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

Невдала автоматизація: жорстока правда про проекти розвитку AI

Цифрова трансформація протягом багатьох років обіцяє золотий вік автоматизації та ефективності. Зокрема, агенти AI торгуються як цифрові працівники майбутнього, які мають на меті полегшити людську працю та революціонізувати корпоративні процеси. Але реальність виглядає по -різному: більше, ніж кожен третій проект розвитку на перший план, а ейфорія все частіше поступається місцем розчаруванню. Ця невідповідність між обіцянкою та реальністю викликає основні питання щодо фактичної зрілості та практичних переваг цієї технології.

Що таке агенти AI і чому вони вважаються революційними?

Агенти AI принципово відрізняються від звичайних інструментів автоматизації. У той час як класичні програмні рішення, такі як Zapier або роблять роботу відповідно до фіксованих правил, агенти ШІ поєднують сприйняття, прийняття рішень та здатність діяти в автономну систему. Залежно від ситуації, ви можете вирішити, які дії мають сенс, щоб завжди працювати через одну і ту ж схему.

Ці вдосконалені комп'ютерні програми розроблені для того, щоб діяти автономно, приймати рішення та вживати заходів без постійного втручання людини. Ви можете проаналізувати дані, вчитися на досвіді та адаптуватися до змінних умов. На відміну від простих інструментів автоматизації, агенти AI можуть керувати складними завданнями та адаптуватися до непередбачуваних ситуацій.

Злиття, очевидно, логічних висновків та реальної здатності діяти, вважається більш потужними, більш універсальними системами AI. Агент вже не просто шукає інформацію про продукт, наприклад, і вимовляючи рекомендації, а також переходить на веб -сайт постачальника, заповнює форми та завершує покупку - виключно на основі короткої інструкції та вивчених процесів.

Підходить для цього:

• Агент AI в CRM: між обіцянкою та реальністю

Обіцянка підвищення продуктивності

Потенційні переваги агентів AI для компаній на перший погляд виглядають вражаючими. Дослідження показують позитивні результати: розслідування Массачусетського технологічного інституту та Стенфордського університету на основі даних 5179 працівників обслуговування клієнтів виявило, що працівники, які підтримували агент AI, були на 13,8 відсотка більш продуктивними, ніж ті, що не мають доступу. Поточне дослідження навіть показує, що агенти ШІ можуть підвищити продуктивність праці в командах на 60 відсотків.

Агенти AI повинні брати на себе різноманітні завдання: від планування та бронювання подорожей до досліджень та звітності. Ви можете автоматизувати завдання повторення та часу, що споживають та полегшити людських службовців таким чином, щоб вони могли сконцентруватися на стратегічних та креативних завданнях. Уявіть собі агент AI, який автоматично обробляє рахунки -фактури, звіти та планує проводити зустрічі, щоб працівники могли сконцентруватися на більш складних завданнях, які потребують людського досвіду.

Сфери застосування поширюються практично на всі корпоративні сфери. У обслуговуванні клієнтів агенти AI можуть запропонувати персоналізовану підтримку цілодобово та використовувати обробку природної мови для обробки запитів клієнтів та лише посилюють проблеми для представників людини, якщо це необхідно. У ІТ -підтримці ви допомагаєте в автоматизованому усуненні несправностей, розпізнаючи, аналізуючи та вирішуючи проблеми. У фінансових та страхових системах ви можете визнати та запобігти шахрайській діяльності шляхом аналізу моделей та аномалій у даних.

Важка реальність: чому агенти AI провалюються

Незважаючи на перспективні перспективи, реальність твереза. Компанії з досліджень ринку Gartner прогнозує, що понад 40 відсотків усіх проектів агентів AI, які плануються сьогодні або вже використовуються, припиняються до 2027 року. Цей прогноз базується на трьох основних причинах: зростання витрат, відсутність прибутковості для компаній та неадекватного контролю ризику.

