Остерігайтеся справи: миття агента викриває маркетингову проблему, яка загрожує його проектам AI!

Інвестуйте розумно: як розпізнати справжніх агентів штучного інтелекту та уникнути дорогих помилок

Швидкий розвиток штучного інтелекту призвів до визначного явища, яке формує як технологічний сектор, так і корпоративний світ: так званого «промивання агентів». Ця маркетингова проблема є однією з найважливіших проблем для компаній, які хочуть впровадити справжніх агентів ШІ, і суттєво сприяє плутанині та високому рівню невдач у проектах ШІ.

Підходить для цього:

• Різниця між агентами ШІ та помічниками AI: всебічний аналіз

Розуміння проблеми промивання агентом

Відмивання агентів – це поширена практика в технологічній галузі, де постачальники стратегічно рекламують існуючі технології, такі як помічники штучного інтелекту, роботизована автоматизація процесів або чат-боти, як нібито агентно-орієнтовані рішення. Цей ребрендинг відбувається попри те, що цим системам часто бракує ключових характеристик справжніх агентів штучного інтелекту. Gartner, відома консалтингова фірма, оцінює, що з тисяч постачальників лише близько 130 пропонують справді автентичні агентно-орієнтовані технології штучного інтелекту.

Така практика аж ніяк не випадкова, а відповідає усталеній маркетинговій схемі, що вже спостерігається в інших секторах. Подібно до грінвошингу, коли компанії створюють собі екологічний імідж без жодної відповідної основи, постачальники технологій, які використовують агентний вішинг, намагаються отримати прибуток від поточного ажіотажу навколо агентів ШІ, не роблячи необхідних інвестицій у саму агентну технологію.

Фундаментальні відмінності між реальними агентами ШІ та звичайними системами

Щоб повністю зрозуміти проблему промивання агентів, важливо зрозуміти фундаментальні відмінності між справжніми агентами ШІ та традиційними рішеннями для автоматизації. Справжні агенти ШІ характеризуються кількома ключовими особливостями, які принципово відрізняють їх від традиційних систем.

Самостійність та здатність приймати рішення

У той час як традиційні інструменти автоматизації, такі як Robotic Process Automation (RPA), суворо дотримуються заздалегідь визначених правил, справжні агенти штучного інтелекту мають здатність приймати автономні рішення. Вони можуть аналізувати величезні обсяги даних у режимі реального часу, розпізнавати закономірності та приймати обґрунтовані рішення на основі цих знань, не вимагаючи постійного людського нагляду. Ця автономія дозволяє їм реагувати належним чином навіть у непередбачуваних ситуаціях та відповідно адаптувати свої стратегії.

Навчання та адаптивність

Ще однією важливою характеристикою справжніх агентів ШІ є їхня здатність до безперервного навчання. На відміну від систем, заснованих на правилах, які залишаються статичними, агенти ШІ аналізують історичні дані, виявляють тенденції та отримують висновки з великих наборів даних. Цей безперервний процес навчання дозволяє їм адаптуватися до нової інформації та вдосконалювати свою продуктивність, стаючи все більш ефективними та точними з часом.

Контекстуальне розуміння та гнучкість

У той час як традиційні чат-боти здебільшого дотримуються діалогів на основі правил і обмежуються відповідями на заздалегідь визначені запитання, справжні агенти зі штучним інтелектом здатні міркувати та розуміти складні взаємозв'язки. Вони можуть не лише обробляти структуровані дані, такі як електронні таблиці, але й аналізувати неструктуровану інформацію, таку як електронні листи чи документи, у контексті. Ця здатність дозволяє їм виконувати тонкі інструкції протягом тривалого часу та самостійно досягати складних бізнес-цілей.

Вплив промивання агентами на компанії

Відмивання агентів має далекосяжні негативні наслідки для компаній, які хочуть впровадити справжні рішення на основі штучного інтелекту. Така практика створює нереалістичні очікування серед осіб, які приймають рішення, і які вважають, що отримують зрілу агентну технологію, тоді як насправді вони отримують лише вдосконалені інструменти автоматизації. Ця розбіжність між очікуваннями та реальністю значною мірою сприяє високому рівню невдач у проектах зі штучним інтелектом.

Економічні наслідки та марнування ресурсів

Gartner прогнозує, що понад 40 відсотків усіх проектів штучного інтелекту на основі агентів будуть припинені до кінця 2027 року. Основними причинами цього є зростання витрат, нечіткі економічні вигоди та недостатні заходи контролю ризиків. Анушрі Верма, старший директор-аналітик Gartner, пояснює, що більшість цих проектів все ще перебувають на ранніх стадіях і часто виникали як експерименти або підтвердження концепцій, що підживлювалися поточним ажіотажем.

