrijft een wijdverbreide praktijk in de technologie-industrie waarbij leveranciers bestaande technologieën, zoals AI-assistenten, robotische procesautomatisering of chatbots, strategisch op de markt brengen als zogenaamde agentgebaseerde oplossingen. Deze herbranding vindt plaats ondanks het feit dat deze systemen vaak de cruciale kenmerken van echte AI-agenten missen. Gartner, het gerenommeerde adviesbureau, schat dat van de duizenden leveranciers er slechts ongeveer 130 daadwerkelijk authentieke agentgebaseerde AI-technologieën aanbieden.

Deze praktijk is geenszins toevallig, maar volgt een gevestigd marketingpatroon dat al in andere sectoren is waargenomen. Net als bij greenwashing, waarbij bedrijven zichzelf een milieuvriendelijk imago aanmeten zonder dat daar een basis voor is, proberen technologieaanbieders met agentwashing te profiteren van de huidige hype rondom AI-agenten zonder de noodzakelijke investeringen in daadwerkelijke agenttechnologie te doen.

Fundamentele verschillen tussen echte AI-agenten en conventionele systemen

Om het probleem van agentwashing volledig te begrijpen, is het essentieel om de fundamentele verschillen tussen authentieke AI-agenten en traditionele automatiseringsoplossingen te doorgronden. Echte AI-agenten worden gekenmerkt door een aantal belangrijke eigenschappen die hen fundamenteel onderscheiden van conventionele systemen.

Autonomie en besluitvaardigheid

Terwijl traditionele automatiseringstools zoals Robotic Process Automation (RPA) zich strikt aan vooraf gedefinieerde regels houden, beschikken echte AI-agenten over het vermogen om autonoom beslissingen te nemen. Ze kunnen enorme hoeveelheden data in realtime analyseren, patronen herkennen en op basis van deze inzichten weloverwogen beslissingen nemen, zonder constante menselijke supervisie. Deze autonomie stelt hen in staat om zelfs in onvoorspelbare situaties adequaat te reageren en hun strategieën dienovereenkomstig aan te passen.

Leren en aanpassingsvermogen

Een ander cruciaal kenmerk van echte AI-agenten is hun vermogen om continu te leren. In tegenstelling tot op regels gebaseerde systemen, die statisch blijven, analyseren AI-agenten historische gegevens, identificeren ze trends en halen ze inzichten uit grote datasets. Dit continue leerproces stelt hen in staat zich aan te passen aan nieuwe informatie en hun prestaties te verfijnen, waardoor ze in de loop der tijd steeds efficiënter en nauwkeuriger worden.

Contextueel begrip en flexibiliteit

Terwijl conventionele chatbots zich grotendeels beperken tot op regels gebaseerde dialogen en het beantwoorden van vooraf gedefinieerde vragen, zijn echte AI-agenten in staat tot redeneren en het begrijpen van complexe relaties. Ze kunnen niet alleen gestructureerde data zoals spreadsheets verwerken, maar ook ongestructureerde informatie zoals e-mails of documenten in context analyseren. Dankzij deze mogelijkheid kunnen ze gedurende langere perioden subtiele instructies opvolgen en zelfstandig complexe bedrijfsdoelstellingen bereiken.

De impact van agentenwaspraktijken op bedrijven

Agent washing heeft verstrekkende negatieve gevolgen voor bedrijven die echte AI-oplossingen willen implementeren. Deze praktijk schept onrealistische verwachtingen bij besluitvormers, die denken dat ze volwaardige agenttechnologie aanschaffen, terwijl ze in werkelijkheid slechts verbeterde automatiseringstools ontvangen. Deze discrepantie tussen verwachting en realiteit draagt ​​aanzienlijk bij aan de hoge faalpercentages van AI-projecten.

Economische gevolgen en verspilling van hulpbronnen

Gartner voorspelt dat meer dan 40 procent van alle agentgebaseerde AI-projecten tegen eind 2027 zal worden stopgezet. De belangrijkste redenen hiervoor zijn stijgende kosten, onduidelijke economische voordelen en onvoldoende risicobeheersingsmaatregelen. Anushree Verma, Senior Director Analyst bij Gartner, legt uit dat de meeste van deze projecten zich nog in een vroeg stadium bevinden en vaak zijn ontstaan ​​als experimenten of proof-of-concepts, aangewakkerd door de huidige hype.

De onderliggende modellen zijn vaak nog niet technisch volwassen genoeg om de beloofde prestaties te leveren. Ze missen de noodzakelijke mogelijkheden om zelfstandig complexe bedrijfsdoelstellingen te bereiken, noch zijn ze in staat om gedurende langere perioden genuanceerde instructies op te volgen. Deze technische beperkingen betekenen dat veel oplossingen die als agentgebaseerd worden aangeprezen, geen substantieel voordeel of reëel rendement op investering bieden.

Verlies van vertrouwen en marktverstoring

Agentwashing leidt niet alleen tot directe economische verliezen, maar kan op de lange termijn ook het vertrouwen in AI-technologieën ondermijnen. Bedrijven die teleurstellende ervaringen hebben met zogenaamde AI-agents, zullen in de toekomst wellicht terughoudender zijn om echte AI-oplossingen te implementeren. Dit kan de hele sector vertragen en innovatie belemmeren.

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 identificatiekenmerken

Om het misbruik van AI-agenten te identificeren en te voorkomen, is het cruciaal om de technische verschillen tussen diverse automatiseringstechnologieën te begrijpen en om echte AI-agenten te herkennen.

Robotic Process Automation (RPA) versus AI-agenten

RPA-systemen zijn ontworpen om op regels gebaseerde, repetitieve taken te automatiseren. Ze bootsen menselijke handelingen na om gestructureerde data te lezen en te verwerken, maar kunnen alleen functioneren in duidelijk gedefinieerde situaties. Zodra ze een situatie tegenkomen die afwijkt van de norm, kunnen ze zich niet automatisch aanpassen en moeten ze een menselijke agent waarschuwen.

AI-agenten daarentegen kunnen taken in meerdere fasen uitvoeren en zich dankzij hun besluitvormingsvermogen aanpassen aan onverwachte situaties. Ze gaan verder dan eenvoudige automatisering en worden dynamische, probleemoplossende eenheden die het proces zelfstandig kunnen voortzetten, zelfs als de zaken niet volgens plan verlopen.

Chatbots versus echte AI-agenten

Traditionele chatbots kunnen alleen reageren op gebruikers en informatie doorsturen naar een menselijke medewerker. Hun reacties zijn vaak gebaseerd op vooraf gedefinieerde scripts of natuurlijke taalverwerking, wat hun bruikbaarheid aanzienlijk beperkt. Ze kunnen alleen reageren, niet proactief handelen of complexe beslissingen nemen.

Echte AI-agenten daarentegen herkennen problemen, vinden oplossingen en implementeren deze automatisch. Ze kunnen redeneren, contextgebaseerde beslissingen nemen en zelfstandig acties uitvoeren, zonder dat daarvoor op regels gebaseerde dialogen of configuraties nodig zijn.

Agentische procesautomatisering (APA) als toekomsttechnologie

Agentic Process Automation (APA) vertegenwoordigt de volgende evolutionaire fase in automatisering. In tegenstelling tot traditionele automatiseringstools kunnen APA-systemen gerichte procesautomatisering uitvoeren met behulp van autonome AI-agenten. Meerdere agenten voeren taken in meerdere fasen uit en worden gecoördineerd door een orchestratielaag, wat flexibele en aanpasbare automatisering mogelijk maakt.

Marktdynamiek en sectorontwikkeling

De markt voor AI-agenten bevindt zich momenteel in een periode van intense groei, maar wordt gekenmerkt door onzekerheid en oververtegenwoordiging. Een Gartner-enquête onder 3.412 deelnemers aan een webinar illustreert de huidige marktsituatie duidelijk: 19 procent van de respondenten gaf aan dat hun bedrijf al aanzienlijk heeft geïnvesteerd in AI-agenten, terwijl 42 procent voorzichtiger investeerde.

Beleggingsgedrag en marktvolwassenheid

De cijfers illustreren een verdeelde marktsituatie: hoewel een aanzienlijk deel van de bedrijven al heeft geïnvesteerd of investeringen plant, is 31 procent van de respondenten nog onbes besloten of neemt een afwachtende houding aan. Deze terughoudendheid is volkomen begrijpelijk, aangezien veel van de momenteel beschikbare oplossingen niet de beloofde voordelen opleveren.

Gartner voorspelt desondanks een aanzienlijk groeipotentieel voor echte agentische AI-oplossingen. Naar verwachting zal in 2028 minstens 15 procent van alle dagelijkse zakelijke beslissingen autonoom worden genomen door agentische AI, tegenover nul procent in 2024. Daarnaast wordt verwacht dat in 2028 ongeveer 33 procent van alle bedrijfssoftwaretoepassingen agentische AI-componenten zal bevatten, tegenover minder dan één procent in 2024.

Meer hierover hier:

• Vind producten en verkrijg B2B-inzichten met behulp van AI / Consultancy en ondersteuning

Kwaliteitscontrole en marktconsolidatie

De discrepantie tussen de duizenden aanbieders en de naar schatting 130 bedrijven met daadwerkelijke agentgebaseerde technologieën wijst op een naderende marktconsolidatie. Bedrijven die echte innovatie bieden, zullen zich onderscheiden van degenen die zich slechts bezighouden met agentwashing.

Geschikt hiervoor:

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

Uitdagingen bij de implementatie van AI

Het implementeren van echte AI-agenten brengt diverse uitdagingen met zich mee die verder gaan dan het probleem van het 'agent washing'-principe. Deze uitdagingen verklaren deels waarom veel bedrijven kiezen voor minder geavanceerde, maar ook minder effectieve, oplossingen.

Technische complexiteit en infrastructuurvereisten

Het integreren van echte AI-agenten in bestaande bedrijfssystemen is technisch complex en kan bestaande processen aanzienlijk verstoren. Veel bedrijven beschikken niet over de noodzakelijke IT-infrastructuur om AI-workloads effectief te verwerken. Een onderzoek van Cisco toont aan dat slechts ongeveer een kwart van de bedrijven in Zwitserland beschikt over flexibele netwerken die geschikt zijn voor AI-implementaties.

De meeste bedrijven kunnen nieuwe AI-processen niet aan met hun huidige IT-infrastructuur vanwege beperkte of zelfs geen schaalbaarheid. Vrijwel alle bedrijven hebben extra grafische processoren (GPU's) nodig om aan de toegenomen prestatie- en rekenkrachtvereisten te voldoen.

Gegevenskwaliteit en beschikbaarheid van gegevens

Hoogwaardige, diverse en toegankelijke data is een fundamentele vereiste voor alle AI-activiteiten. De meeste bedrijven zijn echter slecht gepositioneerd als het gaat om het aanleveren van dergelijke data. Het grootste probleem is dat bedrijfsdata niet in een centraal beheerde database worden opgeslagen, maar verspreid liggen over verschillende systemen binnen de organisatie.

Deze datasilo's bemoeilijken niet alleen de implementatie van AI-agenten, maar kunnen ook leiden tot gebrekkige modellen en onjuiste conclusies. Onvolledige of onnauwkeurige data ondermijnt de effectiviteit van elke AI-oplossing, of het nu een echte agent is of een traditionele automatiseringsoplossing.

Culturele en organisatorische barrières

De introductie van AI-agenten is niet alleen een technische uitdaging, maar vooral een culturele. Werknemers moeten bereid zijn oude werkwijzen los te laten en nieuwe technologieën te omarmen. Weerstand tegen verandering, een gebrek aan begrip van de voordelen van de transformatie en onvoldoende training kunnen het succes ervan aanzienlijk in gevaar brengen.

Het tekort aan geschoolde werknemers in de IT- en digitale sector vormt een ander groot obstakel. Zonder het juiste talent, dat zowel over technische kennis als inzicht in digitale bedrijfsmodellen beschikt, blijft het volledige potentieel van AI-technologie vaak onbenut.

Strategieën om het wegspoelen van het middel te voorkomen

Bedrijven die echte AI-agenten willen implementeren, moeten leren hoe ze 'agent washing' kunnen herkennen en vermijden. Dit vereist een systematische aanpak en de juiste evaluatiecriteria.

Echte AI-agenten identificeren

Echte AI-agenten onderscheiden zich door specifieke eigenschappen die hen onderscheiden van conventionele automatiseringsoplossingen. Ze handelen zelfstandig en kunnen onverwachte situaties afhandelen zonder constante menselijke tussenkomst. Ze hebben het vermogen om te leren van hun omgeving en hun strategieën in realtime aan te passen.

Een belangrijk onderscheidend kenmerk is het vermogen tot autonome waarneming en dataverzameling. Echte AI-agenten verzamelen continu data uit diverse bronnen en analyseren gebruikersgedrag, evenals tekst- en spraakinformatie, met behulp van natuurlijke taalverwerking. Op basis van deze analyse stellen ze actieplannen op, splitsen ze complexe taken op in subdoelen en geven ze prioriteit aan deze subdoelen.

Geschikt hiervoor:

• Agentisch zoeken: SEO met Perplexity – Is de AI-webbrowser een AI-agent of een simpele AI-assistent?

Zorgvuldige selectie van leveranciers

Bij de selectie van AI-oplossingen moeten bedrijven grondig onderzoek doen. Dit omvat een gedetailleerde beoordeling van de technische specificaties, referenties en casestudy's van de leveranciers. Bedrijven moeten zich kritische vragen stellen: Kan het systeem zelfstandig leren en zich aanpassen? Beschikt het over echte besluitvormingscapaciteiten? Kan het complexe taken met meerdere stappen zonder menselijke tussenkomst uitvoeren?

Proefprojecten en gefaseerde implementatie

Gartner adviseert om agentgebaseerde AI alleen te gebruiken wanneer dit duidelijke toegevoegde waarde of een aantoonbaar rendement op investering oplevert. Een goed startpunt is het inzetten van AI-agents voor besluitvorming, het automatiseren van routinematige processen of het afhandelen van eenvoudige vragen, voordat complexere toepassingen worden aangepakt.

Toekomstperspectieven en marktontwikkeling

Ondanks de huidige uitdagingen en het probleem van agentwashing, markeert agentische AI ​​een belangrijke stap voorwaarts in de mogelijkheden van AI en opent het nieuwe marktkansen. De technologie biedt de potentie om middelen efficiënter te gebruiken, complexe taken te automatiseren en innovatie in het dagelijks bedrijfsleven te stimuleren.

Transformatieve impact op industrieën

AI-agenten zullen een transformerende impact hebben, met name op het gebied van marketing en verkoop. Ze stellen bedrijven in staat om klanten te segmenteren op basis van koopgedrag en voorkeuren met ongekende efficiëntie en gepersonaliseerde ervaringen te creëren. In tegenstelling tot traditionele marketingautomatiseringsplatformen die volgens vaste regels werken, kunnen echte AI-agenten dynamisch reageren op klantgedrag en hun strategieën daarop aanpassen.

De evolutie van werkplekken

De ontwikkeling van echte AI-agenten zal ook een aanzienlijke impact hebben op de arbeidsmarkt. Bloomberg Intelligence schat dat het toenemende gebruik van AI-agenten bij 's werelds grootste banken alleen al in de nabije toekomst tot het verlies van 200.000 banen zou kunnen leiden. Deze ontwikkeling onderstreept de noodzaak voor bedrijven en de maatschappij om proactief omscholings- en bijscholingsprogramma's te ontwikkelen.

Regelgevingsontwikkelingen

Met de toenemende prevalentie van echte AI-agenten zullen regelgevende kaders ook een grotere rol gaan spelen. Bedrijven moeten rekening houden met gegevensbescherming, gegevenssoevereiniteit, kennis van en naleving van wereldwijde regelgeving, evenals de concepten van vooringenomenheid en transparantie met betrekking tot zowel data als algoritmen.

Aanbevelingen voor bedrijven

Gezien de complexiteit van het agentwashingprobleem en de uitdagingen bij de implementatie van echte AI-agents, zouden bedrijven een systematische aanpak moeten hanteren.

Strategische planning en doelstellingen vaststellen

Bedrijven moeten allereerst een duidelijke digitale strategie ontwikkelen die definieert hoe AI-agenten kunnen bijdragen aan het behalen van bedrijfsdoelen. Vage doelen zoals "We willen AI gebruiken" zijn onvoldoende. In plaats daarvan moeten specifieke, meetbare doelen worden gedefinieerd die aansluiten bij de bedrijfsstrategie.

Vaardigheidsontwikkeling en bijscholing

Het bevorderen van bijscholing is essentieel om werknemers op alle niveaus in staat te stellen effectief met AI te werken. Bedrijven zouden strategisch moeten investeren in training, datagestuurde besluitvormingsprocessen en innovatieve toepassingen om efficiëntiewinsten, procesoptimalisatie en nieuwe zakelijke kansen te realiseren.

Focus op gegevensbescherming en -beveiliging

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

Het dilemma van het wassen van agenten oplossen

Agentwashing vormt een aanzienlijke uitdaging voor bedrijven die de voordelen van echte AI-agenten willen benutten. De wijdverbreide praktijk om bestaande technologieën als zogenaamde agentgebaseerde oplossingen te presenteren, leidt tot onrealistische verwachtingen, verspilde middelen en uiteindelijk tot een hoog percentage mislukkingen bij AI-projecten.

Om succesvol te zijn, moeten bedrijven leren het verschil te zien tussen echte AI-agenten en traditionele automatiseringsoplossingen. Dit vereist een diepgaand begrip van de technische verschillen, zorgvuldige selectie van leveranciers en een strategische aanpak van de implementatie.

Ondanks de huidige uitdagingen biedt de ontwikkeling van echte AI-agenten een enorm potentieel voor innovatie en verhoogde efficiëntie. Bedrijven die nu de juiste basis leggen en zich niet laten misleiden door de hype rond agentwashing, zullen op de lange termijn kunnen profiteren van de transformatieve mogelijkheden van deze technologie.

De toekomst ligt niet in het simpelweg automatiseren van individuele taken, maar in intelligente samenwerking tussen mensen en echte AI-agenten die zelfstandig kunnen leren, zich kunnen aanpassen en complexe zakelijke problemen kunnen oplossen. De sleutel tot succes ligt in het vormgeven van deze toekomst met helderheid, realisme en een strategische visie.

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

☑️ Creatie of herschikking van de AI -strategie

☑️ Pioneer Business Development

 

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