Davaya dikkat edin: Ajan yıkama-AI projelerini tehlikeye atan pazarlama sorunu ortaya çıkarır!

Doğru Yatırım: Gerçek AI ajanları nasıl tanınır ve pahalı başarısızlıklardan kaçınılır

Yapay zekanın hızlı gelişimi, teknoloji endüstrisini ve kurumsal dünyayı şekillendiren dikkate değer bir fenomene yol açtı: SO -Ajan Yıkama. Bu pazarlama sorunu, gerçek AI ajanlarını uygulamak isteyen ve AI projelerinde karışıklık ve yüksek başarısızlık oranlarına önemli ölçüde katkıda bulunan şirketler için en önemli zorluklardan biridir.

İçin uygun:

• Yapay zeka temsilcileri ve yapay zeka asistanları arasındaki fark: Kapsamlı bir analiz

Ajan yıkama sorununu anlayın

Ajan Wash, teknoloji endüstrisinde, sağlayıcıların AI asistanı, robot tabanlı süreç otomasyonu veya chatbots gibi mevcut teknolojileri sözde ajan tabanlı çözümler olarak stratejik olarak pazarladığı yaygın bir uygulamayı tanımlamaktadır. Bu yeniden adlandırma, bu sistemlerin genellikle gerçek AI ajanlarının belirleyici özelliklerinden yoksun olmasına rağmen gerçekleşir. Ünlü danışmanlık şirketi Gartner, binlerce sağlayıcının sadece 130 otantik ajan tabanlı AI teknolojisi sunduğunu tahmin ediyor.

Bu uygulama kazara ortaya çıkmadı, ancak diğer alanlarda daha önce gözlemlenmiş olan yerleşik bir pazarlama modelini takip ediyor. Şirketin uygun bir temel olmadan çevre dostu bir imaj verdiği yeşil yıkama benzer şekilde, ajan yıkamadaki teknoloji sağlayıcıları, gerçek ajan teknolojisine gerekli yatırımları yapmadan AI ajanını yapmak için mevcut hype'dan yararlanmaya çalışır.

Gerçek AI ajanları ve geleneksel sistemler arasındaki temel farklılıklar

Temsilci yıkama sorununu tam olarak anlamak için, otantik AI ajanları ve geleneksel otomasyon çözümleri arasındaki temel farklılıkları yakalamak önemlidir. Gerçek AI ajanları, bunları temel olarak geleneksel sistemlerden ayıran birkaç temel özellik ile karakterizedir.

Özerklik ve karar becerileri

Robotik proses otomasyonu (RPA) gibi geleneksel otomasyon araçları kesinlikle önceden tanımlanmış kuralları izlerken, gerçek AI ajanları otonom karar verme yeteneğine sahiptir. Büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak analiz edebilir, kalıpları tanıyabilir ve sürekli insan denetimi olmadan bu bulgulara dayanan iyi kararlar verebilirsiniz. Bu özerklik, öngörülemeyen durumlarda uygun şekilde tepki vermenizi ve stratejilerinizi buna göre uyarlamanızı sağlar.

Öğrenme ve Uyarlanabilirlik

Gerçek AI ajanlarının bir diğer önemli özelliği de sürekli öğrenme yetenekleridir. Statik olarak kalan normal tabanlı sistemlerin aksine, AI ajanları tarihsel verileri analiz eder, eğilimleri tanır ve büyük veri kümelerinden bilgi alır. Bu sürekli öğrenme süreci, yeni bilgilere uyum sağlamanızı ve performansınızı geliştirmenizi sağlar, bu da zaman içinde gittikçe daha verimli ve daha hassas olmanızı sağlar.

Bağlam anlayışı ve esneklik

Geleneksel sohbet botları büyük ölçüde düzenli olarak tabanlı diyalogları takip ederken ve kendilerini önceden tanımlanmış soruları cevaplamayla sınırlarken, gerçek AI ajanları karmaşık ilişkileri tartışabilir ve anlayabilir. Yalnızca tablolar gibi yapılandırılmış verileri işlemekle kalmaz, aynı zamanda e -postalar veya belgeler gibi yapılandırılmamış bilgileri bağlamda analiz edemezsiniz. Bu yetenek, daha uzun dönemlerde nüanslı talimatları izlemenizi ve bağımsız olarak karmaşık iş hedeflerine ulaşmanızı sağlar.