Базові моделі часто ще недостатньо технічно зрілі, щоб забезпечити обіцяну продуктивність. Їм бракує необхідних можливостей для самостійного досягнення складних бізнес-цілей, а також вони не здатні виконувати тонкі інструкції протягом тривалого часу. Ці технічні обмеження означають, що багато рішень, що рекламуються як агентні, не пропонують суттєвої переваги або реальної рентабельності інвестицій.

Втрата довіри та спотворення ринку

Відмивання агентів не лише призводить до негайних економічних втрат, але й може підірвати довіру до технологій штучного інтелекту в довгостроковій перспективі. Компанії, які мають невтішний досвід роботи з нібито агентами штучного інтелекту, можуть вагатися впроваджувати справжні рішення на основі штучного інтелекту в майбутньому. Це може уповільнити розвиток усієї галузі та задушити інновації.

Підходить для цього:

• Від чату до головного стратега-IA-наддержав у подвійній упаковці: ось так агенти AI та помічники AI революціонізують наш світ

Технічне розмежування та ідентифікаційні ознаки

Щоб виявити та уникнути відмивання агентів, вкрай важливо розуміти технічні відмінності між різними технологіями автоматизації та розпізнавати справжніх агентів ШІ.

Роботизована автоматизація процесів (RPA) проти агентів штучного інтелекту

RPA-системи розроблені для автоматизації повторюваних завдань на основі правил. Вони імітують дії людини для зчитування та обробки структурованих даних, але можуть працювати лише в чітко визначених ситуаціях. Як тільки вони стикаються з ситуацією, що відхиляється від норми, вони не можуть автоматично адаптуватися та повинні попередити людину.

Агенти зі штучним інтелектом, навпаки, можуть виконувати багатофазні завдання та адаптуватися до неочікуваних ситуацій завдяки своїм здібностям до прийняття рішень. Вони виходять за рамки базової автоматизації та стають динамічними одиницями, що вирішують проблеми, які можуть самостійно продовжувати процес, навіть якщо все йде не за планом.

Чат-боти проти справжніх агентів зі штучним інтелектом

Традиційні чат-боти здатні лише відповідати користувачам та пересилати інформацію людині-агенту. Їхні відповіді часто базуються на заздалегідь визначених сценаріях або обробці природної мови, що значно обмежує їхню корисність. Вони можуть лише реагувати, а не діяти проактивно чи приймати складні рішення.

Справжні агенти штучного інтелекту, навпаки, розпізнають проблеми, знаходять рішення та автоматично їх впроваджують. Вони можуть міркувати, приймати рішення на основі контексту та виконувати дії самостійно, без потреби в діалогах чи конфігураціях на основі правил.

Агентська автоматизація процесів (APA) як технологія майбутнього

Агентна автоматизація процесів (APA) являє собою наступний еволюційний етап автоматизації. На відміну від традиційних інструментів автоматизації, системи APA можуть виконувати цільову автоматизацію процесів за допомогою автономних агентів штучного інтелекту. Кілька агентів виконують багатофазні завдання та координуються рівнем оркестрації, що забезпечує гнучку та адаптивну автоматизацію.

Динаміка ринку та розвиток галузі

Ринок агентів на основі штучного інтелекту зараз переживає період інтенсивного зростання, який характеризується невизначеністю та надмірною представленістю. Опитування Gartner, проведене серед 3412 учасників вебінару, чітко ілюструє поточну ринкову ситуацію: 19 відсотків респондентів заявили, що їхня компанія вже значно інвестувала в агентний ШІ, тоді як 42 відсотки повідомили про більш обережні інвестиції.

Інвестиційна поведінка та зрілість ринку

Ці цифри ілюструють розділену ринкову ситуацію: хоча значна частина компаній вже інвестувала або планує інвестиції, 31 відсоток респондентів або не визначилися, або займають вичікувальну позицію. Таке небажання цілком виправдане, враховуючи, що багато з доступних наразі пропозицій не забезпечують обіцяних переваг.

Тим не менш, Gartner прогнозує значний потенціал зростання для справжніх агентних рішень на основі штучного інтелекту. Очікується, що до 2028 року щонайменше 15 відсотків усіх щоденних бізнес-рішень прийматимуться автономно за допомогою агентного штучного інтелекту, порівняно з нулем відсотка у 2024 році. Крім того, очікується, що до 2028 року приблизно 33 відсотки всіх корпоративних програмних застосунків матимуть компоненти агентного штучного інтелекту, порівняно з менш ніж одним відсотком у 2024 році.

Детальніше про це тут:

• Знаходьте продукти та отримуйте аналітику B2B за допомогою штучного інтелекту / Консалтинг та підтримка

Контроль якості та консолідація ринку

Розбіжність між тисячами постачальників та приблизно 130 компаніями зі справжніми агентними технологіями свідчить про майбутню консолідацію ринку. Компанії, що пропонують справжні інновації, відрізнятимуться від тих, хто просто займається агентним промиванням.

Підходить для цього:

• Цифрова трансформація за допомогою штучного інтелекту: Шокуючий прогноз: 40% проектів зі штучним інтелектом зазнають невдачі – ваш агент наступний?

Проблеми впровадження штучного інтелекту

Впровадження справжніх агентів штучного інтелекту створює різні проблеми, які виходять за рамки простого «промивання» агентів. Ці проблеми частково пояснюють, чому багато компаній обирають менш складні, але й менш ефективні рішення.

Технічна складність та вимоги до інфраструктури

Інтеграція реальних агентів штучного інтелекту в існуючі корпоративні системи є технічно складною та може суттєво порушити існуючі процеси. Багатьом компаніям бракує необхідної ІТ-інфраструктури для ефективного виконання робочих навантажень, пов'язаних зі штучним інтелектом. Дослідження Cisco показує, що лише близько чверті компаній у Швейцарії мають гнучкі мережі, придатні для впровадження штучного інтелекту.

Більшість компаній не можуть впоратися з новими процесами штучного інтелекту за допомогою своєї поточної ІТ-інфраструктури через обмежену або відсутню масштабованість. Майже всім потрібні додаткові графічні процесори (GPU) для задоволення підвищених вимог до продуктивності та обчислювальних ресурсів.

Якість даних та доступність даних

Високоякісні, різноманітні та доступні дані є фундаментальною вимогою для всіх видів діяльності зі штучним інтелектом. Однак більшість компаній мають погані можливості для надання таких даних. Основна проблема полягає в тому, що дані компанії зберігаються не в централізовано керованій базі даних, а розосереджені по всій організації.

Ці ізольовані системи даних не лише ускладнюють впровадження агентів штучного інтелекту, але й можуть призвести до недосконалих моделей та неправильних висновків. Неповні або неточні дані підривають ефективність будь-якого рішення на основі штучного інтелекту, незалежно від того, чи це справжній агент, чи традиційне рішення для автоматизації.

Культурні та організаційні бар'єри

Впровадження агентів штучного інтелекту — це не лише технічний виклик, а й, перш за все, культурний. Працівники повинні бути готові відмовитися від старих методів роботи та прийняти нові технології. Опір змінам, нерозуміння переваг трансформації та недостатня підготовка можуть суттєво загрожувати її успіху.

Нестача кваліфікованих працівників у сфері ІТ та цифрових технологій є ще однією серйозною перешкодою. Без відповідних талантів, які володіють як технічними знаннями, так і розумінням цифрових бізнес-моделей, повний потенціал технології штучного інтелекту часто залишається невикористаним.

Стратегії уникнення промивання агентом

Компанії, які хочуть впровадити справжніх агентів штучного інтелекту, повинні навчитися розпізнавати та уникати відмивання агентів. Це вимагає системного підходу та правильних критеріїв оцінки.

Виявлення справжніх агентів штучного інтелекту

Справжні агенти зі штучним інтелектом вирізняються специфічними характеристиками, які відрізняють їх від традиційних рішень для автоматизації. Вони діють самостійно та можуть справлятися з непередбаченими ситуаціями, не вимагаючи постійного втручання людини. Вони мають здатність навчатися з навколишнього середовища та адаптувати свої стратегії в режимі реального часу.

Ключовою відмінною рисою є здатність до автономного сприйняття та збору даних. Справжні агенти штучного інтелекту безперервно збирають дані з різних джерел та аналізують поведінку користувачів, а також текстову та мовленнєву інформацію за допомогою обробки природної мови. На основі цього аналізу вони створюють плани дій, розбивають складні завдання на підцілі та відповідно визначають їх пріоритетність.

Підходить для цього:

• Пошук агентів: SEO з розгубленістю – чи є веббраузер зі штучним інтелектом агентом штучного інтелекту чи простим помічником штучного інтелекту?

Due diligence у виборі постачальника

Вибираючи рішення на основі штучного інтелекту, компанії повинні проводити ретельну перевірку. Це включає детальний огляд технічних специфікацій, рекомендацій та тематичних досліджень постачальників. Компанії повинні поставити собі критичні питання: чи може система навчатися та адаптуватися самостійно? Чи має вона реальні можливості прийняття рішень? Чи може вона виконувати складні багатоетапні завдання без втручання людини?

Пілотні проекти та поетапне впровадження

Gartner рекомендує використовувати агентний штучний інтелект лише там, де він забезпечує чітку додану цінність або очевидну рентабельність інвестицій. Гарною відправною точкою є використання агентів ШІ для прийняття рішень, автоматизації рутинних процесів або обробки простих запитів, перш ніж розбиратися зі складнішими випадками використання.

Майбутні перспективи та розвиток ринку

Незважаючи на поточні виклики та проблему «промивання» агентів, агентний ШІ знаменує собою значний крок вперед у можливостях ШІ та відкриває нові ринкові можливості. Технологія пропонує потенціал для ефективнішого використання ресурсів, автоматизації складних завдань та впровадження інновацій у повсякденному бізнесі.

Трансформаційний вплив на галузі промисловості

Агенти зі штучним інтелектом матимуть трансформаційний вплив, особливо в маркетингу та продажах. Вони дозволять компаніям сегментувати клієнтів на основі моделей купівлі та уподобань з безпрецедентною ефективністю та створювати персоналізований досвід. На відміну від традиційних платформ автоматизації маркетингу, які працюють за фіксованими правилами, справжні агенти зі штучним інтелектом можуть динамічно реагувати на поведінку клієнтів та відповідно адаптувати свої стратегії.

Еволюція робочих місць

Розвиток справжніх агентів штучного інтелекту також матиме значний вплив на сферу праці. Bloomberg Intelligence оцінює, що збільшення використання агентів штучного інтелекту лише в найбільших банках світу може призвести до втрати 200 000 робочих місць у найближчому майбутньому. Цей розвиток подій підкреслює необхідність для бізнесу та суспільства проактивно розробляти програми перепідготовки та підвищення кваліфікації.

Нормативні зміни

Зі зростанням поширеності справжніх агентів штучного інтелекту, регуляторні рамки також відіграватимуть більшу роль. Компанії повинні враховувати захист даних, суверенітет даних, знання та дотримання глобальних норм, а також концепції упередженості та прозорості як щодо даних, так і щодо алгоритмів.

Рекомендації щодо дій для компаній

З огляду на складність проблеми промивання агентів та труднощі впровадження реальних агентів штучного інтелекту, компанії повинні застосовувати системний підхід.

Стратегічне планування та постановка цілей

Компанії повинні спочатку розробити чітку цифрову стратегію, яка визначає, як агенти ШІ можуть сприяти досягненню бізнес-цілей. Розпливчастих цілей, таких як «Ми хочемо використовувати ШІ», недостатньо. Натомість слід визначити конкретні, вимірювані цілі, які узгоджуються з бізнес-стратегією.

Розвиток навичок та подальше навчання

Сприяння подальшій освіті є важливим для розширення можливостей працівників усіх рівнів для ефективної роботи зі штучним інтелектом. Компанії повинні стратегічно інвестувати в навчання, процеси прийняття рішень на основі даних та інноваційні додатки для досягнення підвищення ефективності, оптимізації процесів та нових бізнес-можливостей.

Зосередьтеся на захисті та безпеці даних

Забезпечення захисту даних та ІТ-безпеки є важливим для мінімізації ризиків, таких як неправомірне використання даних, та для зміцнення довіри до технології. Ці заходи не лише сприяють підвищенню ефективності, але й сприяють прийняттю та сталому використанню штучного інтелекту.

Вирішення дилеми промивання агента

Відмивання агентів створює значний виклик для компаній, які прагнуть скористатися перевагами справжніх агентів ШІ. Поширена практика ребрендингу існуючих технологій як нібито агентних рішень призводить до нереалістичних очікувань, марнування ресурсів і, зрештою, високого рівня невдач у проектах ШІ.

Щоб досягти успіху, компанії повинні навчитися відрізняти справжніх агентів штучного інтелекту від традиційних рішень для автоматизації. Це вимагає глибокого розуміння технічних відмінностей, ретельної перевірки у виборі постачальників та стратегічного підходу до впровадження.

Незважаючи на сучасні виклики, розробка справжніх агентів штучного інтелекту пропонує величезний потенціал для інновацій та підвищення ефективності. Компанії, які закладуть правильну основу зараз і не піддадуться ажіотажу навколо відмивання агентів, зможуть скористатися трансформаційними можливостями цієї технології в довгостроковій перспективі.

Майбутнє полягає не в простому автоматизуванні окремих завдань, а в інтелектуальній співпраці між людьми та справжніми агентами штучного інтелекту, які можуть навчатися самостійно, адаптуватися та вирішувати складні бізнес-завдання. Ключ до успіху полягає у формуванні цього майбутнього з ясністю, реалізмом та стратегічним баченням.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка стратегії AI

☑ Піонерський розвиток бізнесу

 

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

 

 

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus