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

Nieudana automatyzacja: brutalna prawda o projektach rozwoju AI

Cyfrowa transformacja od lat obiecuje złoty wiek automatyzacji i wydajności. W szczególności agenci AI są handlowani jako cyfrowi pracownicy przyszłości, którzy mają na celu złagodzenie pracy ludzkiej i zrewolucjonizowanie procesów korporacyjnych. Ale rzeczywistość wygląda inaczej: bardziej niż co trzeci projekt rozwoju jest na pierwszym planie, a euforia coraz bardziej ustępuje rozczarowaniu. Ta rozbieżność między obietnicą a rzeczywistością zbiera podstawowe pytania dotyczące faktycznej dojrzałości i praktycznych korzyści tej technologii.

Czym są agenci AI i dlaczego są uważani za rewolucyjne?

Agenci AI zasadniczo różnią się od konwencjonalnych narzędzi automatyzacji. Podczas gdy klasyczne rozwiązania oprogramowania, takie jak Zapier lub działają zgodnie ze ustalonymi zasadami, agenci AI łączą percepcję, podejmowanie decyzji i zdolność do działania w systemie autonomicznym. W zależności od sytuacji możesz zdecydować, które działanie ma sens, aby zawsze pracować w tym samym schemacie.

Te zaawansowane programy komputerowe mają na celu działanie autonomiczne, podejmowanie decyzji i podejmowanie środków bez ciągłej interwencji człowieka. Możesz analizować dane, uczyć się na podstawie doświadczeń i dostosowywać się do zmienionych warunków. W przeciwieństwie do prostszych narzędzi automatyzacji agenci AI mogą zarządzać złożonymi zadaniami i dostosowywać się do nieprzewidywalnych sytuacji.

Połączenie pozornie logicznych wniosków i rzeczywistej zdolności do działania jest uważane za silniejsze, bardziej uniwersalne systemy AI. Agent nie szuka już tylko informacji o produkcie, na przykład i wymawianiu zaleceń, ale także porusza witrynę dostawcy, wypełnia formularze i uzupełnia zakup - wyłącznie na podstawie krótkiej instrukcji i wyuczonych procesów.

Nadaje się do:

• Agent AI w CRM: między obietnicą a rzeczywistością

Obietnica wzrostu wydajności

Potencjalne zalety agentów AI dla firm wydają się imponujące na pierwszy rzut oka. Badania wykazują pozytywne wyniki: dochodzenie przeprowadzone przez Massachusetts Institute of Technology i Stanford University w oparciu o dane 5179 pracowników obsługi klienta stwierdzili, że pracownicy wspierani przez agenta AI byli o 13,8 procent bardziej produktywni niż pracownicy bez dostępu. Obecne badanie pokazuje nawet, że agenci AI mogą zwiększyć wydajność pracy w zespołach o 60 procent.

Agenci AI powinni podejmować różne zadania: od planowania i rezerwacji podróży po badania i raportowanie. Możesz zautomatyzować powtarzające się i czasowe zadania i złagodzić pracowników ludzkich w taki sposób, aby mogli skoncentrować się na zadaniach strategicznych i kreatywnych. Wyobraź sobie agenta AI, który automatycznie przetwarza faktury, raporty i plany spotkania, aby pracownicy mogli skoncentrować się na bardziej złożonych zadaniach wymagających ludzkiej wiedzy.

Obszary zastosowania rozciągają się praktycznie na wszystkich obszarach korporacyjnych. W obsłudze klienta agenci AI mogą oferować spersonalizowane wsparcie przez całą dobę i wykorzystywać przetwarzanie języka naturalnego w celu przetwarzania zapytań klientów i w razie potrzeby eskaluj problemy z ludzkimi przedstawicielami. W ramach wsparcia IT pomagasz w automatycznym rozwiązywaniu problemów, rozpoznając, analizując i rozwiązywając problemy. W systemach finansowych i ubezpieczeniowych można rozpoznać i zapobiegać oszukańczemu działaniom, analizując wzorce i anomalie w danych.

Trudna rzeczywistość: dlaczego agenci AI zawodzą

Pomimo obiecujących perspektyw rzeczywistość jest otrzeźwiająca. Firmy badawcze rynku Gartner przewidują, że ponad 40 procent wszystkich projektów agentów AI, które są dziś planowane lub są już używane do 2027 r.. Prognoza ta opiera się na trzech głównych powodach: rosnących kosztach, braku rentowności dla firm i nieodpowiedniej kontroli ryzyka.

Anushree Verma, starszy analityk Gartner, wyjaśnia sytuację w następujący sposób: Większość projektów AI rolniczej jest obecnie w fazie wczesnego eksperymentu lub nadal jest koncepcjami napędzanymi i niepoprawnie stosowanymi przez szum. Wielu użytkowników AI nadal nie ma przeglądu, jak drogie i złożone są agenci AI, gdy są skalowani na całe firmy.

Wady techniczne i problemy z jakością

Podstawowy problem leży w technicznym niedojrzaniu obecnych systemów. Według analityków Gartner, tylko około 130 z ponad 1000 narzędzi, które obiecują umiejętności AI AI AI, również utrzymuje tę obietnicę. Większość obietnic AI agenta nie ma znacznej wartości lub zwrotu z kapitału, ponieważ nie są wystarczająco dojrzałe, aby autonomicznie zrealizować złożone cele korporacyjne lub za każdym razem szczegółowo przestrzegać instrukcji.

Problemy stają się szczególnie jasne, gdy agenci AI są konfrontowani ze złożonymi, wieloetapowymi zadaniami. Benchmark od Salesforce pokazuje, że nawet najlepsze modele, takie jak Gemini 2.5 Pro, osiągają jedynie 58 -procentowy wskaźnik sukcesu w prostych zadaniach. W przypadku dłuższych dialogów wydajność dramatycznie spada do 35 procent. Gdy tylko konieczne jest kilka rund dyskusji w celu ustalenia braku informacji według zapytań, wydajność znacznie spada.

Kolejny punkt odniesienia w obszarze finansowym pokazuje podobnie otrzeźwiające wyniki: najlepiej testowany model, OpenAis O3, osiągnął tylko 48,3 procent dokładności przy średnich kosztach 3,69 USD za odpowiedź. Modele są w stanie wyodrębnić proste dane z dokumentów, ale zawodzą z powodu głębokiego uzasadnienia finansowego, które byłyby konieczne do naprawdę dodania lub zastąpienia pracy analityka.

Problem wykładniczo zwiększającego prawdopodobieństwo błędów

Szczególnie problematyczną właściwością agentów AI jest ich tendencja do skumulowanych błędów. Patronus AI, startup, który pomaga firmie ocenić i optymalizować technologię AI, stwierdził, że agent z jednym procentem błędu na krok do 100. kroku ma 63-procentowe prawdopodobieństwo błędu. Im więcej kroków agent musi wykonać zadanie, tym większe prawdopodobieństwo, że coś pójdzie nie tak.

Ta rzeczywistość matematyczna wyjaśnia, dlaczego pozornie niewielka poprawa dokładności może mieć nieproporcjonalny wpływ na ogólną wydajność. Błąd w dowolnym etapie może sprawić, że całe zadanie się nie powiedzie. Im więcej kroków jest zaangażowanych, tym wyższa szansa, że ​​coś pójdzie nie tak.

Bezpieczeństwo i nowe obszary ataku

Badacze Microsoft zidentyfikowali co najmniej dziesięć nowych kategorii niepowodzeń dla agentów AI, którzy mogą wpłynąć na bezpieczeństwo lub ochronę aplikacji lub środowiska AI. Te nowe tryby awarii obejmują naruszenie agentów, wprowadzanie nieuczciwych agentów do systemu lub naśladowanie legalnego obciążenia pracą AI przez agentów kontrolowanych przez atakujących.

Zjawisko „zatrucia pamięci” jest szczególnie niepokojące. W studium przypadku naukowcy z Microsoft wykazali, że agent AI, który analizuje e -maile i wykonuje działania oparte na treści, można łatwo naruszać, jeśli nie zostanie stwardniany przed takimi atakami. Wysłanie wiadomości e -mail z poleceniem, które modyfikuje bazę wiedzy lub pamięć agenta, prowadzi do niepożądanych działań, takich jak przekazywanie wiadomości z niektórymi tematami do atakującego.

Wyzwania ekonomiczne

Eksplodowanie kosztów wdrożenia

Koszty wdrożenia agentów AI różnią się dramatycznie w zależności od zakresu i złożoności. W przypadku małych firm, które potrzebują tylko podstawowych rozwiązań, proste taryfy AI zwykle kosztują od 0 do 30 USD miesięcznie. W przypadku firm średniej wielkości koszty wdrożenia mogą wynosić od 50 000 do 300 000 USD, podczas gdy duże organizacje muszą spodziewać się inicjatyw AI w całej firmie z inwestycjami od 500 000 do 5 milionów USD w pierwszym roku.

Jednak rzeczywiste koszty wykraczają daleko poza początkowe wydatki na wdrożenie. Firmy muszą wziąć pod uwagę koszty sprzętu dla specjalistycznych serwerów i klastrów GPU, opłaty za licencję oprogramowania, rozwiązania do przechowywania danych i zasoby przetwarzania w chmurze. Ponadto podejmowanie danych często najbardziej czasochłonnych aspektów projektów sztucznej inteligencji wymaga znacznych inwestycji. Według Gartner Research organizacje zwykle wydają od 20 000 do 500 000 USD na początkową infrastrukturę AI, w zależności od zakresu projektu.

Problem niejasnego zwrotu z inwestycji

Trudność kwantyfikacji faktycznej korzyści agentów AI jest szczególnie problematyczna. Podczas gdy tradycyjne rozwiązania automatyzacji często oferują wyraźne oszczędności kosztów od redukcji personelu lub wzrostu wydajności, ROI agentów AI jest trudniejszy do zmierzenia. Parametry pomiaru sukcesu muszą zostać dostosowane, ponieważ zwrotu z kapitału nie można określić bezpośrednio.

Pomimo optymistycznych oczekiwań - ankieta pokazuje, że 62 procent firm oczekuje ROI wynoszącego ponad 100 procent dla Agent AI - rzeczywistość często pozostaje opóźniona. Wiele projektów pilotażowych nie tworzy przejścia do środowiska produkcyjnego, ponieważ obiecana wartość dodana nie istnieje lub koszty wdrożenia przekraczają oczekiwane oszczędności.

Mycie agentów: problem marketingowy

Dodatkowym czynnikiem, który zwiększa zamieszanie, jest „mycie agenta” SAM. Wielu dostawców obsługuje zmianę nazwy istniejących technologii, takich jak asystenci AI, automatyzacja procesów oparta na robotach lub chatboty do rzekomych rozwiązań opartych na agentach, chociaż często brakuje im decydujących cech prawdziwych agentów. Gartner szacuje, że spośród tysięcy dostawców tylko około 130 oferuje autentyczne technologie AI oparte na agentach.

Ta praktyka prowadzi do nierealistycznych oczekiwań wobec firm, które uważają, że mają już dojrzałą technologię agentów, podczas gdy faktycznie otrzymują tylko rozszerzone narzędzia automatyzacji. Zamieszanie między prawdziwymi agentami AI a konwencjonalnymi rozwiązaniami automatyzacji znacząco przyczynia się do wysokich wskaźników awarii.

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

Specyficzne wyzwania w praktyce

Integracja z istniejącymi systemami

Jedną z największych praktycznych przeszkód jest integracja agentów AI z istniejącymi krajobrazami IT. Integracja może być prawdziwym wyzwaniem, ponieważ firmy muszą zapewnić, że agenci AI mogą być płynnie zintegrowani z istniejącą infrastrukturą. Ta integracja często wymaga znacznych dostosowań do istniejących systemów i może prowadzić do kosztownych przerw w obecnych procesach biznesowych.

Wiele istniejących systemów firm nie zostało opracowanych z zamiarem interakcji z autonomicznymi agentami AI. Niezbędne interfejsy API, formaty danych i protokoły bezpieczeństwa często muszą być całkowicie zmienione. Ta złożoność techniczna prowadzi do dłuższych czasów wdrażania i wyższych kosztów niż pierwotnie planowano.

Nadaje się do:

• Integracja AI niezależnej platformy AI w całej całej DATA dla wszystkich spraw firmowych

Problemy z ochroną danych i zgodność

Korzystanie z agentów AI rodzi również pytania dotyczące ochrony danych i zgodności z przepisami takimi jak RODO. Firmy muszą upewnić się, że chronią prywatność swoich klientów i przestrzegać obowiązujących przepisów. Dostęp i przetwarzanie poufnych danych przez agentów znacznie zwiększają ryzyko ochrony danych.

Autonomiczne systemy AI częściowo unikają kontroli człowieka i tworzą nowe obszary ataku. W sieciowych systemach wielu agentów mogą wystąpić efekty powstające, które sprawiają, że ich zachowanie są nieprzewidywalne. W pełni autonomiczni agenci mogą działać nieoczekiwanie, co rodzi problemy prawne i etyczne.

Opór organizacyjny

Często niedoszacowanym czynnikiem jest opór w ramach siły roboczej. Automatyzacja przez agentów AI może prowadzić do zmian pracy i utraty pracy. Firmy muszą przygotować się do tych zmian i podjąć środki wspierające swoich pracowników. Pracownicy muszą być przekonani o zaletach agentów AI, aby móc ich skutecznie korzystać.

Udane wdrożenie wymaga nie tylko kompetencji technicznych, ale także programów zarządzania zmianami i szkoleniami. Bez akceptacji i aktywnego wsparcia siły roboczej nawet technicznie dojrzałe wdrożenia nie tworzą czynników ludzkich.

Dlaczego obecne podejścia spadają zbyt krótko

Złożoność prawdziwych procesów biznesowych

Wielu agentów AI jest zaprojektowanych do funkcjonowania w kontrolowanych środowiskach, ale prawdziwe procesy biznesowe są znacznie bardziej złożone i nieprzewidywalne. Systemy oparte na regularnych „kruchości” mają pewną „kruchość”, to znaczy upadek, gdy są skonfrontowane z sytuacjami, które nie zostały uwzględnione przez deweloperów. Wiele przepływów pracy jest znacznie mniej przewidywalnych i charakteryzuje się nieoczekiwanymi zwrotami i różnymi możliwymi wynikami.

Agenci AI, którzy dobrze pracują w kontrolowanych środowiskach testowych, często zawodzą, jeśli są skonfrontowani ze złożonością i nieprzewidywalnością prawdziwych środowisk biznesowych. Możesz przeoczyć ważne informacje o kontekście lub podejmować złe decyzje, jeśli jesteś skonfrontowany z niejednoznacznością.

Przeceniona autonomia

Jeden podstawowy problem polega na przeszacowaniu faktycznej autonomii obecnych agentów AI. Większość autonomicznych systemów SAT nadal wymaga znacznego nadzoru i interwencji człowieka. Agenci, którzy działają całkowicie autonomicznie, wchodzą w równowagę między użytecznością a nieprzewidywalnością. Pełna autonomia brzmi idealnie, dopóki agent zarezerwuje wycieczkę do niewłaściwego miasta lub nie wyśle ​​niezaznaczonego wiadomości e -mail do ważnego klienta.

Obecne modele AI nie mają niezbędnej zdolności do działania w celu niezależnego osiągnięcia złożonych celów biznesowych, ani nie są w stanie przestrzegać dopracowanych instrukcji przez długi czas. To ograniczenie oznacza, że ​​obiecana automatyzacja często nie może wystąpić, a monitorowanie ludzi pozostaje konieczne.

Udane strategie wdrażania

Skoncentruj się na określonych aplikacjach

Pomimo wielu wyzwań istnieją całkiem skuteczne wdrożenie agentów AI. Klucz koncentruje się na konkretnych, dobrze zdefiniowanych przypadkach użycia zamiast próbować tworzyć uniwersalne rozwiązania. Udane organizacje skoncentrowały się na priorytetach i dostosowaniu aplikacji. Decydenci, którzy realizują każdą okazję do sztucznej inteligencji, prawdopodobnie mają więcej niepowodzeniach projektów.

Udowodnionym podejściem jest zastosowanie agentów AI do sytuacji decyzyjnych, automatyzacji rutynowych procesów lub przetwarzania. Te ograniczone, wyraźnie zdefiniowane zadania zapewniają większe prawdopodobieństwo sukcesu niż próba w pełni zautomatyzowania złożonych, niejednoznacznych procesów biznesowych.

Realizacja krok po kroku

Podejście pragmatyczne jest stopniowe wprowadzenie agentów AI. Zamiast próbować przekształcić całe obszary biznesowe jednocześnie, firmy powinny zacząć od mniejszych, możliwych do opanowania projektów. Mniejsze firmy mogą zminimalizować swoje koszty, opierając się na usługach telefonicznych AI i prefabrykowanych rozwiązaniach, które wymagają mniej wstępnych inwestycji niż systemy dostosowane.

Przykładem pomyślnego stopniowego wdrażania jest średnia firma ubezpieczeniowa, która wdrożyła sztuczną inteligencję do przetwarzania szkód i obsługi klienta. Pomimo pierwszej inwestycji w wysokości 425 000 USD, system osiągnął dodatni zwrot w ciągu 13 miesięcy i zapewnił ponad trzy lata połączonych ulepszeń oszczędności i sprzedaży w wysokości 1,2 mln USD.

Znaczenie zarządzania i zarządzania ryzykiem

Agenci AI ds. Inteligencji decyzyjnej nie są ani panaceum, ani nieomylni. Muszą być stosowane w połączeniu ze skutecznym zarządzaniem i zarządzaniem ryzykiem. Decyzje ludzkie nadal wymagają wystarczającej wiedzy, a także danych i kompetencji AI.

Skuteczne ramy zarządzania powinny zawierać wyraźne wytyczne dotyczące monitorowania i kontroli agentów AI. Obejmuje to mechanizmy wykrywania i korekcji błędów, regularnych audytów wydajności agenta i wyraźnych ścieżek eskalacji dla sytuacji wymagających interwencji człowieka.

Przyszła perspektywa: realistyczne oczekiwania

Trendy długoterminowe pomimo krótkoterminowych niepowodzeń

Pomimo obecnych wyzwań Gartner przewiduje, że agenci AI będą odgrywać ważną rolę w perspektywie długoterminowej. Do 2028 r. Około 15 procent wszystkich codziennych decyzji należy przejąć w miejscu pracy narzędzi agentów porównywanych do 0 procent w 2024 r. Ponadto 33 procent wszystkich rozwiązań oprogramowania dla firm do 2028 agentów AI powinno zawierać pakiet, w porównaniu do mniej niż jeden procent w 2024 r.

Prognozy te wskazują, że obecne problemy jako ból wzrostu należy rozumieć jako młodą technologię. Podstawowe koncepcje są obiecujące, ale wdrożenie musi dojrzewać i dostosowywać się do realiów codziennego biznesu.

Potrzeba realistycznych recenzji

Wysokie wskaźniki awarii projektów agentów AI nie powinny być interpretowane jako ogólny porażkę technologii, ale jako sygnał ostrzegawczy dla nierealistycznych oczekiwań i niedojrzałych strategii wdrażania. Nieudane projekty nie zawsze powinny wysyłać negatywny sygnał dla zarządzających dyrektorami. Świętowanie niepowodzeń w tym obszarze jest ważne, ponieważ promuje kulturę eksperymentów, niezależnie od tego, czy pomysł wejdzie do produkcji.

Ćwiczenie może również prowadzić do iteracyjnych eksperymentów i lepszych wyników. Ważne jest, aby wiedzieć, kiedy AI jest właściwym narzędziem i kiedy nie unikać marnowania czasu za pomocą arkusza przegranego.

Nadaje się do:

• Ta platforma AI łączy 3 decydujące obszary biznesowe: zarządzanie zamówieniami, rozwój biznesu i inteligencja

Strategiczne zalecenia dla firm

Realistyczny cel i zarządzanie oczekiwaniami

Firmy powinny poradzić sobie z inicjatywami agentów AI z realistycznymi oczekiwaniami. Zamiast próbować osiągnąć rewolucyjne transformacje, powinieneś skoncentrować się na przyrostowych ulepszeniach. Aby wykorzystać prawdziwe korzyści agenta AGI, firmy powinny nie tylko przyjrzeć się automatyzacji poszczególnych zadań, ale także skupić się na wydajności na poziomie firmy.

Dobrym początkiem jest zastosowanie agentów AI do konkretnych, mierzalnych zadań z wyraźnymi korzyściami biznesowymi. Celem powinno być zmaksymalizacja korzyści biznesowych - czy to poprzez niższe koszty, lepszą jakość, większą szybkość lub lepszą skalowalność.

Inwestycje w podstawy

Zanim firmy wdrażają złożonych agentów AI, powinny upewnić się, że podstawy są prawidłowe. Obejmuje to solidną strategię danych, skuteczne zarządzanie danymi i solidną platformę technologiczną. Zła jakość danych jest przyczyną niepowodzenia ponad 70 procent projektów AI. Systemy AI nie mogą spełnić swojej obietnicy bez wysokiej jakości, odpowiednich i dobrze zarządzanych danych.

Budowanie umiejętności wewnętrznych

Udane wdrożenie agentów AI wymaga specjalistycznych umiejętności, które nie są jeszcze dostępne w wielu organizacjach. Firmy muszą albo inwestować w rozwój wewnętrznych kompetencji AI, albo zawierać strategiczne partnerstwa z doświadczonymi dostawcami. Rozwój umiejętności wewnętrznych zazwyczaj kosztuje od 250 000 do 1 miliona USD na średniej wielkości projekty, w tym zatrudnianie wyspecjalizowanych programistów i narzędzia do tworzenia zakupów.

Punkt zwrotny dla agentów AI

Wysoki wskaźnik awarii projektów agentów AI oznacza ważny punkt zwrotny w rozwoju tej technologii. Początkowa euforia ustępuje miejsca bardziej realistycznej oceny możliwości i ograniczeń. Jednak to rozczarowanie niekoniecznie jest negatywne -może prowadzić do lepszych, bardziej przemyślanych strategii wdrażania.

Sama technologia nie jest problemem. Agenci AI z pewnością oferują potencjał poprawy procesów biznesowych i otwarcia nowych możliwości. Problem polega na rozbieżności między nadmiernymi oczekiwaniami a obecną rzeczywistością techniczną. Firmy, które uważają agentów AI za panaceum lub starają się osiągnąć zbyt wiele, będą prawdopodobnie 40 procent, którzy muszą zatrudnić swoje projekty do 2027 r.

Sukces z agentami AI wymaga pragmatycznego, stopniowego podejścia, które koncentruje się na określonych zastosowaniach o wyraźnych korzyściach biznesowych. Firmy muszą być gotowe inwestować w niezbędne podstawy - od jakości danych po rozwój kompetencji wewnętrznych. Przede wszystkim musisz zrozumieć, że agenci AI nie zastępują dobrej strategii biznesowej i solidnych praktyk zarządzania projektami.

Następne kilka lat pokaże, czego firmy mogą się nauczyć z obecnych awarii i z powodzeniem zintegrować agentów AI z procesami biznesowymi. Zwycięzcy będą tymi, którzy mają realistyczne oczekiwania metodycznie i są gotowi inwestować w tę technologię w perspektywie długoterminowej, zamiast polegać na szybkich rozwiązaniach.

☑️ 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