Se upp för fallet: Agenttvätt avslöjar marknadsföringsproblemet som äventyrar sina AI-projekt!

Investera korrekt: Hur man känner igen verkliga AI -agenter och undviker dyra misslyckanden

Den snabba utvecklingen av konstgjord intelligens har lett till ett anmärkningsvärt fenomen som formar både teknikindustrin och företagsvärlden: den så kallade agenttvätten. Detta marknadsföringsproblem är en av de viktigaste utmaningarna för företag som vill implementera verkliga AI -agenter och bidrar väsentligt till förvirringen och höga misslyckanden i AI -projekt.

Lämplig för detta:

• Skillnad mellan AI -agenter och AI -assistenter: En omfattande analys

Förstå problemet med att tvätta agenten

Agent Washing beskriver en utbredd praxis inom teknikindustrin, där leverantörer strategiskt marknadsför befintlig teknik som AI-assistent, robotbaserad processutomation eller chatbots som förment agentbaserade lösningar. Denna byte sker trots att dessa system ofta saknar de avgörande egenskaperna hos verkliga AI -agenter. Gartner, det kända konsultföretaget, uppskattar att de tusentals leverantörer endast erbjuder cirka 130 autentiska agentbaserade AI-tekniker.

Denna praxis uppstod inte av misstag, men följer ett etablerat marknadsföringsmönster som redan har observerats på andra områden. I likhet med gröntvätten, där företaget ger en miljövänlig bild utan lämplig grund, försöker teknikleverantörer vid Agent Washing att dra nytta av den nuvarande hype för att göra AI -agent utan att göra nödvändiga investeringar i Real Agent Technology.

Grundläggande skillnader mellan verkliga AI -agenter och konventionella system

För att fullt ut förstå problemet med agenttvätten är det viktigt att fånga de grundläggande skillnaderna mellan autentiska AI -agenter och traditionella automatiseringslösningar. Verkliga AI -agenter kännetecknas av flera viktiga funktioner som grundläggande skiljer dem från konventionella system.

Autonomi och beslutsfärdigheter

Medan traditionella automatiseringsverktyg som Robotic Process Automation (RPA) följer strikt fördefinierade regler, har verkliga AI-agenter förmågan att fatta autonomt beslutsfattande. Du kan analysera enorma mängder data i realtid, känna igen mönster och fatta väl avgrundade beslut baserat på dessa resultat utan ständig mänsklig övervakning. Denna autonomi gör det möjligt för dig att reagera på rätt sätt i oförutsägbara situationer och anpassa dina strategier i enlighet därmed.

Lärande och anpassningsförmåga

Ett annat avgörande drag i verkliga AI -agenter är deras kontinuerliga inlärningsförmåga. I motsats till regelbundna system som förblir statiska analyserar AI-agenter historiska data, känner igen trender och drar kunskap från stora datamängder. Denna kontinuerliga inlärningsprocess gör att du kan anpassa dig till ny information och förfina din prestanda, vilket gör att du blir mer och mer effektiv och mer exakt med tiden.

Kontextförståelse och flexibilitet

Medan konventionella chatbots följer till stor del regelbundet baserade dialoger och begränsar sig till att svara på fördefinierade frågor, kan verkliga AI-agenter argumentera och förstå komplexa relationer. Du kan inte bara bearbeta strukturerade data som tabeller, utan också analysera ostrukturerad information som e -postmeddelanden eller dokument i sammanhang. Denna förmåga gör det möjligt för dig att följa nyanserade instruktioner under längre perioder och uppnå komplexa affärsmål oberoende.

Agent tvättar effekter på företag

Agenttvätt leder till långtgående negativa konsekvenser för företag som vill implementera verkliga AI-lösningar. Practice skapar orealistiska förväntningar på beslutsfattare som tror att de redan förvärvar mogen agentteknologi, medan de faktiskt bara får utökade automatiseringsverktyg. Denna skillnad mellan förväntningar och verklighet bidrar väsentligt till de höga misslyckanden i AI -projekt.

Ekonomiska konsekvenser och slöseri med resurser

Gartner förutspår att mer än 40 procent av alla projekt inom Agent AI kommer att avbrytas i slutet av 2027. De främsta orsakerna till detta ökar kostnaderna, oklara ekonomiska fördelar och otillräckliga åtgärder för att kontrollera riskkontroll. Anushree Verma, seniordirektörsanalytiker på Gartner, förklarar att de flesta av dessa projekt fortfarande är i en tidig fas och ofta har skapats som experiment eller proof-of-concepts av den nuvarande hype.

Tekniskt sett är de underliggande modellerna ofta ännu inte tillräckligt mogna för att tillhandahålla de utlovade tjänsterna. De har varken den nödvändiga förmågan att agera för att uppnå komplexa affärsmål oberoende, och de kan inte heller följa nyanserade instruktioner under lång tid. Dessa tekniska gränser innebär att många lösningar som annonseras som agentbaserade lösningar inte erbjuder någon väsentlig fördel eller verklig avkastning på investeringen.

Förlust av förtroende och marknadsförvrängning

Agenttvätt leder inte bara till omedelbara ekonomiska förluster, utan kan också undergräva förtroendet för AI -teknologier på lång sikt. Företag som har besviken erfarenheter av antagna AI -agenter kan vara mer reserverade vid antagandet av verkliga AI -lösningar i framtiden. Detta kan bromsa hela branschutvecklingen och hämma innovation.

Lämplig för detta:

• Från chatbot till chefsstrategen -i-supermakterna i ett dubbelpaket: det är så AI-agenter och AI-assistenter revolutionerar vår värld

Tekniska avgränsnings- och identifieringsfunktioner

För att identifiera och undvika agenttvätt är det avgörande att förstå de tekniska skillnaderna mellan olika automatiseringsteknologier och att känna igen verkliga AI -agenter.

Robot Process Automation (RPA) kontra AI -agent

RPA -system är utformade för att automatisera regelbundna, upprepade uppgifter. De imiterar mänskliga handlingar för att läsa och bearbeta strukturerade data, men kan bara agera i tydligt definierade situationer. Så snart du stöter på en situation som avviker från normen kan du inte anpassa dig automatiskt och måste varna en mänsklig agent.

AI-agenter kan å andra sidan utföra flerfasuppgifter och anpassa sig till oväntade situationer tack vare deras beslutsförmåga. De går utöver grundläggande automatisering och blir dynamiska, problemlösningsenheter som kan fortsätta processen oberoende, även om saker inte är som förväntat.

Chatbots kontra riktiga AI -agenter

Konventionella chatbots kan bara svara på användaren och vidarebefordra information till en mänsklig agent. Dina svaralternativ är ofta baserade på prefabricerade skript eller naturlig språkbehandling, vilket avsevärt begränsar dina fördelar. Du kan bara reagera, men inte agera proaktivt eller fatta komplexa beslut.

Verkliga AI -agenter, å andra sidan, känner igen problem, hittar lösningar och implementerar dem automatiskt. Du kan argumentera, fatta kontextrelaterade beslut och genomföra åtgärder oberoende utan att ha regelbundna dialoger eller konfigurationer.

Agentic Process Automation (APA) som en framtida teknik

Agentisk processautomation representerar nästa evolutionära automatiseringsnivå. I motsats till konventionella automatiseringsverktyg kan APA -system utföra riktad processautomation av autonoma AI -agenter. Flera medel utför multifasuppgifter och samordnas av ett orkestreringslager, vilket möjliggör flexibel och anpassningsbar automatisering.

Marknadsdynamik och branschutveckling

Marknaden för AI -agenter upplever för närvarande en fas av intensiv tillväxt, som dock kännetecknas av osäkerhet och överdrift. En Gartner -undersökning under 3 412 deltagare i ett webinar visar tydligt den nuvarande marknadssituationen: 19 procent av de svarande indikerade att deras företag redan hade investerat betydligt i Agent AGI, medan 42 procent rapporterade ganska noggranna investeringar.

Investeringsbeteende och marknadsmognad

Siffrorna illustrerar en delad marknadssituation: Medan en betydande andel företag redan har investerat eller planerar investeringar, är 31 procent av de tillfrågade antingen obeslutna eller väntar. Denna motvilja är helt motiverad, med tanke på att många av de för närvarande tillgängliga erbjudandena inte ger de utlovade fördelarna.

Icke desto mindre förutspår Gartner en betydande tillväxtpotential för verkliga AII -lösningar. År 2028 ska minst 15 procent av alla dagliga affärsbeslut fattas autonomt av Agent AGI jämfört med noll procent 2024. Dessutom förväntas det ha cirka 33 procent av alla företagsprogramvaror via agent AGI -komponenter år 2028, jämfört med mindre än en procent 2024.

B2B-upphandling: leveranskedjor, handel, marknadsplatser och AI-stödda inköp med accio.com-bild: xpert.digital

Mer om detta här:

• Hitta produkter och B2B -insikter med AI / råd och support

Kvalitetskontroll och marknadsjustering

Avvikelsen mellan tusentals leverantörer och de uppskattade 130 företagen med autentisk agentbaserad teknik indikerar en kommande marknadsrensning. Företag som erbjuder verkliga innovationer kommer att sticker ut från dem som bara driver agenttvätt.

Lämplig för detta:

• Digital transformation med artificiell intelligenschockprognos: 40% av AI-projekt misslyckas-är din agent nästa?

Utmaningar i AI -implementeringen

Implementeringen av verkliga AI -agenter ger olika utmaningar som går utöver problemet med agenttvätt. Dessa utmaningar förklarar ibland varför många företag använder mindre krävande, men också mindre effektiva lösningar.

Teknisk komplexitet och infrastrukturkrav

Integrationen av verkliga AI -agenter i befintliga företagssystem är tekniskt krävande och kan störa befintliga processer avsevärt. Många företag har inte den nödvändiga IT -infrastrukturen för att effektivt hantera AI -arbetsbelastningar. En Cisco -studie visar att endast nästan nästan kvart företag i Schweiz har flexibla nätverk som är lämpliga för AI -implementeringar.

På grund av begränsad eller brist på skalbarhet kan majoriteten av företag inte hantera nya AI -processer med sin nuvarande IT -infrastruktur. Nästan alla behöver ytterligare grafikprocessorer (GPU) för att uppfylla de ökade prestanda och aritmetiska krav.

Datakvalitet och datatillgänglighet

Högkvalitativ, olika och tillgängliga data är ett grundläggande krav för alla AI -aktiviteter. De flesta företag är dock svaga när det gäller att tillhandahålla sådan information. Huvudproblemet är att företagsdata inte distribueras i hela organisationen i en centralt hanterad databas, utan i silor.

Dessa datasiloer gör det inte bara svårt att implementera AI -agenter, utan kan också leda till felaktiga modeller och falska slutsatser. Ofullständiga eller felaktiga data undergräver effektiviteten hos varje AI -lösning, oavsett om det är ett verkligt medel eller en konventionell automatiseringslösning.

Kultur- och organisatoriska hinder

Införandet av AI -agenter är inte bara en teknisk, utan framför allt en kulturell utmaning. Anställda måste vara villiga att ge upp gamla arbetsmetoder och acceptera ny teknik. Motstånd mot förändringar, brist på förståelse för fördelarna med omvandling och brist på träning kan väsentligt äventyra framgång.

Bristen på kvalificerade arbetare inom IT och digitala området representerar ett annat stort hinder. Utan rätt talanger, som har både teknisk kunskap och en förståelse för digitala affärsmodeller, förblir ofta den fulla potentialen för AI-teknik.

Strategier för att undvika agenttvätt

Företag som vill implementera verkliga AI -agenter måste lära sig att känna igen och undvika agenttvätt. Detta kräver ett systematiskt tillvägagångssätt och rätt utvärderingskriterier.

Identifiering av verkliga AI -agenter

Verkliga AI -agenter kännetecknas av specifika funktioner som skiljer dem från konventionella automatiseringslösningar. De agerar självständigt och kan hantera oväntade situationer utan ständig mänsklig ingripande. De har förmågan att lära sig av sin omgivning och anpassa sina strategier i realtid.

Ett viktigt kännetecken är förmågan till autonom uppfattning och datainsamling. Verkliga AI -agenter samlar kontinuerligt data från olika källor och analyserar användarbeteende samt text- och språkinformation med naturlig språkbehandling. Genom att bygga på denna analys skapar du planer för åtgärder, demonterar komplexa uppgifter i sub -mod och prioriterar dem i enlighet därmed.

Lämplig för detta:

• Agentisk sökning: "Agentisk sökning" SEO med förvirring-är AI Webbläsaren en AI-agent eller en enkel AI-assistent?

Due diligence i leverantörsvalet

När man väljer AI -lösningar bör företag genomföra en grundlig flit. Detta inkluderar den detaljerade granskningen av de tekniska specifikationerna, referenserna och fallstudierna från leverantörerna. Företag bör ställa kritiska frågor: Kan systemet lära sig självständigt och anpassa sig? Har det verkliga beslutsfärdigheter? Kan det hantera komplexa, flerfasuppgifter utan mänsklig ingripande?

Pilotprojekt och gradvis implementering

Gartner rekommenderar att man använder Agent AI endast där det ger tydligt mervärde eller en verifierbar avkastning på investeringen. En bra start är användningen av AI-agenter för beslutsfattande situationer, för automatiseringsprocesser eller för behandling, förfrågningar innan de behandlas innan mer komplexa användningsfall behandlas.

Framtidsutsikter och marknadsutveckling

Trots de nuvarande utmaningarna och problemet med agenttvätten markerar agenten AGI ett betydande utvecklingssteg i AI -färdigheterna och öppnar nya marknadsmöjligheter. Teknik erbjuder potentialen att använda resurser mer effektivt, automatisera komplexa uppgifter och främja innovationer i vardagliga affärer.

Transformativa effekter på branscher

AI -agenter kommer att ha transformativa effekter, särskilt i marknadsföring och försäljning. De möjliggör företag baserade på att köpa prover och preferenser med enastående effektivitet och skapa personliga upplevelser. Till skillnad från traditionella marknadsföringsautomationsplattformar som fungerar enligt fasta regler kan verkliga AI -agenter reagera dynamiskt på kundbeteende och anpassa sina strategier i enlighet därmed.

Jobbutveckling

Utvecklingen av verkliga AI -agenter kommer också att ha en betydande inverkan på arbetsvärlden. Enligt Bloomberg Intelligence -uppskattningar kunde 200 000 jobb endast elimineras bland de största bankerna i världen på grund av den ökade användningen av AI -agenter. Denna utveckling understryker behovet av att företag och samhälle proaktivt utvecklar omskolning och vidareutbildningsprogram.

Regleringsutveckling

Med den ökande spridningen av verkliga AI -agenter kommer regelverket också att spela en större roll. Företag måste ta hänsyn till dataskydd, datasuveränitet, kunskap och efterlevnad av globala föreskrifter samt begreppen partiskhet och transparens både vad gäller data och om algoritmer.

Rekommendationer för åtgärder för företag

Med tanke på komplexiteten i agentens tvättproblem och utmaningarna med att implementera verkliga AI -agenter, bör företag sträva efter en systematisk strategi.

Strategisk planering och mål

Företag bör först utveckla en tydlig digital strategi som definierar hur AI -agenter kan bidra till att uppnå affärsmålen. Vaga mål som "vi vill använda AI" räcker inte. Istället bör specifika, mätbara mål definieras som är anpassade till affärsstrategin.

Kompetensstruktur och vidareutbildning

Främjande av vidareutbildning är nödvändig för att göra det möjligt för anställda på alla nivåer att hantera AI. Företag bör investera i vidareutbildning, data -drivna beslut -fällprocesser och innovativa ansökningsområden för att genomföra effektivitetsökningar, processoptimering och nya affärsmöjligheter.

Fokusera på dataskydd och säkerhet

Att säkerställa dataskydd och IT -säkerhet är avgörande för att minimera risker som missbruk av data och för att bygga upp förtroende för tekniken. Dessa åtgärder bidrar inte bara till ökningen av effektiviteten, utan främjar också acceptans och hållbar användning av AI.

Navigera genom tvättdilemmaagentet

Agenttvätt är en betydande utmaning för företag som vill dra nytta av fördelarna med verkliga AI -agenter. Den utbredda praxis att byta namn på befintlig teknik till påstås agentbaserade lösningar leder till orealistiska förväntningar, ett slöseri med resurser och i slutändan till höga misslyckanden i AI-projekt.

För att lyckas måste företag lära sig att skilja verkliga AI -agenter från konventionella automatiseringslösningar. Detta kräver en djup förståelse av de tekniska skillnaderna, noggrann due diligence i valet av leverantörer och en strategisk strategi för implementering.

Trots de nuvarande utmaningarna erbjuder utvecklingen av verkliga AI -agenter enorm potential för innovation och ökande effektivitet. Företag som nu skapar rätt grunder och inte luras av Agent Washing Hype kommer att kunna dra nytta av de transformativa möjligheterna för denna teknik på lång sikt.

Framtiden är inte i den enkla automatiseringen av enskilda uppgifter, utan i det intelligenta samarbetet mellan människor och verkliga AI -agenter som kan lära sig självständigt, anpassa och lösa komplexa affärsproblem. Nyckeln till framgång är att göra denna framtid med tydlighet, realism och strategisk framsyn.

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ Skapande eller omjustering av AI -strategin

☑ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Jag hjälper dig gärna som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret nedan eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) .

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

Xpert.Digital är ett nav för bransch med fokus, digitalisering, maskinteknik, logistik/intralogistik och fotovoltaik.

Med vår 360 ° affärsutvecklingslösning stöder vi välkända företag från ny verksamhet till efter försäljning.

Marknadsintelligens, smarketing, marknadsföringsautomation, innehållsutveckling, PR, postkampanjer, personliga sociala medier och blyomsorg är en del av våra digitala verktyg.

Du kan hitta mer på: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus