Hvad holder virkelig din Agentic AI-pilot tilbage – og hvordan du kan løse det

Presset for at integrere AI i dine eksisterende systemer kan være overvældende. Og hvis du troede, at de konstante anmodninger fra ledelsen om at tilføje agentic AI til dine processer nåede et feberpunkt i 2025, så forbered dig på endnu større hast i 2026.

Med dette pres for at tilføje agentic AI så hurtigt som muligt, er det kun naturligt at skynde sig ind i en ny pilot uden rigtig at forstå de fulde krav til sådant et projekt. Det er derfor, at de fleste virksomheder i øjeblikket forfølger AI-piloter, men kun en lille del af disse piloter bliver nogensinde deployet.

Næsten 100 procent af AI-piloter mislykkes. Det er ikke en overdrivelse.

Hvorfor hastigheden? Det er, fordi agentic AI kan virkelig transformere din forretning. I tilfælde af kundeservice viser AI-piloter virksomhederne øget effektivitet, hvorunderstøttelse bliver til en strategisk aktivum i stedet for en omkostningscenter. Mens AI håndterer repetitive forespørgsler, kan agenter give deres fulde opmærksomhed til svære, komplekse supportproblemer. AI hjælper ikke kun supportagenterne og hjælper dem med at opnå større kundetilfredshed, men det tillader også virksomhederne at omdirigere ressourcer til indtægtsgenererende aktiviteter.

Læg en solid grund for integration

Lad os tænke på en agentic AI-pilot som at bygge et hus. I stedet for bare at starte bygningen på det, der allerede er der, gør du lidt rydning og hælder en solid grund. Du kan ikke kaste AI-mursten oven på et eksisterende system bygget med forældede teknologistakke og dårlige datakilder. For at fungere ordentligt har AI brug for rene integrationer, tilgængelige data og moderne API’er. AI-piloter afslører, hvor modernisering er desperat nødvendig, og de accelererer enten udgifterne, som retfærdiggør en øgning af byggeblokkene, der er nødvendige omkring systemerne, som AI-agenterne har brug for at få adgang til, eller de mislykkes bare.

Der er en enorm kløft mellem mislykkede piloter og succesfulde deploymenter. Det er afgørende, at din løsning integrerer med eksisterende arbejdsgange og værktøjer uden afbrydelse. Det er, fordi agentic AI ikke bare er et andet værktøj; hvis det integreres korrekt, berører AI alle dele af din virksomhed. Hvorfor? Lad os gå tilbage til kundeservice-eksemplet: AI har brug for at lære i realtid for at matche virksomhedens tone, samtidig med at den prioriterer privatlivetsbeskyttelse, især i brancher som sundheds- eller finanssektoren, hvor tillid er kritisk. Ved at gå fra chatbots til agentic AI skifter dit supportteam fra en passiv, anmodning-og-vent-model til en interaktiv, autonom service.

Identificer potentielle data-, kontekst- og arbejdsgangsudfordringer

Agentic AI kører på data, og en stor udfordring, som virksomheder står over for, stammer fra dataumodenhed: følsomme oplysninger, som er livsblodet for enhver virksomhed, er simpelthen ikke klar til AI. Disse oplysninger kan enten være af lav kvalitet eller svære at få adgang til; interne systemer kan have dårlig styring, hvilket fører til eksponering af private, følsomme data.

To yderligere udfordringer har at gøre med kontekst og arbejdsgangsklarhed. I dette tilfælde er kontekst blot, hvilke oplysninger du tillader AI at få adgang til. For at fungere effektivt har din agentic proces brug for at forbruge meget mere end en lille prøve af dine data; den har brug for det hele. For mange organisationer skaber det en tillidsproblematik. Løsningen? Tag din AI indenfor for at holde følsomme data på stedet.

At integrere AI i kendte arbejdsgange er en meget lav-impact-måde at få ROI på AI på. Mens den største gevinst fra AI kommer, når det håndterer nye flux, der ikke var mulige før AI, såsom tilbydning af kontekstuel support inde i et produkt, er den hurtigste måde at integrere AI i en virksomhed at integrere det i eksisterende værktøjer og arbejdsgange og lade det forbinde punkterne bag scenen. Det er også ekstremt vigtigt, at den sande værdi af din AI-pilot forstås inden for din arbejdsgang. Alle fra ledelsen og nedad skal forstå fordelene og brugen af AI, hvor det kan og ikke kan tilføje værdi til deres daglige liv. AI kan ikke være en sort kasse, som ingen kender … de skal forstå det.

Til sidst kræver agentic AI-software mere streng sikkerhedsarkitektur, simpelthen fordi disse systemer graver ned i brugeradfærd, lærer kontinuerligt fra disse oplysninger og tager faktisk handling på basis af læring. Den bedste AI-kundeservice-support undersøger virkelig problemet, hvorunder den overvejer alle tilgængelige data for at udvikle varige løsninger, der er baseret på løsninger.

Oplysninger skal beskyttes, men ikke lukkes inde. Så længe virksomheder forhindrer informationsflowet til AI’er, vil de fortsætte med at underpræstere og se mislykkede piloter. Men sikkerhedsteams vil ikke tillade, at nogle data og API’er deles med cloud-leverandører, fordi det udvider sikkerhedsperimeteren for virksomheden til en leverandør, hvor de ikke har kontrol.

Smid den gamle ændringshåndbog ud

Agentic AI ændrer sig konstant, transformerer din forretning kontinuerligt. Det betyder, at traditionel ændringshåndtering, som kommer med et endpoint, skal opdateres. Med kontinuerlige modelopdateringer tvinger agentic AI virksomhederne til at bryde ud af den trætte post-implementation-underholdscyklus. Fleksibilitet og evnen til at tilpasse sig nye opdateringer hurtigt er nøglefaktorer.

Med en konstant opdatering af processen skal sikkerheden være solid. Mens du tidligere i piloten behandlede infrastrukturen, skal du konstant opdatere brugerne om nye modeller for at sikre, at alt bruges korrekt.

Dette betyder, at det er afgørende at forkorte integrationsvinduet for at sikre, at brugerne har tilstrækkeligt med tid til at lære nye processer og træne korrekt. Find en AI-pilot, som ikke kræver betydeligt ingeniørarbejde for at tilslutte hver datakilde. Med en zero-integrationsdesign kan nogle piloter deployes, ikke på måneder, men bogstaveligt talt på timer. Dette giver virksomhederne en langt mere opnåelig ROI.

Og husk, agentic AI fungerer kun, når det kan tage handling: forespørgsel af databaser, udløsning af arbejdsgange og adgang til kunderekorder. Det kræver dyb integration med følsomme systemer, hvilket kan være en angstfremkaldende prospekt. Sikkerhed er kun én grund til, at en cloud-først AI-tilgang ikke kan skaleres. I år kan vi forvente, at flere virksomheder ser på selvhostede og private-cloud-installationer, som snart vil blive standarden for enhver virksomhed, der er alvorligt engageret i autonome operationer. Det er en solid grund og nøglen til at bygge en struktur, der varer.