Ajan Washing'in şirketler üzerindeki etkileri

Temsilci yıkama, gerçek AI çözümlerini uygulamak isteyen şirketler için geniş kapsamlı olumsuz sonuçlara yol açar. Uygulama, halihazırda olgun ajan teknolojisi edindiklerine inanan karar vericiler için gerçekçi olmayan beklentiler yaratırken, aslında sadece genişletilmiş otomasyon araçları alırlar. Beklenti ve gerçeklik arasındaki bu tutarsızlık, AI projelerinde yüksek başarısızlık oranlarına önemli ölçüde katkıda bulunmaktadır.

Ekonomik sonuçlar ve kaynak kaybı

Gartner, ajan AI alanındaki tüm projelerin yüzde 40'ından fazlasının 2027 sonuna kadar durdurulacağını tahmin ediyor. Bunun ana nedenleri, risk kontrolünü kontrol etmek için artan maliyetler, belirsiz ekonomik avantajlar ve yetersiz önlemler. Gartner Kıdemli Direktör Analisti Anushree Verma, bu projelerin çoğunun hala erken bir aşamada olduğunu ve genellikle mevcut hype tarafından deneyler veya kavram kanıtı olarak yaratıldığını açıklıyor.

Teknik olarak, temel modeller genellikle vaat edilen hizmetleri sağlayacak kadar olgun değildir. Ne bağımsız olarak karmaşık iş hedeflerine ulaşmak için harekete geçme yeteneğine sahip değiller, ne de uzun süre nüanslı talimatları izleyemiyorlar. Bu teknik sınırlar, ajan bazlı çözümler olarak ilan edilen birçok çözümün önemli bir avantaj veya gerçek yatırım getirisi sunmadığı anlamına gelir.

Güven kaybı ve piyasa bozulması

Temsilci yıkama sadece acil ekonomik kayıplara yol açmakla kalmaz, aynı zamanda uzun vadede AI teknolojilerine olan güveni de zayıflatabilir. Sözde AI ajanları ile hayal kırıklığı yaratan deneyimleri olan şirketler, gelecekte gerçek AI çözümlerinin benimsenmesinde daha fazla ayrılmış olabilir. Bu, tüm endüstri gelişimini yavaşlatabilir ve yeniliği engelleyebilir.

İçin uygun:

• Chatbot'tan Baş Stratejist-AI Superpowers'a Çift Paket: AI ajanları ve AI asistanları dünyamızda devrim yaratıyor

Teknik sınırlama ve tanımlama özellikleri

Temsilci yıkamayı tanımlamak ve bunlardan kaçınmak için, farklı otomasyon teknolojileri arasındaki teknik farklılıkları anlamak ve gerçek AI ajanlarını tanımak çok önemlidir.

AI ajanına karşı robotik proses otomasyonu (RPA)

RPA sistemleri düzenli, tekrarlanan görevleri otomatikleştirmek için tasarlanmıştır. Yapılandırılmış verileri okumak ve işlemek için insan eylemlerini taklit ederler, ancak yalnızca açıkça tanımlanmış durumlarda hareket edebilirler. Normdan sapan bir durumla karşılaşır karşılaşmaz, otomatik olarak uyum sağlayamazsınız ve bir insan ajanı uyarmanız gerekir.

AI ajanları ise çok fazlı görevleri yerine getirebilir ve karar verme yetenekleri sayesinde beklenmedik durumlara uyum sağlayabilir. Temel otomasyonun ötesine geçerler ve işler beklendiği gibi olmasa bile, süreci bağımsız olarak devam ettirebilecek dinamik, problem çözen birimler haline gelirler.

Gerçek AI ajanlarına karşı sohbet botları

Geleneksel sohbet botları yalnızca kullanıcıya yanıt verebilir ve bilgileri bir insan acentesine iletebilir. Cevap seçenekleriniz genellikle avantajlarınızı önemli ölçüde sınırlayan prefabrik komut dosyalarına veya doğal dil işlemeye dayanır. Sadece tepki verebilirsiniz, ancak proaktif olarak hareket etmez veya karmaşık kararlar vermezsiniz.

Gerçek AI ajanları ise problemleri tanır, çözüm bulur ve otomatik olarak uygular. Düzenli diyaloglar veya konfigürasyonlar olmadan bağımsız olarak eylemlerde bulunabilir, bağlamla ilgili kararlar alabilirsiniz.

Gelecekteki bir teknoloji olarak Ajan Proses Otomasyonu (APA)

Ajan proses otomasyonu bir sonraki evrimsel otomasyon seviyesini temsil eder. Geleneksel otomasyon araçlarının aksine, APA sistemleri otonom AI ajanları tarafından hedeflenen proses otomasyonunu gerçekleştirebilir. Birkaç ajan çok fazlı görevler gerçekleştirir ve esnek ve uyarlanabilir otomasyon sağlayan bir düzenleme katmanı ile koordine edilir.

Pazar dinamikleri ve endüstri gelişimi

AI ajanları pazarı şu anda belirsizlik ve abartı ile karakterize edilen yoğun bir büyüme aşaması yaşıyor. Bir web seminerinin 3.412 katılımcısının altındaki bir Gartner anketi mevcut piyasa durumunu açıkça göstermektedir: katılımcıların yüzde 19'u şirketlerinin zaten Ajan AGI'ya önemli ölçüde yatırım yaptığını, yüzde 42'si ise oldukça dikkatli yatırımlar bildirmiştir.

Yatırım davranışı ve piyasa olgunluğu

Rakamlar bölünmüş bir piyasa durumunu göstermektedir: şirketlerin önemli bir kısmı yatırım yapmış veya yatırımlar planlamakla birlikte, ankete katılanların yüzde 31'i kararsızdır veya beklemektedir. Şu anda mevcut tekliflerin çoğunun vaat edilen avantajlar sağlamadığı gerçeği göz önüne alındığında, bu isteksizlik tamamen haklıdır.

Bununla birlikte, Gartner gerçek ajan AI çözümleri için önemli büyüme potansiyeli öngörmektedir. 2028 yılına gelindiğinde, tüm günlük iş kararlarının en az yüzde 15'i Ajan AGI tarafından 2024'te yüzde sıfıra kıyasla özerk bir şekilde alınmalıdır. Buna ek olarak, 2028 yılına kadar Ajan AGI bileşenleri aracılığıyla tüm şirket yazılım uygulamalarının yaklaşık yüzde 33'üne sahip olması beklenmektedir.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• AI / Tavsiye ve Destek ile Ürünler ve B2B Insights Bulun

Kalite Kontrolü ve Pazar Ayarlaması

Binlerce sağlayıcı ile otantik ajan tabanlı teknolojilere sahip tahmini 130 şirket arasındaki tutarsızlık, yaklaşan bir pazar temizliğini göstermektedir. Gerçek yenilikler sunan şirketler sadece ajan yıkama yapanlardan öne çıkacaktır.

İçin uygun:

• Yapay Zeka Şok Tahmini ile Dijital Dönüşüm: AI projelerinin% 40'ı başarısız mı-bir sonraki ajan mı?

AI uygulamasındaki zorluklar

Gerçek AI ajanlarının uygulanması, ajan yıkama sorununun ötesine geçen çeşitli zorluklar getirir. Bu zorluklar bazen birçok şirketin neden daha az talepkar değil, aynı zamanda daha az etkili çözümler kullandığını açıklamaktadır.

Teknik karmaşıklık ve altyapı gereksinimleri

Gerçek AI ajanlarının mevcut şirket sistemlerine entegrasyonu teknik olarak talepkardır ve mevcut süreçleri önemli ölçüde bozabilir. Birçok şirket, AI iş yüklerini etkili bir şekilde yönetmek için gerekli BT altyapısına sahip değildir. Bir Cisco çalışması, İsviçre'deki neredeyse neredeyse çeyreğinin AI uygulamaları için uygun esnek ağlara sahip olduğunu göstermektedir.

Sınırlanabilir veya ölçeklenebilirlik eksikliği nedeniyle, şirketlerin çoğunluğu mevcut BT altyapılarıyla yeni AI süreçlerini yönetemez. Hemen hemen hepsinin artan performans ve aritmetik gereksinimlerini karşılamak için ek grafik işlemcilere (GPU) ihtiyacı var.

Veri kalitesi ve veri kullanılabilirliği

Yüksek kaliteli, çeşitli ve erişilebilir veriler tüm AI faaliyetleri için temel bir gereksinimdir. Bununla birlikte, bu tür verileri sağlamak söz konusu olduğunda çoğu şirket zayıftır. Temel sorun, kurumsal verilerin kuruluşa merkezi olarak yönetilen bir veritabanında değil, silolarda dağıtılmasıdır.

Bu veri siloları sadece AI ajanlarının uygulanmasını zorlaştırmakla kalmaz, aynı zamanda hatalı modellere ve yanlış sonuçlara da yol açabilir. Eksik veya yanlış veriler, gerçek bir ajan veya geleneksel bir otomasyon çözümü olsun, her AI çözümünün etkinliğini zayıflatır.

Kültürel ve örgütsel engeller

AI ajanlarının tanıtımı sadece teknik değil, her şeyden önce kültürel bir meydan okuma. Çalışanlar eski çalışma yöntemlerinden vazgeçmeye ve yeni teknolojileri kabul etmeye istekli olmalıdır. Değişikliklere karşı direnç, dönüşümün avantajları ve eğitim eksikliği için anlayış eksikliği başarıyı önemli ölçüde tehlikeye atabilir.

BT ve dijital alandaki vasıflı işçilerin sıkıntısı başka bir büyük engeldir. Hem teknik know-how'a hem de dijital iş modellerini anlayan doğru yetenekler olmadan, AI teknolojisinin tam potansiyeli genellikle kullanılmamaktadır.

Temsilci yıkamadan kaçınmak için stratejiler

Gerçek AI ajanlarını uygulamak isteyen şirketler, ajan yıkamayı tanımayı ve bunlardan kaçınmayı öğrenmelidir. Bu sistematik bir yaklaşım ve doğru değerlendirme kriterleri gerektirir.

Gerçek AI ajanlarının tanımlanması

Gerçek AI ajanları, onları geleneksel otomasyon çözümlerinden ayıran belirli özelliklerle karakterizedir. Bağımsız davranırlar ve sürekli insan müdahalesi olmadan beklenmedik durumları idare edebilirler. Çevrelerinden öğrenme ve stratejilerini gerçek zamanlı olarak uyarlama yeteneğine sahiptirler.

Önemli bir ayırt edici özellik, otonom algı ve veri toplama yeteneğidir. Gerçek AI ajanları sürekli olarak farklı kaynaklardan veri toplar ve doğal dil işleme kullanarak metin ve dil bilgilerini de analiz eder. Bu analize dayanarak, eylem planları oluşturursunuz, karmaşık görevleri alt hedeflere ayırır ve bunları buna göre önceliklendirirsiniz.

İçin uygun:

• Ajan Arama: “Ajan Arama” SEO, AI Web tarayıcısı bir AI aracısı mı yoksa basit bir AI asistanı mı?

Sağlayıcı seçiminde durum tespiti

Yapay zeka çözümleri seçerken, şirketler kapsamlı bir özen göstermelidir. Bu, sağlayıcılar tarafından teknik özelliklerin, referansların ve vaka çalışmalarının ayrıntılı olarak gözden geçirilmesini içerir. Şirketler kritik sorular sormalıdır: Sistem bağımsız öğrenebilir ve uyum sağlayabilir mi? Gerçek karar becerileri var mı? İnsan müdahalesi olmadan karmaşık, çok fazlı görevlerle başa çıkabilir mi?

Pilot projeleri ve kademeli uygulama

Gartner, Ajan AI'sını yalnızca net katma değer veya doğrulanabilir yatırım getirisi sağladığı yerlerde kullanmanızı önerir. İyi bir başlangıç, AI ajanlarının karar verme durumları, otomasyon rutin süreçleri veya işleme için, daha karmaşık kullanım durumları ele alınmadan önce ele alınmadan önce sorgular için kullanılmasıdır.

Gelecekteki beklentiler ve pazar gelişimi

Mevcut zorluklara ve ajan yıkama sorununa rağmen, Ajan AGI AI becerilerinde önemli bir geliştirme adımı işaret ediyor ve yeni pazar fırsatları açıyor. Teknoloji, kaynakları daha verimli kullanma, karmaşık görevleri otomatikleştirme ve günlük işlerde yenilikleri teşvik etme potansiyeli sunar.

Endüstriler üzerindeki dönüştürücü etkiler

AI ajanlarının özellikle pazarlama ve satışlarda dönüştürücü etkileri olacaktır. Şirketleri, eşi görülmemiş bir verimlilikle satın almaya ve tercihleri ​​satın almaya ve kişiselleştirilmiş deneyimler yaratmaya olanak tanırlar. Sabit kurallara göre çalışan geleneksel pazarlama otomasyon platformlarının aksine, gerçek AI ajanları müşteri davranışlarına dinamik olarak tepki verebilir ve stratejilerini buna göre uyarlayabilir.

İşlerin Evrimi

Gerçek AI ajanlarının geliştirilmesi de çalışma dünyası üzerinde önemli bir etkiye sahip olacaktır. Bloomberg istihbarat tahminlerine göre, AI ajanlarının artan kullanımından dolayı dünyanın en büyük bankaları arasında 200.000 iş ortadan kaldırılabilir. Bu gelişme, şirketlerin ve toplumun proaktif olarak yeniden eğitim ve ileri eğitim programlarını geliştirme ihtiyacının altını çizmektedir.

Düzenleyici gelişmeler

Gerçek AI ajanlarının artan yayılmasıyla, düzenleyici çerçeve de daha büyük bir rol oynayacaktır. Şirketler veri koruması, veri egemenliği, bilgi ve küresel düzenlemelere uyumu, hem veri hem de algoritmalar açısından önyargı ve şeffaflık kavramlarını dikkate almalıdır.

Şirketlere yönelik eylem önerileri

Temsilci yıkama sorununun karmaşıklığı ve gerçek AI ajanlarının uygulanmasının zorlukları göz önüne alındığında, şirketler sistematik bir yaklaşım izlemelidir.

Stratejik planlama ve hedef

Şirketler öncelikle AI ajanlarının iş hedeflerine ulaşmaya nasıl katkıda bulunabileceğini tanımlayan açık bir dijital strateji geliştirmelidir. “AI kullanmak istiyoruz” gibi belirsiz hedefler yeterli değil. Bunun yerine, iş stratejisine göre tasarlanan spesifik, ölçülebilir hedefler tanımlanmalıdır.

Yetkinlik yapısı ve ileri eğitim

Her seviyedeki çalışanların AI ile başa çıkmasını sağlamak için daha fazla eğitimin geliştirilmesi gereklidir. Şirketler, verimlilik artışlarını, süreç optimizasyonunu ve yeni iş fırsatlarını uygulamak için daha fazla eğitim, veri yoluyla karar verme süreçleri ve yenilikçi uygulama alanlarına yatırım yapmalıdır.

Veri Koruma ve Güvenliğe Odaklanın

Veri korumasının ve BT güvenliğinin sağlanması, verilerin kötüye kullanılması gibi riskleri en aza indirmek ve teknolojiye güven oluşturmak için gereklidir. Bu önlemler sadece verimlilik artışına katkıda bulunmakla kalmaz, aynı zamanda AI'nın kabulünü ve sürdürülebilir kullanımını da teşvik eder.

Yıkama ikilemi ajanından geçin

Temsilci yıkama, gerçek AI ajanlarının avantajlarından yararlanmak isteyen şirketler için önemli bir zorluktur. Mevcut teknolojileri iddia edilen ajan tabanlı çözümlerle yeniden adlandırmanın yaygın uygulaması, gerçekçi olmayan beklentilere, kaynak kaybına ve nihayetinde AI projelerinde yüksek başarısızlık oranlarına yol açar.

Başarılı olmak için şirketler gerçek AI ajanlarını geleneksel otomasyon çözümlerinden ayırmayı öğrenmek zorundadır. Bu, teknik farklılıkların derin bir şekilde anlaşılmasını, sağlayıcıların seçiminde dikkatli durum tespiti ve uygulamaya stratejik bir yaklaşım gerektirir.

Mevcut zorluklara rağmen, gerçek AI ajanlarının gelişimi, inovasyon ve artan verimlilik için muazzam bir potansiyel sunmaktadır. Şimdi doğru temelleri yaratan ve ajan yıkama hype tarafından kandırılmayan şirketler, bu teknolojinin uzun vadede dönüştürücü olanaklarından yararlanabilecekler.

Gelecek, bireysel görevlerin basit otomasyonunda değil, bağımsız olarak öğrenebilen, karmaşık iş sorunlarını uyarlayabilen ve çözebilen gerçek AI ajanları arasındaki akıllı işbirliğinde. Başarının anahtarı, bu geleceği netlik, gerçekçilik ve stratejik öngörü ile yapmaktır.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

AI stratejisinin yaratılması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Öncü İş Geliştirme

 

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

 

 

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus