Uważaj na sprawę: Prządzenie agenta ujawnia problem marketingowy, który zagraża jego projektom AI!

Zainwestuj poprawnie: jak rozpoznać prawdziwych agentów AI i uniknąć kosztownych awarii

Szybki rozwój sztucznej inteligencji doprowadził do niezwykłego zjawiska, które kształtuje zarówno branżę technologiczną, jak i świat korporacyjny: mycie agenta SO. Ten problem marketingowy jest jednym z najważniejszych wyzwań dla firm, które chcą wdrożyć prawdziwych agentów AI i znacząco przyczynia się do zamieszania i wysokich wskaźników awarii w projektach AI.

Nadaje się do:

• Różnica między agentami AI a asystentami AI: kompleksowa analiza

Zrozum problem mycia agenta

Agent Wash opisuje powszechną praktykę w branży technologicznej, w której dostawcy strategicznie sprzedają istniejące technologie, takie jak asystent AI, automatyzacja procesów oparta na robotach lub chatboty jako rzekome rozwiązania oparte na agentach. Ta zmiana nazwy odbywa się, pomimo faktu, że w systemach często nie mają decydujących cech prawdziwych agentów AI. Gartner, znana firma konsultingowa, szacuje, że tysiące dostawców oferuje tylko około 130 autentycznych technologii AI opartych na agentach.

Ta praktyka nie powstała przypadkowo, ale jest zgodna z ustalonym wzorem marketingowym, który został już zaobserwowany w innych obszarach. Podobnie jak w przypadku płukania, w którym firma pożycza przyjazny dla środowiska wizerunek bez odpowiedniej podstawy, dostawcy technologii podczas prania agenta starają się skorzystać z obecnego szumu, aby uczynić agenta AI bez niezbędnych inwestycji w technologię prawdziwych agentów.

Podstawowe różnice między prawdziwymi agentami AI a systemami konwencjonalnymi

Aby w pełni zrozumieć problem mycia agenta, konieczne jest uchwycenie podstawowych różnic między autentycznymi agentami AI a tradycyjnymi rozwiązaniami automatyzacji. Prawdziwi agenci AI charakteryzują się kilkoma kluczowymi cechami, które zasadniczo odróżniają je od konwencjonalnych systemów.

Autonomia i umiejętności decyzyjne

Podczas gdy tradycyjne narzędzia automatyzacji, takie jak automatyzacja procesów robotycznych (RPA), przestrzegają ściśle predefiniowanych zasad, prawdziwi agenci AI mają zdolność do podejmowania autonomicznego podejmowania decyzji. Możesz przeanalizować ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym, rozpoznać wzorce i podejmować dobre decyzje oparte na tych ustaleniach bez ciągłego nadzoru człowieka. Ta autonomia pozwala odpowiednio reagować w nieprzewidywalnych sytuacjach i odpowiednio dostosować swoje strategie.

Uczenie się i zdolność adaptacyjna

Kolejną kluczową cechą prawdziwych agentów AI jest ich zdolność ciągłego uczenia się. W przeciwieństwie do regularnych systemów, które pozostają statyczne, agenci AI analizują dane historyczne, rozpoznają trendy i czerpią wiedzę z dużych zestawów danych. Ten proces ciągłego uczenia się umożliwia dostosowanie się do nowych informacji i udoskonalanie wydajności, co sprawia, że ​​stajesz się coraz bardziej wydajny i bardziej precyzyjny.

Zrozumienie kontekstu i elastyczność

Podczas gdy konwencjonalne chatboty podążają w dużej mierze regularnie opartymi na dialogach i ograniczają się do odpowiadania na predefiniowane pytania, prawdziwi agenci AI są w stanie kłócić się i rozumieć złożone relacje. Możesz nie tylko przetwarzać dane ustrukturyzowane, takie jak tabele, ale także analizować nieustrukturyzowane informacje, takie jak e -maile lub dokumenty w kontekście. Ta umiejętność umożliwia przestrzeganie dopracowanych instrukcji w dłuższych okresach i niezależne osiągnięcie złożonych celów biznesowych.

Wpływ agenta Wash na firmy

Mycie agentów prowadzi do dalekosiężnych negatywnych konsekwencji dla firm, które chcą wdrożyć rzeczywiste rozwiązania AI. Praktyka stwarza nierealne oczekiwania wobec decydentów, którzy uważają, że już nabywają dojrzałą technologię agentów, podczas gdy faktycznie otrzymują tylko rozszerzone narzędzia automatyzacji. Ta rozbieżność między oczekiwaniami a rzeczywistością znacząco przyczynia się do wysokich wskaźników awarii w projektach AI.

Konsekwencje ekonomiczne i marnotrawstwo zasobów

Gartner przewiduje, że do końca 2027 r. Ponad 40 procent wszystkich projektów w dziedzinie Agent AI zostanie przerwane. Głównymi przyczynami tego są rosnące koszty, niejasne korzyści ekonomiczne i nieodpowiednie miary kontroli kontroli ryzyka. Anushree Verma, starszy analityk w Gartner, wyjaśnia, że ​​większość z tych projektów jest nadal na wczesnym etapie i często była tworzona jako eksperymenty lub dowód koncepcji przez obecny szum.

Technicznie podstawowe modele często nie są jeszcze wystarczająco dojrzałe, aby zapewnić obiecane usługi. Nie mają ani niezbędnej zdolności do działania w celu niezależnego osiągnięcia złożonych celów biznesowych, ani nie są w stanie przestrzegać dopracowanych instrukcji przez długi czas. Te limity techniczne oznaczają, że wiele rozwiązań reklamowanych jako rozwiązania oparte na agentach nie oferuje znacznej przewagi ani realnego zwrotu z inwestycji.

Utrata zaufania i zniekształcenie rynkowe

Mycie agentów nie tylko prowadzi do natychmiastowych strat ekonomicznych, ale może również podważać zaufanie do technologii AI w perspektywie długoterminowej. Firmy, które mają rozczarowujące doświadczenia z rzekomymi agentami AI, mogą być bardziej zarezerwowane w przyjęciu prawdziwych rozwiązań AI w przyszłości. Może to spowolnić rozwój całego branży i hamować innowacje.

Nadaje się do:

• Od chatbota do głównego stratega – supermocy AI w podwójnym pakiecie: tak agenci AI i asystenci AI rewolucjonizują nasz świat

Funkcje rozgraniczenia technicznego i identyfikacji

Aby zidentyfikować i uniknąć mycia agentów, kluczowe jest zrozumienie różnic technicznych między różnymi technologiami automatyzacji i rozpoznawanie prawdziwych agentów AI.

Automatyzacja procesu robotycznego (RPA) w porównaniu z agentem AI

Systemy RPA są zaprojektowane do automatyzacji regularnych, powtarzających się zadań. Naśladują ludzkie działania w celu odczytu i przetwarzania danych strukturalnych, ale mogą działać tylko w jasno określonych sytuacjach. Gdy tylko natkniesz się na sytuację, która odbiega od normy, nie możesz się dostosować automatycznie i musisz ostrzec ludzkiego agenta.

Z drugiej strony agenci AI mogą wykonywać zadania wielofazowe i dostosowywać się do nieoczekiwanych sytuacji dzięki ich zdolnościom decyzyjnym. Wykraczają poza podstawową automatyzację i stają się dynamicznymi jednostkami rozwiązywania problemów, które mogą kontynuować proces niezależnie, nawet jeśli nie jest to zgodne z oczekiwaniami.

Chatboty kontra prawdziwi agenci AI

Konwencjonalne chatboty mogą tylko odpowiedzieć na użytkownika i przekazać informacje na rzecz ludzkiego agenta. Opcje odpowiedzi są często oparte na prefabrykowanych skryptach lub przetwarzaniu języka naturalnego, co znacznie ogranicza twoje korzyści. Możesz tylko zareagować, ale nie działać proaktywnie ani nie podejmujesz złożonych decyzji.

Z drugiej strony prawdziwi agenci AI rozpoznają problemy, znajdują rozwiązania i automatycznie je wdrażają. Możesz argumentować, podejmować decyzje związane z kontekstem i wykonać działania niezależnie bez regularnych dialogów lub konfiguracji.

Autoryczna automatyzacja procesów (APA) jako przyszła technologia

Autoryczna automatyzacja procesu reprezentuje kolejny poziom ewolucyjny automatyzacji. W przeciwieństwie do konwencjonalnych narzędzi automatyzacji, systemy APA mogą przeprowadzać ukierunkowaną automatyzację procesów przez autonomicznych agentów AI. Kilka agentów wykonuje zadania wielofazowe i są koordynowane przez warstwę orkiestracji, która umożliwia elastyczną i dostosowującą się automatyzację.

Dynamika rynku i rozwój branży

Rynek agentów AI ma obecnie fazę intensywnego wzrostu, który jednak charakteryzuje się niepewnością i przesadą. Badanie Gartner poniżej 3412 uczestników webinaru wyraźnie pokazuje obecną sytuację rynkową: 19 procent respondentów wskazało, że ich firma już zainwestowała w agenta AGI, a 42 procent zgłosiło raczej uważne inwestycje.

Zachowanie inwestycyjne i dojrzałość rynkowa

Liczby ilustrują sytuację rynkową podzieloną: podczas gdy znaczna część spółek już zainwestowała lub planuje inwestycje, 31 procent ankietowanych jest niezdecydowanych lub czeka. Ta niechęć jest całkowicie uzasadniona, biorąc pod uwagę fakt, że wiele z obecnie dostępnych ofert nie zapewnia obiecanych korzyści.

Niemniej jednak Gartner przewiduje znaczny potencjał wzrostu dla prawdziwych rozwiązań AI AG AI. Do 2028 r. Co najmniej 15 procent wszystkich codziennych decyzji biznesowych powinno być podejmowane autonomicznie przez Agenta AGI w porównaniu z zerowym procentem w 2024 r. Ponadto oczekuje się, że do 2028 r. Będzie miał około 33 procent wszystkich aplikacji firmy za pośrednictwem komponentów agenta AGI, w porównaniu do mniejszej niż jeden procent w 2024 r.

B2B Zakup: łańcuchy dostaw, handel, rynkowe i obsługiwane przez AI ROPERANCJA Z ACCIO.COM-IMAGE: xpert.digital

Więcej na ten temat tutaj:

• Znajdź produkty i spostrzeżenia B2B z AI / Porady i wsparcie

Kontrola jakości i regulacja rynku

Rozbieżność między tysiącami dostawców a szacowanymi 130 firmami z autentycznymi technologiami opartymi na agenta wskazuje na nadchodzące sprzątanie rynku. Firmy, które oferują prawdziwe innowacje, będą wyróżniać się od tych, którzy prowadzą mycie agentów.

Nadaje się do:

• Cyfrowa transformacja z prognozą szoku sztucznej inteligencji: 40% projektów AI nie udało się twoim agentem następnego?

Wyzwania we wdrażaniu AI

Wdrożenie prawdziwych agentów AI przynosi różne wyzwania, które wykraczają poza problem mycia agenta. Wyzwania te czasami wyjaśniają, dlaczego wiele firm używa mniej wymagających, ale także mniej skutecznych rozwiązań.

Złożoność techniczna i wymagania dotyczące infrastruktury

Integracja prawdziwych agentów AI z istniejącymi systemami firm jest technicznie wymagająca i może znacznie zakłócać istniejące procesy. Wiele firm nie ma wymaganej infrastruktury IT do skutecznego zarządzania obciążeniami AI. Badanie Cisco pokazuje, że tylko prawie kwartał firm w Szwajcarii ma elastyczne sieci, które są odpowiednie do wdrożenia AI.

Z powodu ograniczonej lub braku skalowalności większość firm nie może zarządzać nowymi procesami AI dzięki swojej obecnej infrastrukturze IT. Prawie wszystkie z nich potrzebują dodatkowych procesorów graficznych (GPU), aby spełnić zwiększoną wydajność i wymagania arytmetyczne.

Jakość danych i dostępność danych

Dane wysokiej jakości, różnorodne i dostępne są podstawowym wymogiem wszystkich działań AI. Jednak większość firm jest słaba, jeśli chodzi o dostarczanie takich danych. Głównym problemem jest to, że dane korporacyjne nie są dystrybuowane w całej organizacji w centralnie zarządzanej bazie danych, ale w silosach.

Te silosy danych nie tylko utrudniają wdrożenie agentów AI, ale mogą również prowadzić do błędnych modeli i fałszywych wniosków. Niekompletne lub niedokładne dane podważają skuteczność każdego rozwiązania AI, niezależnie od tego, czy jest to prawdziwy czynnik, czy konwencjonalne rozwiązanie automatyzacji.

Bariery kulturowe i organizacyjne

Wprowadzenie agentów AI jest nie tylko technicznym, ale przede wszystkim wyzwaniem kulturowym. Pracownicy muszą być gotowi zrezygnować ze starych metod pracy i zaakceptować nowe technologie. Odporność na zmiany, brak zrozumienia zalet transformacji i brak szkolenia mogą znacznie zagrozić sukcesu.

Niedobór wykwalifikowanych pracowników w obszarze IT i cyfrowym stanowi kolejną poważną przeszkodę. Bez odpowiednich talentów, które mają zarówno techniczne wiedzę, jak i zrozumienie cyfrowych modeli biznesowych, pełny potencjał technologii AI często pozostaje nieużywany.

Strategie unikania mycia agentów

Firmy, które chcą wdrożyć prawdziwych agentów AI, muszą nauczyć się rozpoznawać i unikać mycia agentów. Wymaga to systematycznego podejścia i właściwych kryteriów oceny.

Identyfikacja prawdziwych agentów AI

Prawdziwe czynniki AI charakteryzują się określonymi cechami, które odróżniają je od konwencjonalnych rozwiązań automatyzacji. Działają niezależnie i potrafią poradzić sobie z nieoczekiwanymi sytuacjami bez ciągłej interwencji człowieka. Mają zdolność uczenia się z otoczenia i dostosowywania swoich strategii w czasie rzeczywistym.

Ważną cechą wyróżniającą jest możliwość autonomicznego postrzegania i gromadzenia danych. Prawdziwi agenci AI stale gromadzą dane z różnych źródeł i analizują zachowania użytkownika, a także informacje tekstowe i językowe za pomocą przetwarzania języka naturalnego. Opierając się na tej analizie, tworzysz plany działań, podzielić złożone zadania w sub -ggole i odpowiednio je ustalić.

Nadaje się do:

• Wyszukiwanie agencji: „Wyszukiwanie agencji” SEO z zakłopotaniem-czy przeglądarka internetowa AI AI AI AI lub prosty asystent AI?

Należyta staranność w wyborze dostawcy

Wybierając rozwiązania AI, firmy powinny dokonać dokładnej staranności. Obejmuje to szczegółowy przegląd specyfikacji technicznych, odniesień i studiów przypadków przez dostawców. Firmy powinny zadawać krytyczne pytania: czy system może uczyć się niezależnie i dostosować? Czy ma prawdziwe umiejętności decyzyjne? Czy może poradzić sobie ze złożonymi, wielofazowymi zadaniami bez interwencji człowieka?

Projekty pilotażowe i stopniowe wdrażanie

Gartner zaleca użycie Agent AI tylko wtedy, gdy zapewnia wyraźną wartość dodaną lub weryfikowalny zwrot z inwestycji. Dobrym początkiem jest zastosowanie agentów AI do sytuacji decyzyjnych, do procesu rutynowego automatyzacji lub do przetwarzania, zapytań przed rozwiązaniem przed rozwiązaniem bardziej złożonych przypadków użycia.

Przyszłe perspektywy i rozwój rynku

Pomimo obecnych wyzwań i problemu mycia agenta, Agent AGI oznacza znaczący etap rozwoju umiejętności AI i otwiera nowe możliwości rynkowe. Technologia oferuje potencjał bardziej wydajnego wykorzystania zasobów, automatyzacji złożonych zadań i promowania innowacji w codziennym biznesie.

Transformacyjny wpływ na branże

Agenci AI będą mieli transformacyjne skutki, szczególnie w marketingu i sprzedaży. Umożliwiają firmy na podstawie zakupu próbek i preferencji z bezprecedensową wydajnością i tworzą spersonalizowane doświadczenia. W przeciwieństwie do tradycyjnych platform automatyzacji marketingu, które działają zgodnie ze stałymi zasadami, prawdziwi agenci AI mogą dynamicznie reagować na zachowanie klientów i odpowiednio dostosowywać swoje strategie.

Ewolucja miejsc pracy

Rozwój prawdziwych agentów AI będzie miał również znaczący wpływ na świat pracy. Według szacunków Intelligence Bloomberg 200 000 miejsc pracy można wyeliminować tylko wśród największych banków na świecie ze względu na zwiększone użycie agentów AI. Rozwój ten podkreśla potrzebę proaktywnego rozwijania programów przekwalifikowania i dalszej edukacji.

Rozwój regulacyjny

Wraz ze wzrostem rozprzestrzeniania się prawdziwych agentów AI ramy regulacyjne również odgrywają większą rolę. Firmy muszą uwzględniać ochronę danych, suwerenność danych, wiedzę i zgodność z globalnymi przepisami, a także koncepcje uprzedzeń i przejrzystości zarówno pod względem danych, jak i algorytmów.

Zalecenia dotyczące działań dla firm

Biorąc pod uwagę złożoność problemu mycia agenta i wyzwania związane z wdrażaniem prawdziwych agentów AI, firmy powinny realizować systematyczne podejście.

Planowanie strategiczne i obiektyw

Firmy powinny najpierw opracować jasną strategię cyfrową, która określa, w jaki sposób agenci AI mogą przyczynić się do osiągnięcia celów biznesowych. Niejasne cele, takie jak „chcemy używać sztucznej inteligencji”, nie wystarczy. Zamiast tego należy zdefiniować konkretne, mierzalne cele, które są dostosowane do strategii biznesowej.

Struktura kompetencji i dalsza edukacja

Promowanie dalszego szkolenia jest konieczne, aby umożliwić pracownikom na wszystkich poziomach do radzenia sobie z AI. Firmy powinny inwestować w dalsze szkolenia, procesy decyzyjne oparte na danych i innowacyjne obszary zastosowania w celu wdrożenia wzrostu wydajności, optymalizacji procesów i nowych możliwości biznesowych.

Skoncentruj się na ochronie danych i bezpieczeństwie

Zapewnienie ochrony danych i bezpieczeństwa IT jest niezbędne, aby zminimalizować ryzyko, takie jak niewłaściwe wykorzystanie danych i budować zaufanie do technologii. Środki te nie tylko przyczyniają się do wzrostu wydajności, ale także promują akceptację i zrównoważone wykorzystanie AI.

Przejdź przez agenta dylematu mycia

Mycie agentów jest istotnym wyzwaniem dla firm, które chcą skorzystać z zalet prawdziwych agentów AI. Powszechna praktyka zmiany nazwy istniejących technologii na rzekome rozwiązania oparte na agentach prowadzi do nierealistycznych oczekiwań, strata zasobów i ostatecznie do wysokich wskaźników awarii w projektach AI.

Aby odnieść sukces, firmy muszą nauczyć się odróżnić prawdziwych agentów AI od konwencjonalnych rozwiązań automatyki. Wymaga to głębokiego zrozumienia różnic technicznych, starannej staranności w wyborze dostawców i strategicznego podejścia do wdrażania.

Pomimo obecnych wyzwań rozwój prawdziwych agentów AI oferuje ogromny potencjał innowacji i rosnącej wydajności. Firmy, które teraz tworzą odpowiednie podstawy i nie są oszołomieni przez hype z prania agenta, będą mogły skorzystać z transformacyjnych możliwości tej technologii w perspektywie długoterminowej.

Przyszłość nie polega na prostej automatyzacji poszczególnych zadań, ale w inteligentnej współpracy między ludźmi i prawdziwymi agentami AI, którzy mogą uczyć się niezależnie, dostosowywać i rozwiązywać złożone problemy biznesowe. Kluczem do sukcesu jest uczynienie tej przyszłości z jasnością, realizmem i strategicznym przewidywaniem.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Tworzenie lub wyrównanie strategii AI

☑️ Pionierski rozwój biznesu

Konrada Wolfensteina

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus