提防案件：代理商洗涤会揭露危害其AI项目的营销问题！
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发表于：2025年6月27日 /更新：2025年6月27日 - 作者： Konrad Wolfenstein
提防案件：代理商洗涤会揭露危害其AI项目的营销问题！ - 图像：XPERT.DIGITAL
自治与自动化：节省您的AI项目的决定性差异
正确投资：如何识别真正的AI代理并避免昂贵的失败
人工智能的快速发展导致了一种了不起的现象，它塑造了技术行业和企业世界：So称为媒介的媒介。对于想要实施真正的AI代理商并为AI项目的混乱和高失败率做出重大贡献的公司而言，此营销问题是最重要的挑战之一。
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了解座席洗涤的问题
Agent Washing描述了技术行业的广泛实践，在该行业中，提供商在战略上销售了现有技术，例如AI助手，基于机器人的工艺自动化或聊天机器人作为所谓的基于代理的解决方案。尽管这些系统通常缺乏真实AI代理的决定性特征，但这种重命名仍在进行。著名咨询公司Gartner估计，成千上万的提供商仅提供约130个基于代理的AI技术。
这种做法并非偶然出现，而是遵循在其他领域已经观察到的既定营销模式。类似于绿色的绿色，在没有适当基础的情况下，公司在该公司借用了环保的形象，Agent Walling的技术提供商试图从当前的炒作中受益，以使AI代理人无需进行实际代理技术的必要投资。
真实AI代理和常规系统之间的根本差异
为了充分理解代理洗涤的问题，必须捕获正宗AI代理和传统自动化解决方案之间的根本差异。真正的AI代理的特征是几个关键特征，这些特征从根本上将它们与常规系统区分开。
自主和决策能力
尽管机器人过程自动化（RPA）等传统自动化工具遵循严格的预定义规则，但实际的AI代理具有做出自主决策的能力。您可以实时分析大量数据，识别模式并根据这些发现做出明确的决策，而无需持续的人类监督。这种自治使您能够在不可预测的情况下做出适当的反应，并适应您的策略。
学习和适应性
真正的AI代理人的另一个关键特征是他们的持续学习能力。与保持静态的常规系统相反，AI代理分析历史数据，识别趋势并从大型数据集中汲取知识。这种连续的学习过程使您能够适应新的信息并完善您的性能，这会使您变得越来越高，随着时间的流逝而变得越来越高。
上下文理解和灵活性
虽然传统的聊天机器人在很大程度上遵循基于常规的对话并将自己限制在回答预定义的问题上，但真正的AI代理人能够争论和理解复杂的关系。您不仅可以处理结构化的数据，例如表，还可以分析上下文中的非结构化信息，例如电子邮件或文档。这种能力使您能够遵循较长时期的细微说明，并独立实现复杂的业务目标。
特工洗涤对公司的影响
特工洗涤会对想要实施实际AI解决方案的公司产生深远的负面影响。实践对决策者产生了不切实际的期望，这些决策者认为他们已经获得了成熟的代理技术，而实际上他们只获得了扩展的自动化工具。期望与现实之间的这种差异对AI项目的高失败率产生了重大贡献。
经济后果和浪费资源
加特纳（Gartner）预测，在2027年底，代理AI领域的所有项目中，超过40％的项目将停止。其主要原因是成本增加，不明确的经济优势和控制风险控制的措施不足。 Gartner高级总监Anushree Verma解释说，这些项目中的大多数仍处于早期阶段，并且经常被当前炒作作为实验或概念证明。
从技术上讲，基础模型通常还不够成熟，无法提供承诺的服务。他们既没有必要的能力来独立实现复杂的业务目标，也不能长期遵循细微的指示。这些技术限制意味着，宣传为基于代理的解决方案的许多解决方案并没有具有很大的优势或真正的投资回报。
失去信任和市场失真
代理商洗涤不仅会导致立即的经济损失，而且还可以长期破坏对AI技术的信任。在将来采用真正的AI解决方案方面，与假定AI代理商有令人失望的经验的公司可能更保留。这可以减慢整个行业发展并抑制创新。
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技术分界和标识功能
为了识别和避免剂量洗涤，了解不同自动化技术之间的技术差异并识别真正的AI代理至关重要。
机器人过程自动化（RPA）与AI代理
RPA系统旨在自动化常规重复任务。他们模仿人类行动以阅读和处理结构化数据，但只能在明确定义的情况下起作用。一旦您遇到偏离规范的情况，就无法自动调整并必须提醒人类代理。
另一方面，AI代理可以执行多阶段任务，并得益于意外情况，因此他们的决策能力。它们超越了基本自动化，并且变得动态，问题 - 解决单元，即使情况没有预期，这些单元也可以独立地继续过程。
聊天机器人与真实AI代理商
常规的聊天机器人只能对用户响应并将信息转发给人类代理。您的答案选项通常基于预制脚本或自然语言处理，这大大限制了您的收益。您只能做出反应，但不能主动采取行动或做出复杂的决定。
另一方面，真正的AI代理认识到问题，找到解决方案并自动实施它们。您可以争论，做出与上下文相关的决策并独立执行行动，而无需进行定期对话或配置。
代理流程自动化（APA）作为未来技术
代理过程自动化代表下一个自动化的进化水平。与常规自动化工具相反，APA系统可以通过自动AI代理进行有针对性的过程自动化。几个代理执行多个相任务，并通过编排层协调，这可以灵活而适应性的自动化。
市场动态和行业发展
AI代理商的市场目前正在经历密集增长的阶段，但是，该阶段的特征是不确定性和夸张。 3,412个网络研讨会参与者的Gartner调查清楚地表明了当前的市场状况：19％的受访者表示，他们的公司已经对Agent Agi进行了大量投资，而42％的受访者报告了相当仔细的投资。
投资行为和市场成熟
这些数字说明了市场状况分裂的情况：虽然已经投资或正在计划投资的公司中有相当一部分，但接受调查的公司中有31％尚未确定或等待。鉴于许多当前可用的优惠没有提供承诺的优势，因此这种不愿完全是合理的。
尽管如此，Gartner预测了实际代理AI解决方案的巨大增长潜力。到2028年，代理商AGI至少要自动制定所有日常业务决策，而2024年为零。此外，预计到2028年，通过代理AGI组件的所有公司软件应用程序的33％约为33％，而2024年则不到1％。
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质量控制和市场调整
成千上万的提供商与估计具有真实代理技术的130家公司之间的差异表明，即将进行的市场清理。提供真正创新的公司将脱颖而出，那些只操作代理商洗衣服的公司。
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AI实施中的挑战
实际AI代理商的实施带来了各种挑战，这些挑战超出了剂量洗涤的问题。这些挑战有时会解释为什么许多公司使用较少的需求，但有效的解决方案也较低。
技术复杂性和基础设施要求
将实际的AI代理集成到现有的公司系统上是技术要求的，并且可能会大大破坏现有流程。许多公司没有必要的IT基础架构来有效地管理AI工作负载。思科研究表明，瑞士只有几乎四分之一的公司具有适合AI实施的灵活网络。
由于有限或缺乏可扩展性，大多数公司无法使用当前的IT基础架构来管理新的AI流程。几乎所有人都需要其他图形处理器（GPU）来满足性能和算术要求的提高。
数据质量和数据可用性
高质量，多样化和可访问的数据是所有AI活动的基本要求。但是，在提供此类数据方面，大多数公司都很弱。主要的问题是，公司数据不是在整个组织中的中央托管数据库中分布的，而是在筒仓中分布。
这些数据筒仓不仅使实施AI代理很难，而且还可能导致模型和错误结论。不完整或不准确的数据会破坏每个AI解决方案的有效性，而不管它是真实代理还是常规自动化解决方案。
文化和组织障碍
引入AI代理的不仅是技术，而且最重要的是文化挑战。员工必须愿意放弃旧的工作方法并接受新技术。对变化的抵抗力，缺乏对转型优势的理解和缺乏培训可能会极大地危害成功。
IT和数字领域的熟练工人短缺代表了另一个主要障碍。没有正确的才能，既有技术知识又对数字业务模型的理解，AI技术的全部潜力通常仍然没有使用。
避免代理洗涤的策略
想要实施真正的AI代理商的公司必须学会识别并避免剂量洗涤。这需要系统的方法和正确的评估标准。
识别真正的AI代理商
实际AI代理的特征是将其与常规自动化解决方案区分开来的特定特征。他们独立行动，可以在不持续的人类干预的情况下处理意外情况。他们有能力从周围的环境中学习并实时调整策略。
一个重要的区别特征是自主感知和数据收集的能力。真实的AI代理不断从不同来源收集数据，并使用自然语言处理分析用户行为以及文本和语言信息。在此分析的基础上，您可以为行动制定计划，将复杂的任务拆分为子目标，并相应地将其优先考虑。
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提供者选择的尽职调查
在选择AI解决方案时，公司应进行彻底的勤奋。这包括提供者对技术规格，参考文献研究的详细审查。公司应该提出关键问题：系统可以独立学习和适应吗？它具有真正的决策能力吗？它可以应对复杂的多阶段任务而无需人工干预吗？
试点项目和逐步实施
Gartner建议仅在提供明显的附加值或可验证的投资回报率的情况下使用代理AI。一个良好的开始是将AI代理用于决策情况，自动化例程流程或处理，在解决更复杂的用例之前对其进行询问。
未来的前景和市场发展
尽管当前面临着挑战和代理洗涤的问题，但Agi Agi仍标志着AI技能的重要发展步骤，并为新的市场机会打开了新的机会。技术提供了更有效地使用资源，自动化复杂任务并促进日常业务创新的潜力。
对行业的变革性影响
AI代理将产生变革性的影响，尤其是在营销和销售方面。它们使公司能够以前所未有的效率购买样品和偏好，并创造个性化的体验。与根据固定规则运行的传统营销自动化平台相反，真正的AI代理可以对客户的行为做出动态反应并相应地调整其策略。
工作的发展
真正的AI代理商的发展也将对工作世界产生重大影响。根据彭博情报估计，由于AI代理商的使用越来越多，只能在世界上最大的银行中消除200,000个工作岗位。这一发展强调了公司和社会积极开发培训和进一步的教育计划的需求。
监管发展
随着真实AI代理的蔓延不断增加，监管框架也将发挥更大的作用。公司必须考虑数据保护，数据主权，知识和遵守全球法规以及在数据和算法方面的偏见和透明度的概念。
对公司的行动建议
鉴于代理洗涤问题的复杂性以及实施真实AI代理的挑战，公司应采取系统的方法。
战略规划和目标
公司应首先制定明确的数字策略，以定义AI代理如何为实现业务目标做出贡献。诸如“我们要使用AI”之类的模糊目标还不够。取而代之的是，应定义针对业务策略量身定制的具体，可衡量的目标。
能力结构和进一步的教育
必须促进进一步的培训，以使各级员工能够应对AI。公司应投资于进一步的培训，数据驱动的决策过程和应用创新领域，以实施效率提高，过程优化和新的商机。
专注于数据保护和安全性
确保数据保护和IT安全对于最大程度地降低诸如滥用数据并建立对技术的信任之类的风险至关重要。这些措施不仅有助于提高效率，而且促进了AI的接受和可持续使用。
浏览洗涤难题代理
对于希望从真正的AI代理商的优势中受益的公司来说，洗涤代理是一个重大挑战。将现有技术重命名为基于代理的解决方案的广泛实践导致了不切实际的期望，浪费资源以及最终在AI项目的高失败率。
为了取得成功，公司必须学会将真实的AI代理与常规自动化解决方案区分开。这需要深入了解技术差异，在选择提供者的选择中进行仔细的尽职调查以及实施战略方法。
尽管目前面临挑战，但真正的AI代理的发展为创新和提高效率提供了巨大的潜力。从长远来看，现在创建正确的基础知识并且不被代理洗涤炒作所欺骗的公司将能够从该技术的变革性可能性中受益。
未来并不是个人任务的简单自动化，而是人们与真正的AI代理之间的智能合作，他们可以独立学习，适应和解决复杂的业务问题。成功的关键是要以清晰，现实主义和战略性的远见来实现这一未来。
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