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

Інвестуйте правильно: як визнати реальних агентів AI та уникнути дорогих невдач

Швидкий розвиток штучного інтелекту призвів до неабиякого явища, яке формує технологічну індустрію та корпоративний світ: так, що миття агента, що склалася. Ця маркетингова проблема є однією з найважливіших проблем для компаній, які хочуть впровадити реальні агенти ШІ та значно сприяють плутанині та високому рівні невдач у проектах ШІ.

Підходить для цього:

• Різниця між агентами ШІ та помічниками AI: всебічний аналіз

Зрозумійте проблему миття агента

Миття агента описує широку практику в галузі технологій, в якій постачальники стратегічно продають існуючі технології, такі як AIS-Assistant, автоматизація процесів на основі роботів або чатів, як нібито рішення на основі агентів. Це перейменування відбувається, незважаючи на те, що цим системам часто не вистачає вирішальних особливостей реальних агентів ШІ. Гартнер, відома консалтингова компанія, підрахував, що тисячі провайдерів пропонують лише близько 130 автентичних агентських технологій AI.

Ця практика не виникала випадково, але дотримується усталеної маркетингової схеми, яка вже спостерігалася в інших сферах. Подібно до зеленого миття, в якому компанія надає екологічно чистий імідж без відповідної основи, постачальники технологій в миттях агентів намагаються отримати користь від поточного ажіотажу, щоб зробити агента AI, не роблячи необхідних інвестицій у реальну технологію агента.

Основні відмінності між реальними агентами ШІ та звичайними системами

Для того, щоб повністю зрозуміти проблему промивання агента, важливо зафіксувати основні відмінності між автентичними агентами AI та традиційними рішеннями автоматизації. Реальні агенти AI характеризуються декількома ключовими особливостями, які принципово відрізняють їх від звичайних систем.

Автономія та навички прийняття рішень

Хоча традиційні інструменти автоматизації, такі як робототехнічна автоматизація процесів (RPA), дотримуються суворо визначених правил, реальні агенти AI мають можливість приймати автономне прийняття рішень. Ви можете проаналізувати величезну кількість даних у режимі реального часу, розпізнавати закономірності та приймати добре обґрунтовані рішення на основі цих висновків без постійного людського нагляду. Ця самостійність дозволяє вам належним чином реагувати в непередбачуваних ситуаціях та відповідно адаптувати свої стратегії.

Навчання та пристосованість

Ще однією вирішальною рисою реальних агентів AI є їх безперервна здатність до навчання. На відміну від регулярних систем, які залишаються статичними, агенти AI аналізують історичні дані, розпізнають тенденції та витягують знання з великих наборів даних. Цей безперервний процес навчання дозволяє адаптуватися до нової інформації та вдосконалювати свою ефективність, що робить вас все більш ефективними та більш точними з часом.

Розуміння контексту та гнучкість

У той час як звичайні чат-боти дотримуються значною мірою регулярно на основі діалогів і обмежуються відповіді на попередньо визначені питання, реальні агенти AI здатні сперечатися та розуміти складні стосунки. Ви можете не лише обробляти структуровані дані, такі як таблиці, але й проаналізувати неструктуровану інформацію, таку як електронні листи чи документи в контексті. Ця здатність дозволяє вам дотримуватися нюансових інструкцій протягом більш тривалих періодів та досягти складних бізнес -цілей самостійно.

Вплив миття агента на компанії

Миття агентів призводить до далекосяжних негативних наслідків для компаній, які хочуть реалізувати реальні рішення AI. Практика створює нереальні очікування для осіб, які приймають рішення, які вважають, що вони вже набувають технології зрілих агентів, тоді як вони фактично отримують лише розширені інструменти автоматизації. Ця невідповідність між очікуванням та реальністю суттєво сприяє високим рівнем відмови в проектах ШІ.

Економічні наслідки та марнотратство ресурсів

Гартнер прогнозує, що понад 40 відсотків усіх проектів у галузі агента АІ будуть припинені до кінця 2027 року. Основними причинами цього є збільшення витрат, незрозумілі економічні переваги та неадекватні заходи щодо контролю за ризиком. Анушрі Верма, старший директор-аналітик Gartner, пояснює, що більшість цих проектів все ще перебувають у ранній фазі і часто були створені як експерименти або докази концепцій нинішньою галасом.

Технічно основні моделі часто ще недостатньо зрілі, щоб надати обіцяні послуги. Вони також не мають необхідної здатності діяти для досягнення складних бізнес -цілей самостійно, а також не можуть протягом тривалого часу дотримуватися нюансових інструкцій. Ці технічні обмеження означають, що багато рішень, рекламованих як рішення, засновані на агенті, не пропонують істотної переваги або реальної віддачі від інвестицій.

Втрата довіри та спотворення ринку

Миття агентів не тільки призводить до негайних економічних втрат, але також може підірвати довіру до технологій AI у довгостроковій перспективі. Компанії, які мають невтішний досвід роботи з передбачуваними агентами AI, можуть бути більш зарезервовані у прийнятті реальних рішень AI у майбутньому. Це може уповільнити весь розвиток галузі та гальмувати інновації.

Підходить для цього:

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

Технічні функції розмежування та ідентифікації

Для того, щоб визначити та уникнути миття агентів, важливо зрозуміти технічні відмінності між різними технологіями автоматизації та визнати реальні агенти ШІ.

Автоматизація робототехнічних процесів (RPA) проти AI агента

Системи RPA розроблені для автоматизації регулярних, повторних завдань. Вони імітують людські дії для читання та обробки структурованих даних, але можуть діяти лише у чітко визначених ситуаціях. Як тільки ви натрапите на ситуацію, яка відхиляється від норми, ви не можете автоматично адаптуватися і вам доведеться попередити людського агента.

З іншого боку, агенти AI можуть виконувати багатофазні завдання та адаптуватися до несподіваних ситуацій завдяки їх здатності до прийняття рішень. Вони виходять за рамки базової автоматизації і стають динамічними, розкладеними проблемами, які можуть продовжувати процес самостійно, навіть якщо все не так очікувалося.

Чатботи проти реальних агентів AI

Звичайні чат -боти здатні відповісти лише на користувача та передати інформацію людському агенту. Ваші варіанти відповіді часто базуються на збірних сценаріях або обробці природних мов, що значно обмежує ваші переваги. Ви можете лише відреагувати, але не діяти активно і не приймати складні рішення.

Реальні агенти AI, з іншого боку, розпізнають проблеми, знаходять рішення та автоматично реалізують їх. Ви можете сперечатися, приймати рішення, пов'язані з контекстом, і здійснювати дії незалежно, не маючи регулярних діалогів чи конфігурацій.

Автоматизація агентських процесів (APA) як майбутня технологія

Автоматизація агентських процесів являє собою наступний еволюційний рівень автоматизації. На відміну від звичайних інструментів автоматизації, системи APA можуть здійснювати цільову автоматизацію процесів автономними агентами AI. Кілька агентів виконують багатофазні завдання і координуються оркестраційним шаром, який дозволяє гнучкий та пристосований автоматизацію.

Динаміка ринку та розвиток галузі

В даний час на ринку AI агентів спостерігається фаза інтенсивного зростання, яка, однак, характеризується невизначеністю та перебільшенням. Опитування Gartner під 3412 учасниками вебінару чітко показує поточну ситуацію на ринку: 19 відсотків респондентів зазначили, що їхня компанія вже суттєво інвестувала в агент AGI, тоді як 42 відсотки повідомили про досить ретельні інвестиції.

Інвестиційна поведінка та зрілість ринку

Цифри ілюструють ситуацію з розділеним ринком: хоча значна частка компаній вже інвестувала або планує інвестиції, 31 відсоток опитаних або не визначилися, або чекають. Це небажання цілком виправдане, враховуючи той факт, що багато доступних на даний момент пропозицій не забезпечують обіцяних переваг.

Тим не менш, Gartner прогнозує значний потенціал зростання для реальних агентів AI Solutions. До 2028 року щонайменше 15 відсотків усіх щоденних бізнес -рішень слід приймати автономно агентом AGI порівняно з нульовим відсотком у 2024 році. Крім того, очікується, що до 2028 року він матиме близько 33 відсотків усіх програмних програм компанії через компоненти агентів AGI до 2028 року, порівняно з менш ніж одним відсотком у 2024 році.

Закупівля B2B: ланцюги поставок, торгівля, ринки та пошуки, що підтримується AI, з Accio.com-image: xpert.digital

Детальніше про це тут:

• Знайдіть продукти та B2B Insights за допомогою AI / поради та підтримки

Контроль якості та коригування ринку

Невідповідність між тисячами постачальників та орієнтовними 130 компаніями з автентичними технологіями, заснованими на агенті, вказує на майбутнє очищення ринку. Компанії, які пропонують реальні інновації, виділяться від тих, хто працює лише з миттям агентів.

Підходить для цього:

• Цифрова трансформація з прогнозом штучного інтелектуального шоку: 40% проектів AI не вдається-ваш агент наступного?

Проблеми в реалізації ШІ

Реалізація реальних агентів ШІ приносить різні проблеми, що виходять за рамки проблеми миття агентів. Ці проблеми іноді пояснюють, чому багато компаній використовують менш вимогливі, але також менш ефективні рішення.

Технічна складність та вимоги до інфраструктури

Інтеграція реальних агентів AI в існуючі системи компанії технічно вимоглива і може значно порушити існуючі процеси. Багато компаній не мають необхідної ІТ -інфраструктури для ефективного управління навантаженнями AI. Дослідження Cisco показує, що лише майже чверть компаній у Швейцарії має гнучкі мережі, які підходять для впровадження ШІ.

Через обмежену або відсутність масштабованості більшість компаній не можуть керувати новими процесами ШІ з їх поточною ІТ -інфраструктурою. Майже всі вони потребують додаткових графічних процесорів (GPU) для задоволення підвищення продуктивності та арифметичних вимог.

Якість даних та доступність даних

Високоякісні, різноманітні та доступні дані є основною вимогою для всіх заходів ШІ. Однак більшість компаній слабкі, коли мова йде про надання таких даних. Основна проблема полягає в тому, що корпоративні дані розповсюджуються не по всій організації в центральній керованій базі даних, а в силосах.

Ці силоси даних не тільки ускладнюють реалізацію агентів АІ, але й можуть призвести до несправних моделей та помилкових висновків. Неповні або неточні дані підривають ефективність кожного рішення AI, незалежно від того, чи є це реальним агентом чи звичайним рішенням автоматизації.

Культурні та організаційні бар'єри

Введення агентів AI - це не просто технічний, а перш за все культурний виклик. Співробітники повинні бути готові відмовитися від старих методів роботи та прийняти нові технології. Стійкість до змін, відсутність розуміння переваг трансформації та відсутності навчання може значно загрожувати успіху.

Дефіцит кваліфікованих працівників в ІТ та цифровому районі є ще однією головною перешкодою. Без правильних талантів, які мають як технічне ноу-хау, так і розуміння цифрових бізнес-моделей, весь потенціал технології ШІ часто залишається невикористаним.

Стратегії уникнення миття агентів

Компанії, які хочуть реалізувати реальні агенти ШІ, повинні навчитися розпізнавати та уникати миття агентів. Це вимагає систематичного підходу та правильних критеріїв оцінювання.

Ідентифікація реальних агентів ШІ

Реальні агенти AI характеризуються конкретними ознаками, які відрізняють їх від звичайних автоматизаційних рішень. Вони діють самостійно і можуть впоратися з несподіваними ситуаціями без постійного втручання людини. Вони мають можливість вчитися на оточенні та адаптувати свої стратегії в режимі реального часу.

Важливою відмінною особливістю є здатність до автономного сприйняття та збору даних. Реальні агенти AI постійно збирають дані з різних джерел та аналізують поведінку користувачів, а також текстову інформацію та мову за допомогою обробки природної мови. Спираючись на цей аналіз, ви створюєте плани щодо дій, розбирають складні завдання на суб -гори та надають пріоритет їх відповідно.

Підходить для цього:

• Agentic Search: SEO "Агентський пошук" з здивованою-це веб-браузер AI AI-агент AI або простий помічник AI?

Належна ретельність у виборі постачальника

Вибираючи AI Solutions, компанії повинні проводити ретельну ретельну ретельність. Сюди входить детальний огляд технічних специфікацій, посилань та тематичних досліджень провайдерів. Компанії повинні задавати критичні питання: чи може система вчитися самостійно та адаптуватися? Чи має це реальні навички прийняття рішень? Чи може він впоратися зі складними, багатофазними завданнями без втручання людини?

Пілотні проекти та поступова реалізація

Gartner рекомендує використовувати агент AI лише там, де він забезпечує чітку додаткову вартість або перевірку прибутку від інвестицій. Хорошим початком є ​​використання агентів AI для прийняття рішень, для регулярних процесів автоматизації або для обробки, запити перед тим, як розглянути, до того, як будуть розглянуті більш складні випадки використання.

Майбутні перспективи та розвиток ринку

Незважаючи на поточні виклики та проблему промивання агентів, агент AGI позначає значний крок розвитку в навичках ШІ та відкриває нові ринкові можливості. Технологія пропонує потенціал більш ефективно використовувати ресурси, автоматизувати складні завдання та сприяти інноваціям у повсякденному бізнесі.

Трансформаційний вплив на галузі

Агенти AI матимуть трансформаційні ефекти, особливо в маркетингу та продажі. Вони дозволяють компаніям, заснованому на придбанні зразків та уподобань з безпрецедентною ефективністю та створюють персоналізований досвід. На відміну від традиційних платформ автоматизації маркетингу, які працюють за фіксованими правилами, реальні агенти AI можуть динамічно реагувати на поведінку клієнтів та відповідно адаптувати свої стратегії.

Еволюція робочих місць

Розвиток реальних агентів ШІ також матиме значний вплив на світ роботи. За підрахунками розвідки Bloomberg, 200 000 робочих місць могли бути усунені лише серед найбільших банків у світі через збільшення використання агентів ШІ. Цей розвиток підкреслює необхідність компаній та суспільства активно розробляти перепідготовки та подальші навчальні програми.

Регуляторні розробки

Зі збільшенням поширення реальних агентів AI, регуляторна база також відіграватиме більшу роль. Компанії повинні враховувати захист даних, суверенітет даних, знання та дотримання глобальних норм, а також поняття упередженості та прозорості як з точки зору даних, так і на алгоритмах.

Рекомендації щодо дій для компаній

З огляду на складність проблеми миття агента та виклики реалізації реальних агентів ШІ, компанії повинні дотримуватися систематичного підходу.

Стратегічне планування та мета

Компанії повинні спочатку розробити чітку цифрову стратегію, яка визначає, як агенти AI можуть сприяти досягненню бізнес -цілей. Нвийваних цілей, таких як "Ми хочемо використовувати AI" недостатньо. Натомість слід визначити конкретні вимірювані цілі, які підходять до бізнес -стратегії.

Структура компетентності та подальша освіта

Сприяння подальшому навчанню необхідна для того, щоб працівникам усіх рівнів мав справу з ШІ. Компанії повинні інвестувати в подальше навчання, процеси прийняття рішень та інноваційні сфери застосування з метою впровадження підвищення ефективності, оптимізації процесів та нових можливостей для бізнесу.

Зосередьтеся на захисті даних та безпеці

Забезпечення захисту даних та безпеки ІТ є важливим для мінімізації ризиків, таких як зловживання даними та для формування довіри до технології. Ці заходи не тільки сприяють підвищенню ефективності, але й сприяють прийняттю та стійкому використанню ШІ.

Перейдіть через агент дилеми промивання

Миття агентів є важливим завданням для компаній, які хочуть отримати користь від переваг реальних агентів ШІ. Широка практика перейменування існуючих технологій для нібито рішень, заснованих на агенті, призводить до нереальних очікувань, марнотратства ресурсів і, в кінцевому рахунку, до високих темпів відмови в проектах ШІ.

Для того, щоб досягти успіху, компанії повинні навчитися відрізняти реальних агентів AI від звичайних автоматизаційних рішень. Це вимагає глибокого розуміння технічних відмінностей, ретельної ретельності у виборі постачальників та стратегічного підходу до впровадження.

Незважаючи на сучасні виклики, розвиток реальних агентів ШІ пропонує величезний потенціал для інновацій та підвищення ефективності. Компанії, які зараз створюють правильні основи і не обдурюють ажіотаж для миття агента, зможуть отримати користь від трансформаційних можливостей цієї технології в довгостроковій перспективі.

Майбутнє не в простому автоматизації окремих завдань, а в інтелектуальній співпраці між людьми та реальними агентами ШІ, які можуть вчитися самостійно, адаптувати та вирішувати складні бізнес -проблеми. Ключ до успіху - зробити це майбутнє з чіткістю, реалізмом та стратегічним передбаченням.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка стратегії AI

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Конрад Вольфенштейн

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