Остерегайтесь случая: Agent Washing выявляет-маркетинговая проблема, которая ставит под угрозу его проекты искусственного интеллекта!
Предварительная версия Xpert
Выбор голоса 📢
Опубликовано: 27 июня 2025 г. / Обновление с: 27 июня 2025 г. - Автор: Конрад Вольфенштейн
Остерегайтесь случая: Agent Washing выявляет-маркетинговая проблема, которая ставит под угрозу его проекты искусственного интеллекта! - Изображение: Xpert.Digital
Автономия против автоматизации: решающая разница, которая экономит ваш проект искусственного интеллекта
Инвестируйте правильно: как распознавать реальных агентов ИИ и избежать дорогих неудач
Быстрое развитие искусственного интеллекта привело к замечательному явлению, которое формирует технологическую индустрию и корпоративный мир: так называемое стирание агента. Эта маркетинговая проблема является одной из наиболее важных проблем для компаний, которые хотят реализовать реальные агенты искусственного интеллекта и вносят значительный вклад в путаницу и высокие показатели неудач в проектах искусственного интеллекта.
Подходит для:
Понять проблему мытья агента
Agent Washing описывает широкую практику в технологической отрасли, в которой поставщики стратегически продают существующие технологии, такие как помощник по искусственному искусству, автоматизация процессов на основе роботов или чат-боты в качестве предположительно агентских решений. Это переименование происходит, несмотря на то, что этим системам часто не хватает решающих особенностей реальных агентов ИИ. Гартнер, известная консалтинговая компания, по оценкам, тысячи поставщиков предлагают только около 130 аутентичных агентских технологий ИИ.
Эта практика возникла не случайно, но следует за установленной схемой маркетинга, которая уже наблюдалась в других областях. Подобно зеленым мытьям, в которой компания предоставляет экологически чистый имидж без соответствующей основы, поставщики технологий в Agent Warhe пытаются извлечь выгоду из нынешней шумихи, чтобы сделать агент ИИ, не внедряя необходимые инвестиции в технологию реальных агентов.
Фундаментальные различия между реальными агентами ИИ и обычными системами
Чтобы полностью понять проблему промывки агента, важно захватить фундаментальные различия между подлинными агентами ИИ и традиционными решениями автоматизации. Реальные агенты ИИ характеризуются несколькими ключевыми особенностями, которые принципиально отличают их от обычных систем.
Автономия и навыки принятия решений
В то время как традиционные инструменты автоматизации, такие как роботизированная автоматизация процессов (RPA), соответствуют строго предопределенным правилам, реальные агенты искусственного интеллекта имеют возможность принимать автономное принятие решений. Вы можете проанализировать огромные объемы данных в режиме реального времени, распознавать закономерности и принимать хорошо обоснованные решения на основе этих результатов без постоянного наблюдения за человеком. Эта автономия позволяет вам надлежащим образом реагировать в непредсказуемых ситуациях и соответствующим образом адаптировать ваши стратегии.
Обучение и адаптивность
Еще одна важная особенность реальных агентов ИИ - их непрерывное обучение. В отличие от регулярных систем, которые остаются статическими, агенты искусственного интеллекта анализируют исторические данные, распознают тенденции и получают знания из крупных наборов данных. Этот процесс непрерывного обучения позволяет вам адаптироваться к новой информации и усовершенствовать вашу производительность, что заставляет вас становиться все более и более эффективным и более точным с течением времени.
Понимание контекста и гибкость
В то время как обычные чат-боты следуют в основном на основе диалогов и ограничивают себя отвечая на предопределенные вопросы, реальные агенты ИИ могут спорить и понимать сложные отношения. Вы можете не только обрабатывать структурированные данные, такие как таблицы, но также анализировать неструктурированную информацию, такую как электронные письма или документы в контексте. Эта способность позволяет вам следовать нюансированным инструкциям в течение более длительных периодов и самостоятельно достигать сложных бизнес -целей.
Влияние агента стирания на компании
Умывание агента приводит к далеко идущим негативным последствиям для компаний, которые хотят внедрить реальные решения для искусственного интеллекта. Практика создает нереалистичные ожидания для лиц, принимающих решения, которые считают, что они уже приобретают технологию зрелых агентов, в то время как они фактически получают только расширенные инструменты автоматизации. Это несоответствие между ожиданиями и реальностью значительно способствует высокой частоте отказов в проектах искусственного интеллекта.
Экономические последствия и трата ресурсов
Гартнер предсказывает, что к концу 2027 года более 40 процентов всех проектов в области ИИ будут прекращены. Анушри Верма, старший директор-аналитик Gartner, объясняет, что большинство из этих проектов все еще находятся на ранней стадии и часто были созданы в качестве экспериментов или доказательств концепций текущей ажиотажем.
Технически, базовые модели часто еще не достаточно зрелы, чтобы предоставить обещанные услуги. Они не имеют необходимой способности действовать для самостоятельного достижения сложных бизнес -целей, и они не могут следовать нюансированным инструкциям в течение длительного времени. Эти технические ограничения означают, что многие решения, рекламируемые как решения на основе агента, не предлагают существенного преимущества или реальной отдачи от инвестиций.
Потеря доверия и искажения рынка
Умывание агента не только приводит к немедленным экономическим потерям, но также может подорвать доверие к технологиям ИИ в долгосрочной перспективе. Компании, которые испытывают разочаровывающий опыт с предполагаемыми агентами ИИ, могут быть более сдержаны при принятии реальных решений ИИ в будущем. Это может замедлить всю развитие отрасли и препятствовать инновациям.
Подходит для:
Технические функции демаркации и идентификации
Чтобы выявить и избежать промывки агентов, крайне важно понять технические различия между различными технологиями автоматизации и распознавать реальные агенты ИИ.
Роботизированная автоматизация процессов (RPA) по сравнению с агентом AI
Системы RPA предназначены для автоматизации регулярных, повторяющихся задач. Они подражают человеческим действиям для чтения и обработки структурированных данных, но могут действовать только в четко определенных ситуациях. Как только вы сталкиваетесь с ситуацией, которая отклоняется от нормы, вы не можете адаптироваться автоматически и вы должны предупредить человеческого агента.
Агенты ИИ, с другой стороны, могут выполнять многофазные задачи и адаптироваться к неожиданным ситуациям благодаря их способности принимать решения. Они выходят за рамки базовой автоматизации и становятся динамичными, проблемами, которые могут продолжать процесс независимо, даже если что -то не так.
Чат -боты против реальных агентов ИИ
Обычные чат -боты могут отвечать только на пользователя и пересылать информацию человеческому агенту. Ваши варианты ответов часто основаны на сборных сценариях или обработке естественного языка, что значительно ограничивает ваши преимущества. Вы можете только отреагировать, но не действуете активно или принимают сложные решения.
Реальные агенты ИИ, с другой стороны, распознают проблемы, находят решения и автоматически их реализуют. Вы можете спорить, принимать решения, связанные с контекстом и выполнять действия независимо без регулярных диалогов или конфигураций.
Автоматизация агентских процессов (APA) как будущая технология
Автоматизация агентского процесса представляет следующий эволюционный уровень автоматизации. В отличие от обычных инструментов автоматизации, системы APA могут выполнять целевую автоматизацию процессов автономными агентами ИИ. Несколько агентов выполняют многофазные задачи и координируются слоем оркестровки, который обеспечивает гибкую и адаптируемую автоматизацию.
Динамика рынка и развитие отрасли
Рынок агентов ИИ в настоящее время испытывает фазу интенсивного роста, который, однако, характеризуется неопределенностью и преувеличением. Опрос Gartner в возрасте до 3412 участников вебинара ясно показывает текущую рыночную ситуацию: 19 процентов респондентов указали, что их компания уже значительно инвестировала в агент AGI, в то время как 42 процента сообщили о довольно тщательных инвестициях.
Инвестиционное поведение и зрелость рынка
Цифры иллюстрируют ситуацию с разделенным рынком: в то время как значительная часть компаний уже инвестировала или планирует инвестиции, 31 процент опрошенных либо не определились, либо ожидают. Это нежелание полностью оправдано, учитывая тот факт, что многие из доступных в настоящее время предложения не предоставляют обещанные преимущества.
Тем не менее, Gartner предсказывает значительный потенциал роста для решений реального агента AI. К 2028 году агент AGI в 2024 году должен быть принят по меньшей мере 15 процентов всех ежедневных бизнес -решений.
Закупка B2B: цепочки поставок, торговля, рыночные площадки и поддержание AI Sourcing
Закупка B2B: цепочки поставок, торговля, рыночные площадки и поддержание AI Sourcing с помощью Accio.com-Image: xpert.digital
Подробнее об этом здесь:
Ки-агентское мытье: как продавать фальшивый интеллект как инновации
Контроль качества и корректировка рынка
Расхождение между тысячами поставщиков и приблизительными 130 компаниями с подлинными технологиями на основе агентов указывает на предстоящую очистку рынка. Компании, которые предлагают реальные инновации, будут выделяться из -за тех, кто управляет только стиркой агентов.
Подходит для:
Проблемы в реализации ИИ
Реализация реальных агентов ИИ вызывает различные проблемы, которые выходят за рамки проблемы мытья агента. Эти проблемы иногда объясняют, почему многие компании используют менее требовательные, но также и менее эффективные решения.
Техническая сложность и требования к инфраструктуре
Интеграция реальных агентов ИИ в существующие системы компании технически требует и может значительно нарушить существующие процессы. Многие компании не имеют необходимой ИТ -инфраструктуры для эффективного управления рабочими нагрузками ИИ. Исследование Cisco показывает, что почти почти четверть компаний в Швейцарии имеют гибкие сети, которые подходят для реализации искусственного интеллекта.
Из -за ограниченной или отсутствия масштабируемости большинство компаний не могут управлять новыми процессами ИИ с их текущей ИТ -инфраструктурой. Почти все из них нуждаются в дополнительных графических процессорах (графические процессоры), чтобы удовлетворить повышенные требования к производительности и арифметике.
Качество данных и доступность данных
Высокое качество, разнообразные и доступные данные являются основным требованием для всех действий искусственного интеллекта. Тем не менее, большинство компаний слабы, когда речь заходит о предоставлении таких данных. Основная проблема заключается в том, что корпоративные данные не распространяются по всей организации в центрально управляемой базе данных, а в бункерах.
Эти силосы данных не только затрудняют реализацию агентов искусственного интеллекта, но также могут привести к неисправным моделям и ложным выводам. Неполные или неточные данные подрывают эффективность каждого решения ИИ, независимо от того, является ли это реальным агентом или обычным решением для автоматизации.
Культурные и организационные барьеры
Введение агентов ИИ - не просто технический, но, прежде всего, культурная проблема. Сотрудники должны быть готовы отказаться от старых рабочих методов и принимать новые технологии. Устойчивость к изменениям, отсутствие понимания для преимуществ трансформации и отсутствия обучения может значительно поставить под угрозу успех.
Нехватка квалифицированных работников в ИТ и цифровой области представляет собой еще одно важное препятствие. Без правильных талантов, которые имеют как технические ноу-хау, так и понимание цифровых бизнес-моделей, весь потенциал технологии ИИ часто остается неиспользованным.
Стратегии, чтобы избежать мытья агентов
Компании, которые хотят реализовать реальные агенты искусственного интеллекта, должны научиться распознавать и избегать мытья агентов. Это требует систематического подхода и правильных критериев оценки.
Идентификация реальных агентов ИИ
Реальные агенты ИИ характеризуются конкретными особенностями, которые отличают их от обычных решений для автоматизации. Они действуют независимо и могут справиться с неожиданными ситуациями без постоянного вмешательства человека. У них есть способность учиться на своем окружении и адаптировать свои стратегии в режиме реального времени.
Важной отличительной особенностью является возможность автономного восприятия и сбора данных. Реальные агенты искусственного интеллекта непрерывно собирают данные из разных источников и анализируют поведение пользователей, а также информацию о текстовой и языке с использованием обработки естественного языка. Опираясь на этот анализ, вы создаете планы на действие, разбираете сложные задачи в подпрограммы и соответствующим образом расставляете их приоритеты.
Подходит для:
Должная осмотрительность в выборе поставщика
При выборе решений искусственного интеллекта компании должны выполнять тщательную усердию. Это включает в себя подробный обзор технических спецификаций, ссылок и тематических исследований поставщиков. Компании должны задавать критические вопросы: может ли система научиться самостоятельно и адаптироваться? Есть ли у него реальные навыки решений? Может ли это справиться со сложными многофальными задачами без вмешательства человека?
Пилотные проекты и постепенная реализация
Gartner рекомендует использовать AGAT AI только в том случае, где он предоставляет четкую добавленную стоимость или проверку от возврата инвестиций. Хорошим началом является использование агентов искусственного интеллекта для ситуаций принятия решений, для процедур автоматизации или для обработки, запросы до устранения до того, как будут рассмотрены более сложные варианты использования.
Будущие перспективы и развитие рынка
Несмотря на текущие проблемы и проблему стирки агента, агент Agi отмечает значительный этап развития в навыках искусственного интеллекта и открывает новые рыночные возможности. Технология предлагает потенциал для более эффективного использования ресурсов, автоматизировать сложные задачи и продвигать инновации в повседневном бизнесе.
Преобразующие эффекты на отрасли промышленности
Агенты ИИ будут иметь преобразующие эффекты, особенно в маркетинге и продажах. Они позволяют компаниям на основе закупок образцов и предпочтений с беспрецедентной эффективностью и создают персонализированный опыт. В отличие от традиционных платформ автоматизации маркетинга, которые работают в соответствии с фиксированными правилами, реальные агенты искусственного интеллекта могут динамически реагировать на поведение клиентов и соответствующим образом адаптировать свои стратегии.
Эволюция рабочих мест
Развитие реальных агентов ИИ также окажет значительное влияние на мир работы. Согласно оценкам Bloomberg Intelligence, 200 000 рабочих мест могут быть устранены только среди крупнейших банков в мире из -за повышенного использования агентов искусственного интеллекта. Это развитие подчеркивает необходимость для компаний и общества, чтобы активно разрабатывать переподготовки и дальнейшие образовательные программы.
Нормативные события
С растущим распространением реальных агентов ИИ, регулирующие рамки также будут играть большую роль. Компании должны учитывать защиту данных, суверенитет данных, знания и соблюдение глобальных правил, а также концепции смещения и прозрачности как с точки зрения данных, так и с алгоритмами.
Рекомендации по действиям для компаний
Ввиду сложности проблемы с промывкой агента и проблемы реализации реальных агентов ИИ, компании должны использовать систематический подход.
Стратегическое планирование и цель
Компании должны сначала разработать четкую цифровую стратегию, которая определяет, как агенты искусственного интеллекта могут способствовать достижению бизнес -целей. Смутные цели, такие как «Мы хотим использовать ИИ», недостаточно. Вместо этого следует определить конкретные, измеримые цели, которые адаптированы к бизнес -стратегии.
Структура компетентности и дальнейшее образование
Содействие дальнейшему обучению необходимо, чтобы сотрудники на всех уровнях справлялись с ИИ. Компании должны инвестировать в дальнейшее обучение, процессы принятия решений, управляемые данными и инновационные области применения, чтобы внедрить повышение эффективности, оптимизацию процессов и новые возможности для бизнеса.
Сосредоточьтесь на защите данных и безопасности
Обеспечение защиты данных и ИТ -безопасности необходимы для минимизации рисков, таких как неправильное использование данных, и для повышения доверия к технологии. Эти меры не только способствуют повышению эффективности, но и способствуют принятию и устойчивому использованию ИИ.
Перейдите через среду дилеммы
Умывание агента является серьезной проблемой для компаний, которые хотят извлечь выгоду из преимуществ реальных агентов искусственного интеллекта. Широко распространенная практика переименования существующих технологий в якобы агентских решениях приводит к нереалистичным ожиданиям, пустой трате ресурсам и, в конечном итоге, к высоким показателям отказов в проектах искусственного интеллекта.
Чтобы добиться успеха, компании должны научиться отличать реальных агентов искусственного интеллекта от обычных решений для автоматизации. Это требует глубокого понимания технических различий, тщательной должной осмотрительности в отборе поставщиков и стратегического подхода к реализации.
Несмотря на текущие проблемы, разработка реальных агентов ИИ предлагает огромный потенциал для инноваций и повышения эффективности. Компании, которые теперь создают правильные основы и не одурачены ажиотажем для стирки агента, смогут извлечь выгоду из преобразующих возможностей этой технологии в долгосрочной перспективе.
Будущее происходит не в простой автоматизации отдельных задач, а в интеллектуальном сотрудничестве между людьми и реальными агентами ИИ, которые могут учиться самостоятельно, адаптировать и решать сложные бизнес -проблемы. Ключ к успеху - сделать это будущее с ясностью, реализмом и стратегическим предвидением.
Мы здесь для вас - советы - планирование - реализация - управление проектами
☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.
☑ Создание или перестройка стратегии ИИ
☑️ Пионерское развитие бизнеса
Конрад Вольфенштейн
Буду рад стать вашим личным консультантом.
Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .
Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.
Напиши мне
Xpert.Digital - Конрад Вольфенштейн
Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.
С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.
Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.
Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus
Оставаться на связи
