Цифровая трансформация с прогнозом шока искусственного интеллекта: 40% проектов искусственного интеллекта не провалится-ваш агент в следующем?

Неудачная автоматизация: жестокая правда о проектах развития искусственного интеллекта

Цифровая трансформация в течение многих лет обещала золотой век автоматизации и эффективности. В частности, агенты ИИ торгуются как цифровые работники будущего, которые предназначены для облегчения человеческого труда и революционизировать корпоративные процессы. Но реальность выглядит иначе: больше, чем каждый третий проект разработки находится на переднем плане, и эйфория все чаще уступает место разочарованию. Это несоответствие между обещанием и реальностью поднимает фундаментальные вопросы о фактической зрелости и практических преимуществах этой технологии.

Что такое агенты ИИ и почему они считаются революционными?

Агенты ИИ принципиально отличаются от обычных инструментов автоматизации. В то время как классические программные решения, такие как Zapier или выполняют работу в соответствии с фиксированными правилами, агенты искусственного интеллекта объединяют восприятие, принятие решений и способность действовать в автономную систему. В зависимости от ситуации, вы можете решить, какое действие имеет смысл рядом, чтобы всегда работать по одной и той же схеме.

Эти передовые компьютерные программы предназначены для того, чтобы действовать автономно, принимать решения и принимать меры без постоянного вмешательства человека. Вы можете проанализировать данные, учиться на опыте и адаптироваться к измененным условиям. В отличие от более простых инструментов автоматизации, агенты искусственного интеллекта могут управлять сложными задачами и адаптироваться к непредсказуемым ситуациям.

Слияние, по -видимому, логических выводов и реальной способности действовать, считается более мощными, более универсальными системами ИИ. Например, агент больше не ищет информацию о продукте, и в рекомендациях по произведению, но также также ориентируется на веб -сайте поставщика, заполняет формы и завершает покупку - исключительно на основе короткой инструкции и изученных процессов.

Подходит для:

• Агент ИИ в CRM: между обещанием и реальностью

Обещание повышения производительности

Потенциальные преимущества агентов искусственного интеллекта для компаний на первый взгляд кажутся впечатляющими. Исследования показывают положительные результаты: расследование, проведенное Массачусетским технологическим институтом и Стэнфордским университетом, на основе данных 5179 сотрудников по обслуживанию клиентов, обнаружив, что сотрудники, которые поддерживали агент по искусству, были на 13,8 процента более продуктивными, чем у тех, у кого нет доступа. Текущее исследование даже показывает, что агенты искусственного интеллекта могут повысить производительность труда в командах на 60 процентов.

Агенты ИИ должны выполнять различные задачи: от планирования и бронирования путешествий до исследований и отчетности. Вы можете автоматизировать повторение и задачи, требующие времени, и избавить работников таким образом, чтобы они могли сосредоточиться на стратегических и творческих задачах. Представьте себе агента искусственного интеллекта, который автоматически обрабатывает счета, отчеты и планы для встреч, чтобы сотрудники могли сосредоточиться на более сложных задачах, которые требуют человеческого опыта.

Области применения простираются практически во всех корпоративных областях. В обслуживании клиентов агенты искусственного интеллекта могут предложить персонализированную поддержку во время часов и использовать обработку естественного языка для обработки запросов клиентов и только ускорить проблемы для представителей человека, если это необходимо. В поддержке ИТ вы помогаете с автоматическим устранением неполадок, распознавая, анализируя и решая проблемы. В финансовых и страховых системах вы можете распознавать и предотвратить мошеннические действия, анализируя закономерности и аномалии в данных.

Трудная реальность: почему агенты ИИ терпят неудачу

Несмотря на многообещающие перспективы, реальность отрезвляет. Компании по исследованию рынка Gartner предсказывают, что более 40 процентов всех агентских проектов AI, которые запланированы сегодня или уже используются к 2027 году, прекращаются. Этот прогноз основан на трех основных причинах: растущие затраты, отсутствие доходности для компаний и неадекватный контроль рисков.

Анушри Верма, старший директор -аналитик Gartner, объясняет ситуацию следующим образом: большинство проектов по сельскохозяйственным искусственным технологиям в настоящее время находятся на раннем этапе эксперимента или до сих пор являются концепциями, которые управляются и неправильно используются обманом. Многие пользователи ИИ по -прежнему не имеют обзора того, насколько дорогими и сложными являются агенты ИИ, когда они масштабируются для целых компаний.

Технические недостатки и проблемы с качеством

Фундаментальная проблема заключается в техническом незрелом текущих систем. По словам аналитиков Gartner, только около 130 из более чем 1000 инструментов, которые обещают навыки агента, ИИ, также говорят, что это обещание сдерживает это обещание. Большинство обещаний агента AI не имеют значительной ценности или возврата капитала, поскольку они не являются достаточно зрелыми, чтобы автономно реализовать сложные корпоративные цели или каждый раз следовать инструкциям в деталях.

Проблемы становятся особенно ясными, когда агенты ИИ сталкиваются со сложными многоэтапными задачами. Стандарт от Salesforce показывает, что даже лучшие модели, такие как Gemini 2.5 Pro, достигают только 58 -процентного успеха в простых задачах. В случае более длинных диалогов производительность резко падает до 35 процентов. Как только несколько раундов обсуждения необходимы для определения отсутствия информации с помощью запросов, производительность значительно падает.

Другой эталон в финансовой области показывает аналогичные отрезвляющие результаты: наиболее проверенная модель Openais O3, достигнутая только 48,3 процента при средней затратах в 3,69 долл. США за ответ. Модели способны извлекать простые данные из документов, но терпят неудачу из -за глубоких финансовых рассуждений, которые необходимы для действительно добавления или замены работы аналитиков.

Проблема экспоненциально увеличивающей вероятности ошибок

Особенно проблематичным свойством агентов ИИ является их тенденция к совокупным ошибкам. Patronus AI, стартап, который помогает компании оценивать и оптимизировать технологию искусственного интеллекта, обнаружил, что агент с однопозочным частотой ошибок за шаг на 100-й шаг имеет 63-процентную вероятность ошибки. Чем больше шагов необходимо агенту выполнить задачу, тем выше вероятность того, что что -то пойдет не так.

Эта математическая реальность объясняет, почему, по -видимому, небольшие улучшения в точности могут оказывать непропорциональное влияние на общую производительность. Ошибка на любом шаге может сделать всю задачу выполнением. Чем больше шагов задействованы, тем выше вероятность того, что что -то пойдет не так до конца.

Риски безопасности и новые области атаки

Исследователи Microsoft определили не менее десяти новых категорий сбоев для агентов искусственного интеллекта, которые могут повлиять на безопасность или защиту приложения или среды ИИ. Эти новые режимы сбоя включают компрометирование агентов, вставку мошеннических агентов в систему или имитация законной рабочей нагрузки ИИ агентами, контролируемыми злоумышленниками.

Феномен «отравления памятью» особенно тревожно. В тематическом исследовании исследователи Microsoft показали, что агент ИИ, который анализирует электронные письма и выполняет действия, основанные на содержании, может быть легко скомпрометирован, если он не укрепляется против таких атак. Отправка электронного письма с командой, которая изменяет базу знаний или память агента, приводит к нежелательным действиям, таким как пересылка сообщений с определенными темами для злоумышленника.

Экономические проблемы

Взрывающиеся затраты на реализацию

Затраты на реализацию агентов искусственного интеллекта резко различаются в зависимости от объема и сложности. Для небольших компаний, которым нужны только основные решения, простые тарифы ИИ обычно стоят от 0 до 30 долларов в месяц. Для компаний среднего размера расходы на реализацию могут составлять от 50 000 до 300 000 долларов, в то время как крупные организации должны ожидать инициатив по искусственному искусству в общенациональной компании с инвестициями от 500 000 до 5 миллионов долларов в первый год.

Тем не менее, реальные затраты выходят далеко за рамки первоначальных расходов на реализацию. Компании должны учитывать затраты на оборудование для специализированных серверов и кластеров графических процессоров, платежей по лицензии на программное обеспечение, решения для хранения данных и ресурсы облачных вычислений. Кроме того, подготовка данных может быть наиболее трудоемким аспектом проектов искусственного интеллекта-значительные инвестиции. Согласно исследованию Gartner, организации обычно тратят от 20 000 до 500 000 долларов на первоначальную инфраструктуру ИИ, в зависимости от объема проекта.

Проблема неясной возврата инвестиций

Сложность количественной оценки фактической пользы агентов ИИ особенно проблематична. В то время как традиционные решения для автоматизации часто предлагают четкую экономию затрат от снижения или повышения эффективности персонала, рентабельность инвестиций агентов ИИ труднее измерить. Параметры для измерения успеха должны быть скорректированы, поскольку возврат капитала не может быть определена напрямую.

Несмотря на оптимистичные ожидания - опрос показывает, что 62 процента компаний ожидают рентабельности более чем 100 процентов для агента AI - реальность часто остается за ожиданиями. Многие пилотные проекты не создают переход к производственной среде, поскольку обещанная дополнительная стоимость не существует, или затраты на реализацию превышают ожидаемую экономию.

Умывание агента: маркетинговая проблема

Дополнительным фактором, который увеличивает путаницу, является так называемое «промывание агента». Многие поставщики эксплуатируют переименование существующих технологий, таких как помощники искусственного интеллекта, автоматизация процессов на основе роботов или чат-боты, чтобы якобы агентские решения, хотя им часто не хватает решительных характеристик реальных агентов. Гартнер оценивает, что из тысяч поставщиков только около 130 предлагает аутентичные агентские технологии ИИ.

Эта практика приводит к нереалистичным ожиданиям для компаний, которые считают, что у них уже есть технология зрелых агентов, в то время как они фактически получают только расширенные инструменты автоматизации. Путаница между реальными агентами ИИ и обычными решениями автоматизации значительно способствует высокой частоте отказов.

Закупка B2B: цепочки поставок, торговля, рыночные площадки и поддержание AI Sourcing с помощью Accio.com-Image: xpert.digital

Подробнее об этом здесь:

• Найти продукты и B2B Insights с AI / консультацией и поддержкой

Конкретные проблемы на практике

Интеграция в существующие системы

Одним из крупнейших практических препятствий является интеграция агентов ИИ в существующие ИТ -ландшафты. Интеграция может быть реальной проблемой, поскольку компании должны обеспечить, чтобы агенты искусственного интеллекта могли быть легко интегрированы в существующую инфраструктуру. Эта интеграция часто требует значительных корректировок к существующим системам и может привести к дорогостоящим перерывам в текущих бизнес -процессах.

Многие существующие системы компании не были разработаны с намерением взаимодействовать с автономными агентами ИИ. Необходимые интерфейсы API, форматы данных и протоколы безопасности часто должны быть полностью пересмотрены. Эта техническая сложность приводит к более длительному времени реализации и более высоким затратам, чем первоначально планировалось.

Подходит для:

• Интеграция AI независимой и перекрестной платформы AI в масштабах источника для всех вопросов компании

Проблемы защиты данных и соответствия

Использование агентов искусственного интеллекта также поднимает вопросы от защиты данных и соответствия такими законами, как GDPR. Компании должны гарантировать, что они защищают конфиденциальность своих клиентов и соблюдать применимые законы. Доступ и обработка конфиденциальных данных агентами значительно увеличивает риски защиты данных.

Автономные системы ИИ частично избегают человеческого контроля и создают новые области атаки. В сетевых многоагентных системах могут возникать возникающие эффекты, которые делают их поведение непредсказуемым. Полностью автономные агенты могут действовать неожиданно, что вызывает юридические и этические проблемы.

Организационное сопротивление

Часто недооцененным фактором является сопротивление в рабочей силе. Автоматизация агентами искусственного интеллекта может привести к изменениям работы и потери работы. Компании должны подготовиться к этим изменениям и принять меры для поддержки своих сотрудников. Сотрудники должны быть убеждены в преимуществах агентов ИИ, чтобы иметь возможность эффективно использовать их.

Успешная реализация требует не только технической компетентности, но и программ управления изменениями и обучения изменений. Без принятия и активной поддержки рабочей силы даже технически зрелые реализации не могут сделать человеческий фактор.

Почему нынешние подходы не хватает

Сложность реальных бизнес -процессов

Многие агенты искусственного интеллекта предназначены для функционирования в контролируемых средах, но реальные бизнес -процессы гораздо сложнее и непредсказуемы. Регулярные системы имеют определенную «хрупкость», то есть они разрушаются, когда они сталкиваются с ситуациями, которые не были приняты во внимание разработчиками. Многие рабочие процессы гораздо менее предсказуемы и характеризуются неожиданными поворотами и множеством возможных результатов.

Агенты искусственного интеллекта, которые хорошо работают в контролируемых тестовых средах, часто терпят неудачу, если они сталкиваются со сложностью и непредсказуемостью реальных бизнес -сред. Вы можете упускать из виду важную контекстную информацию или принимать плохие решения, если вы столкнетесь с неясными.

Переоценка автономия

Одна основная проблема заключается в переоценке фактической автономии нынешних агентов ИИ. Большинству так называемых автономных систем по -прежнему требуется значительное наблюдение за человеком и вмешательство. Агенты, которые действуют совершенно автономно, вступают в баланс между полезностью и непредсказуемостью. Полная автономия звучит идеально до тех пор, пока агент не зарегистрирует поездку в не тот город или не отправит неконтролируемое электронное письмо важному клиенту.

Текущие модели ИИ не имеют необходимой способности действовать для самостоятельного достижения сложных бизнес -целей, и они не могут следовать нюансированным инструкциям в течение длительного периода времени. Это ограничение означает, что обещанная автоматизация часто не может произойти, а мониторинг человека остается необходимым.

Успешные стратегии реализации

Сосредоточиться на конкретных приложениях

Несмотря на множество проблем, существуют довольно успешные реализации агентов искусственного интеллекта. Ключ сосредоточен на конкретных, хорошо определенных случаях использования вместо того, чтобы пытаться создать универсальные решения. Успешные организации сконцентрировались на расстановке приоритетов и адаптации приложений. Лица, принимающие решения, которые получают каждую возможность ИИ, вероятно, имеют больше неудачных проектов.

Проверенным подходом является использование агентов искусственного интеллекта для ситуаций принятия решений, автоматизации рутинных процессов или для обработки. Эти ограниченные, четко определенные задачи обеспечивают более высокую вероятность успеха, чем попытка полностью автоматизировать сложные, неоднозначные бизнес -процессы.

Пошаговая реализация

Прагматический подход - это постепенное введение агентов ИИ. Вместо того, чтобы пытаться трансформировать целые сферы бизнеса одновременно, компании должны начать с небольших, управляемых проектов. Небольшие компании могут минимизировать свои расходы, полагаясь на телефонные услуги ИИ и сборные решения, которые требуют меньше предварительных инвестиций, чем созданные специально для систем.

Примером успешной постепенной реализации является страховая компания среднего размера, которая внедрила ИИ для обработки повреждений и обслуживания клиентов. Несмотря на первую инвестицию в размере 425 000 долл. США, система достигла положительной прибыли в течение 13 месяцев и обеспечила более трех лет комбинированных сбережений и улучшения продаж в 1,2 млн. Долл. США.

Важность управления и управления рисками

Агенты ИИ для интеллекта принятия решений не являются ни панацеей, ни непогрешимыми. Они должны использоваться в сочетании с эффективным управлением и управлением рисками. Человеческие решения по -прежнему требуют достаточных знаний, а также данных и компетентности ИИ.

Эффективная структура управления должна содержать четкие руководящие принципы для мониторинга и контроля агентов искусственного интеллекта. Это включает в себя механизмы для обнаружения и коррекции ошибок, регулярных аудитов производительности агента и четких путей эскалации для ситуаций, которые требуют вмешательства человека.

Будущая перспектива: реалистичные ожидания

Длительные тенденции, несмотря на краткосрочные неудачи

Несмотря на текущие проблемы, Гартнер предсказывает, что агенты ИИ будут играть важную роль в долгосрочной перспективе. К 2028 году около 15 процентов всех повседневных решений должны быть приняты на рабочем месте агента, подготовленных до 0 процентов в 2024 году. Кроме того, 33 процента всех программных решений для компаний до 2028 года должны содержать свой пакет по сравнению с менее чем одним процентом в 2024 году.

Эти прогнозы указывают на то, что текущие проблемы как боли в росте должны пониматься как молодая технология. Фундаментальные концепции являются многообещающими, но реализация должна созревать и адаптироваться к реалиям повседневного бизнеса.

Необходимость реалистичных обзоров

Высокие показатели отказов агентских проектов AI не должны интерпретироваться как общий отказ от технологии, а как предупреждающий сигнал для нереалистичных ожиданий и незрелых стратегий реализации. Неудачные проекты не всегда должны отправлять отрицательный сигнал для управляющих директоров. Празднование неудач в этой области важно, потому что это способствует культуре экспериментов, независимо от того, превратится ли эта идея в производство.

Упражнение также может привести к итеративным экспериментам и лучшим результатам. Важно знать, когда ИИ является правильным инструментом, и когда не чтобы не тратить время на проигрыш.

Подходит для:

• Эта платформа AI сочетает в себе 3 решающие бизнес -области: управление закупками, развитие бизнеса и разведка

Стратегические рекомендации для компаний

Реалистичная цель и управление ожиданиями

Компании должны решать свои инициативы по агенту искусственного интеллекта с реалистичными ожиданиями. Вместо того, чтобы пытаться добиться революционных преобразований, вы должны сосредоточиться на дополнительных улучшениях. Чтобы использовать истинные преимущества агента AGI, компании должны не только смотреть на автоматизацию отдельных задач, но и сосредоточиться на производительности на уровне компании.

Хорошим началом является использование агентов искусственного интеллекта для конкретных, измеримых задач с четкими преимуществами бизнеса. Цель должна состоять в том, чтобы максимизировать преимущества бизнеса - будь то за счет более низких затрат, лучшего качества, более высокой скорости или лучшей масштабируемости.

Инвестиции в основы

Прежде чем компании внедряют сложные агенты ИИ, они должны убедиться, что основы являются правильными. Это включает в себя надежную стратегию данных, эффективное управление данными и надежную технологическую платформу. Плохое качество данных является причиной сбоя более 70 процентов проектов искусственного интеллекта. Системы ИИ не могут выполнить свое обещание без высококачественных, актуальных и хорошо управляемых данных.

Создание внутренних навыков

Успешная реализация агентов искусственного интеллекта требует специальных навыков, которые еще не доступны во многих организациях. Компании должны либо инвестировать в развитие внутренних компетенций искусственного интеллекта, либо вступать в стратегическое партнерство с опытными поставщиками. Развитие внутренних навыков обычно стоит от 250 000 до 1 млн. Долл. США для проектов среднего размера, включая найм специализированных разработчиков и покупку инструментов разработки.

Поворотный момент для агентов ИИ

Высокий уровень отказов агента AI проекта знаменует собой важный поворотный момент в разработке этой технологии. Первоначальная эйфория уступает место более реалистичной оценке возможностей и ограничений. Тем не менее, это разочарование не обязательно негативно -оно может привести к лучшим, более хорошо -мыслящим стратегиям реализации.

Сама технология не является проблемой. Агенты ИИ, безусловно, предлагают потенциал для улучшения бизнес -процессов и открытия новых возможностей. Проблема заключается в несоответствии между чрезмерными ожиданиями и текущей технической реальностью. Компании, которые считают агентов искусственного интеллекта как панацею или пытаются достичь слишком много, вероятно, составляют 40 процентов, которые должны нанять свои проекты к 2027 году.

Успех с агентами искусственного интеллекта требует прагматического, постепенного подхода, который фокусируется на конкретных приложениях с четкими бизнес -выгодами. Компании должны быть готовы инвестировать в необходимые основы - от качества данных до внутренней развития компетентности. Прежде всего, однако, вы должны понимать, что агенты искусственного интеллекта не являются заменой хорошей бизнес -стратегии и солидной практики управления проектами.

Следующие несколько лет покажут, какие компании могут извлечь уроки из текущих сбоев и успешно интегрировать агентов искусственного интеллекта в свои бизнес -процессы. Победители будут тех, у кого есть реалистичные ожидания и готовы инвестировать в эту технологию в долгосрочной перспективе, а не полагаться на быстрые решения.

☑️ 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.

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