Анушрі Верма, старший директор -аналітик Gartner, пояснює ситуацію наступним чином: Більшість сільськогосподарських проектів AI в даний час перебувають у ранньому етапі експерименту або досі є поняттями, які керуються та неправильно використовуються Hype. Багато користувачів AI все ще не мають огляду того, наскільки дорогими та складними агентами AI, коли вони масштабуються для цілих компаній.

Технічні недоліки та проблеми якості

Основна проблема полягає в технічному незрілому поточних системах. За словами аналітиків Gartner, лише близько 130 з понад 1000 інструментів, які обіцяють навички агента AI, також, як кажуть, дотримуються цієї обіцянки. Більшість агентів AI обіцяє відсутність значної цінності або рентабельності капіталу, оскільки вони недостатньо зрілі, щоб автономно реалізувати складні корпоративні цілі або докладно дотримуватися інструкцій щоразу.

Проблеми стають особливо зрозумілими, коли агенти AI стикаються зі складними, багатоступеневими завданнями. Орієнтир від Salesforce показує, що навіть топ -моделі, такі як Gemini 2.5 Pro, досягають лише 58 -відсоткових успіхів у простих завданнях. У випадку довших діалогів продуктивність різко падає до 35 відсотків. Як тільки для визначення відсутності інформації за допомогою запитів необхідно кілька раундів обговорення, результативність значно падає.

Ще один орієнтир у фінансовому районі показує аналогічні результати тверезих результатів: найкраща перевірена модель, OpenAis O3, досягла лише 48,3 відсотка точності за середні витрати в 3,69 долара за відповідь. Моделі здатні витягувати прості дані з документів, але провалюються через глибокі фінансові міркування, які необхідні для дійсно додавання або заміни роботи аналітиків.

Проблема експоненціально збільшення ймовірності помилок

Особливо проблематичною властивістю агентів ШІ є їх тенденція до кумулятивних помилок. Patronus AI, стартап, який допомагає компанії оцінювати та оптимізувати технологію AI, виявив, що агент з одно відсотковою швидкістю помилок за крок до 100-го кроку має 63-відсоткову ймовірність помилки. Чим більше кроків, що агент повинен виконати завдання, тим вище ймовірність того, що щось піде не так.

Ця математична реальність пояснює, чому, мабуть, невеликі вдосконалення точності можуть мати непропорційний вплив на загальну ефективність. Помилка на будь -якому кроці може змусити все завдання вийти з ладу. Чим більше кроків задіяно, тим вище шанс, що щось піде не так до кінця.

Ризики безпеки та нові сфери нападу

Дослідники Microsoft визначили щонайменше десять нових категорій збоїв для агентів ШІ, які могли б вплинути на безпеку або захист програми AI або навколишнього середовища. Ці нові режими невдачі включають компроміси агентів, вставляючи шахрайських агентів у систему або наслідування законного навантаження на ШІ агентами, які контролюються зловмисниками.

Явище «отруєння пам’яті» особливо хвилює. У випадку дослідження дослідники Microsoft показали, що агент AI, який аналізує електронні листи та виконує дії на основі вмісту, може бути легко порушений, якщо він не загартовувався проти таких атак. Надсилання електронного листа з командою, яка модифікує базу знань або пам'ять агента призводить до небажаних дій, таких як переадресація повідомлень з певними темами зловмиснику.

Економічні виклики

Витрати на впровадження вибуху

Витрати на впровадження агентів ШІ різко відрізняються залежно від обсягу та складності. Для невеликих компаній, які потребують лише основних рішень, прості тарифи AI зазвичай коштують від 0 до 30 доларів на місяць. Для компаній середніх розмірів витрати на впровадження можуть становити від 50 000 до 300 000 доларів, тоді як великі організації повинні очікувати ініціатив AI в цілому компанії з інвестиціями від 500 000 до 5 мільйонів доларів за перший рік.

Однак реальні витрати виходять далеко за рамки початкових витрат на впровадження. Компанії повинні враховувати витрати на обладнання для спеціалізованих серверів та кластерів GPU, плати за ліцензію на програмне забезпечення, рішення для зберігання даних та ресурси хмарних обчислень. Крім того, підготовка даних з найменшою трудомісткою аспектом AI проектів-здійснює значні інвестиції. За даними Gartner Research, організації зазвичай витрачають від 20 000 до 500 000 доларів на початкову інфраструктуру AI, залежно від обсягу проекту.

Проблема незрозумілої рентабельності інвестицій

Складність кількісної оцінки фактичної вигоди агентів ШІ особливо проблематична. Незважаючи на те, що традиційні рішення з автоматизації часто пропонують чітку економію витрат від зниження персоналу або підвищення ефективності, рентабельність агентів АІ складніше виміряти. Параметри для вимірювання успіху повинні бути скориговані, оскільки рентабельність капіталу не може бути визначена безпосередньо.

Незважаючи на оптимістичні очікування - опитування показує, що 62 відсотки компаній очікують, що рентабельність рентабельності та рентабельність у рентабельності ROI понад 100 відсотків для агента AI - реальність часто залишається відстає від очікувань. Багато пілотних проектів не створюють переходу до виробничого середовища, оскільки обіцяна додаткова вартість не існує або витрати на впровадження перевищують очікувані заощадження.

Миття агентів: маркетингова проблема

Додатковим фактором, який збільшує плутанину, є так -зведене «миття агента». Багато постачальників експлуатують перейменування існуючих технологій, таких як помічники AI, автоматизація процесів на основі роботів або чатів, щоб нібито агентські рішення, хоча їм часто не вистачає рішучих характеристик реальних агентів. Gartner підрахував, що тисячі постачальників лише близько 130 пропонують автентичні технології AI на основі агентів.

Ця практика призводить до нереальних очікувань для компаній, які вважають, що вони вже мають технологію зрілого агента, тоді як вони фактично отримують лише розширені інструменти автоматизації. Плутанина між реальними агентами AI та звичайними рішеннями автоматизації значно сприяє високим рівнем відмови.

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

Конкретні проблеми на практиці

Інтеграція в існуючі системи

Одним з найбільших практичних перешкод є інтеграція агентів ШІ в існуючі ІТ -ландшафти. Інтеграція може бути справжньою проблемою, оскільки компанії повинні забезпечити, щоб агенти AI можуть бути безперешкодно інтегровані в існуючу інфраструктуру. Ця інтеграція часто вимагає значних коригувань до існуючих систем і може призвести до дорогих перебоїв у поточних бізнес -процесах.

Багато існуючих систем компанії не були розроблені з наміром взаємодіяти з автономними агентами ШІ. Необхідні інтерфейси API, формати даних та протоколи безпеки часто повинні бути повністю переглянуті. Ця технічна складність призводить до більш тривалого часу впровадження та більш високих витрат, ніж спочатку планувалося.

Підходить для цього:

• Інтеграція AI незалежної та перехресної платформи AI для всіх питань компанії

Проблеми з захисту даних та дотримання

Використання агентів AI також викликає питання із захисту даних та дотримання законів, таких як GDPR. Компанії повинні забезпечити захист конфіденційності своїх клієнтів та дотримання чинних законів. Доступ та обробка конфіденційних даних агентами значно збільшують ризики захисту даних.

Автономні системи AI частково виходять з контролю людини та створюють нові сфери атаки. У мережевих багатоагентних системах можуть виникати нові ефекти, які роблять їх поведінку непередбачуваною. Повністю автономні агенти можуть діяти несподівано, що викликає юридичні та етичні проблеми.

Організаційний опір

Часто недооцінений фактор - опір у робочій силі. Автоматизація агентів AI може призвести до зміни робочих місць та втрат роботи. Компанії повинні підготуватися до цих змін та вживати заходів для підтримки своїх працівників. Співробітники повинні бути переконані в перевагах агентів AI, щоб мати можливість ефективно їх використовувати.

Успішна реалізація вимагає не лише технічної компетенції, але й програми управління та навчання. Без прийняття та активної підтримки робочої сили навіть технічно зрілі впровадження не можуть зробити людські фактори.

Чому нинішні підходи впадають занадто коротко

Складність реальних бізнес -процесів

Багато агентів AI розроблені для функціонування в контрольованих умовах, але реальні бізнес -процеси набагато складніші та непередбачувані. Регулярні системи мають певну «крихкість», тобто вони руйнуються, коли вони стикаються з ситуаціями, які не враховували розробники. Багато робочих процесів набагато менш передбачувані і характеризуються несподіваними поворотами та різноманітними можливими результатами.

Агенти AI, які добре працюють у контрольованих тестових умовах, часто провалюються, якщо вони стикаються зі складністю та непередбачуваністю реальних ділових умов. Ви можете не помітити важливу інформацію про контекст або приймати погані рішення, якщо ви стикаєтесь з неоднозначностями.

Переоцінка автономії

Одна з основних проблем полягає в завищенні фактичної самостійності сучасних агентів ШІ. Більшість SO -зведених автономних систем все ще потребують значного спостереження та втручання людини. Агенти, які діють повністю автономно вступають у балансуючий акт між корисністю та непередбачуваністю. Повна автономія звучить ідеально до тих пір, поки агент не вимагає поїздки в неправильне місто або не надсилає неперевірену електронну пошту важливому клієнту.

Нинішні моделі AI не мають необхідної здатності діяти для досягнення складних бізнес -цілей самостійно, а також не можуть дотримуватися нюансових інструкцій протягом тривалого періоду часу. Це обмеження означає, що обіцяна автоматизація часто не може відбуватися і моніторинг людини залишається необхідним.

Успішні стратегії впровадження

Зосередьтеся на конкретних програмах

Незважаючи на багато викликів, існують досить успішні реалізації агентів AI. Ключ зосереджений на конкретних, визначених випадках використання, замість того, щоб намагатися створити універсальні рішення. Успішні організації зосереджувались на визначенні пріоритетності та адаптації додатків. Ті, хто приймає рішення, які переслідують кожну можливість ШІ, напевно, мають більше невдалих проектів.

Перевірений підхід-це використання агентів ШІ для прийняття рішень, автоматизації звичайних процесів або для обробки. Ці обмежені, чітко визначені завдання пропонують більш високу ймовірність успіху, ніж намагання повністю автоматизувати складні, неоднозначні бізнес -процеси.

Поступово реалізація

Прагматичний підхід - це поступове введення агентів ШІ. Замість того, щоб намагатися перетворити цілі сфери бізнесу одночасно, компанії повинні почати з менших, керованих проектів. Менші компанії можуть мінімізувати свої витрати, покладаючись на телефонні послуги AI та збірні рішення, які потребують менш попередніх інвестицій, ніж індивідуальні системи.

Приклад успішної поступової реалізації -це середня страхова компанія, яка впровадила ШІ для обробки збитків та обслуговування клієнтів. Незважаючи на першу інвестицію в розмірі 425 000 доларів, система досягла позитивної віддачі протягом 13 місяців і забезпечила за три роки комбінованих заощаджень та покращення продажів у розмірі 1,2 мільйона доларів.

Важливість управління та управління ризиками

Агенти AI для розвідки про рішення не є ні панацеєю, ні непогрішними. Їх потрібно використовувати в поєднанні з ефективним управлінням та управлінням ризиками. Людські рішення все ще вимагають достатніх знань, а також даних та компетентності ШІ.

Ефективна рамка управління повинна містити чіткі вказівки щодо моніторингу та контролю агентів ШІ. Сюди входять механізми виявлення та виправлення помилок, регулярний аудит продуктивності агента та чіткі шляхи ескалації для ситуацій, які потребують втручання людини.

Майбутня перспектива: реалістичні очікування

Довгострокові тенденції, незважаючи на короткі терміни

Незважаючи на нинішні виклики, Gartner прогнозує, що агенти AI відіграватимуть важливу роль у довгостроковій перспективі. До 2028 року близько 15 відсотків усіх повсякденних рішень потрібно взяти на робочому місці з інструментами агентів, які мають 0 відсотків у 2024 році. Крім того, 33 відсотки всіх програмних рішень для компаній до 2028 року агенти АІ повинні містити свій пакет, порівняно з менш ніж одним відсотком у 2024 році.

Ці прогнози свідчать про те, що сучасні проблеми як біль у зростанні повинні розумітись як молода технологія. Основні концепції є перспективними, але реалізація повинна дозріти та адаптуватися до реалій повсякденного бізнесу.

Потреба в реалістичних відгуках

Високі показники відмови проектів агентів AI не повинні трактувати як загальний збій технології, а як попереджувальний сигнал для нереальних очікувань та незрілих стратегій впровадження. Невдалі проекти не завжди повинні надсилати негативний сигнал для керуючих директорів. Святкування невдач у цій галузі є важливим, оскільки воно сприяє культурі експериментів, незалежно від того, чи ідея перетвориться на виробництво.

Вправа також може призвести до ітеративних експериментів та кращих результатів. Важливо знати, коли AI є правильним інструментом, і коли не можна уникати витрачання часу на програшну аркуш.

Підходить для цього:

• Ця платформа AI поєднує в собі 3 вирішальні сфери бізнесу: управління закупівлями, розвиток бізнесу та інтелект

Стратегічні рекомендації для компаній

Реалістична мета та управління очікуванням

Компанії повинні вирішити свої ініціативи AI агента з реалістичними очікуваннями. Замість того, щоб намагатися досягти революційних перетворень, слід сконцентруватися на поступових вдосконаленнях. Для того, щоб використовувати справжні переваги агента AGI, компанії повинні не лише дивитися на автоматизацію окремих завдань, але й зосереджуватись на продуктивності на рівні компанії.

Хорошим початком є ​​використання агентів AI для конкретних, вимірюваних завдань з чіткими перевагами для бізнесу. Метою повинно бути максимізувати переваги для бізнесу - будь то через менші витрати, кращу якість, більшу швидкість або кращу масштабованість.

Інвестиції в основи

Перед тим, як компанії впроваджувати складних агентів AI, вони повинні переконатися, що основи є правильними. Сюди входить суцільна стратегія даних, ефективне управління даними та надійну технологічну платформу. Погана якість даних є причиною невдачі понад 70 відсотків проектів ШІ. Системи AI не можуть виконати свою обіцянку без якісних, відповідних та добре керованих даних.

Побудова внутрішніх навичок

Успішна реалізація агентів AI вимагає спеціалізованих навичок, які ще не доступні в багатьох організаціях. Компанії повинні або інвестувати в розробку внутрішніх компетенцій ШІ, або вступити в стратегічні партнерства з досвідченими постачальниками. Розвиток внутрішніх навичок, як правило, коштує від 250 000 до 1 мільйона доларів для середніх проектів, включаючи найм спеціалізованих розробників та придбання інструментів розвитку.

Поворотний момент для агентів AI

Високий рівень відмови проектів агентів AI означає важливий перелом у розробці цієї технології. Початкова ейфорія поступається місцем більш реалістичній оцінці можливостей та меж. Однак це розчарування не обов'язково є негативним -це може призвести до кращих, більш продуманих стратегій впровадження.

Сама технологія - це не проблема. Агенти AI, безумовно, пропонують потенціал для вдосконалення бізнес -процесів та відкриття нових можливостей. Проблема полягає в невідповідності між надмірними очікуваннями та поточною технічною реальністю. Компанії, які вважають агентів AI як панацею або намагаються досягти занадто багато, ймовірно, становитимуть 40 відсотків, які повинні найняти свої проекти до 2027 року.

Успіх з агентами AI вимагає прагматичного, поступового підходу, який фокусується на конкретних додатках з чіткими перевагами для бізнесу. Компанії повинні бути готові інвестувати в необхідні основи - від якості даних до розвитку внутрішньої компетентності. Перш за все, ви повинні розуміти, що агенти AI не є заміною хорошої бізнес -стратегії та суцільної практики управління проектами.

Наступні кілька років покажуть, які компанії можуть навчитися з поточних невдач та успішно інтегрувати агентів ШІ у свої бізнес -процеси. Переможцями будуть методично реалістичні очікування і готові інвестувати в цю технологію в довгостроковій перспективі, а не покладатися на швидкі рішення.

☑ 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