Ajatusjohtajat

Kuinka Agentic AI korottaa automaation yritysstrategiaksi

mm
Lisää Unite.AI suosikkilähteisiisi Google-palvelussa

Suuri yritys on vastikään valmistunut usean vuoden automaatio-ohjelmasta, jossa on käytetty RPA:ta, matalan koodin alustoja ja varhaisia AI-kokeiluja. Paperilla tulokset näyttivät vaikuttavilta, mutta työnkulut perustuivat edelleen voimakkaasti manuaaliseen tarkasteluun. Oppi oli selvä: automatisoimalla erillisiä tehtäviä eri osissa ei muuta työn tapaa. Valitettavasti tämä on monien organisaatioiden todellisuus. McKinsey raportoi, että 78 prosenttia yrityksistä käyttää jo generatiivista AI:ta vähintään yhdessä toiminnossa, kun vuosi sitten vastaava luku oli 55 prosenttia. Silti käyttöönotto ei ole johtanut laajaan vaikutukseen koko yrityksessä. Vastaus piilee automaatiomuotoilun uudelleenajattelussa Agentic AI:n avulla.

Esimerkiksi suuri yhdysvaltalainen vakuutusyhtiö yhdisti olemassa olevat automaatiot AI-pohjaiseen asiakirjatuntemuksen työnkulkuun vakuutusmyynnissä ja -toiminnassa. Käsittelyajat parani, manuaalisten tarkastelujen määrä väheni ja päätösten laatu muodostui johdonmukaisemmaksi, ja ihmisten osallistuminen säilyi poikkeusten ja tarkastelupisteiden yhteydessä. Tuloksena näkyi, että automaation ja AI:n yhdistäminen tuottaa organisaatiotasolla tuloksia, joita työkalukohtaiset aloitteet eivät voi tarjota.

Miksi vanha tapa ei riitä

Monissa yrityksissä automaatio toteutetaan erillään, ja muiden automaatiovälineiden, kuten RPA, erottaminen matalan koodin alustoista ja AI:sta, ja niiden sijoittaminen omiin osaamiskeskuksiin (CoE). Tämä erottaminen moninkertaistaa vaivaa, lisää monimutkaisuutta ja rajoittaa lopputuloksena saavutettavaa automaatiota, mikä vaikeuttaa yritystason vaikuttavuutta. Automaatio ja AI kulkevat käsi kädessä, ja prosessien ensisijainen lähestymistapa käsittelee niitä täydentävinä, ja ottaa ne käyttöön yhdessä jokaisessa työnkulussa ja vahvistaa niiden vaikutusta. Esimerkiksi laskujen käsittelyssä RPA automatisoi yleensä osan vaiheista. AI-pohjaisen asiakirjatuntemuksen lisääminen parantaa kattavuutta, mutta poikkeamat edellyttävät edelleen ihmisten validointia. Agentic AI:n käyttöönotto, jossa käytetään agenteja, jotka pystyvät syyttelyyn, oppimiseen ja toimintaan eri järjestelmissä, vähentää edelleen manuaalista puuttumista ja lisää koko automaation tehokkuutta. Tämä esimerkki osoittaa, miksi yhdistetty, prosessien johtama lähestymistapa on tehokkaampi kuin erilliset ohjelmat.

Miten Agentic AI muuttaa pelin

Agentic AI edustaa automaation kehityksen seuraavaa askelta, ja tarjoaa uuden työkalun Straight Through Processing (STP) -lukuja lisäämiseen. Se siirtää automaation tehtävien suorittamisesta lopputuloksen toimittamiseen. Sääntöpohjaiset järjestelmät tarjoavat perustason tehokkuuden, mutta agentit lisäävät sopeutumiskykyä yhdistämällä toimintoja, tulkkaamalla rakennettua ja rakenteetonta dataa ja ehdottamalla seuraavia parhaita toimia. Rutiininomaiset tapaukset voivat edetä vähäisen valvonnan alaisina, kun taas poikkeamat, linjapohjaiset vaiheet ja epäselvät tilanteet voidaan ohjata edelleen ihmisten tarkastelijoille. Asiakaspalvelussa agentit laativat vastauksia ja seuraavat toimet hyväksyttäväksi ja eskaloivat monimutkaiset pyynnöt tarpeen mukaan. Taloudessa he valmistavat sovitteluita, merkitsevät poikkeamat ja suosittelevat säätöjä hyväksyttäväksi. Toiminnassa he ennustavat keskeytyksiä ja suosittelevat työkuormien muutoksia, joita valvojat vahvistavat. Tuloksena on vähentyneitä ihmisten puuttumisia tapausten käsittelyssä, nopeampia syklejä ja parannettua asiakas- ja työntekijäkokemusta – kaikki automaation halutut hyödyt säilyttäen vastuun.

Yleiset virheet Agentic-automatiikan skaalauksessa

Vaikka Agentic-automatiikalla on lupaava tulevaisuus, organisaatiot kohtaavat usein haasteita sen skaalauksessa. Yleisimmät virheet ovat:

  1. Selkeän “miksi”-puutteen: Jotkut yritykset ottavat Agentic AI:n käyttöön seuratakseen trendejä eikä ratkaisemaan määriteltyä liiketoimintahaasteita. Ilman selkeää tavoitetta toteutukset altistuvat alhaiselle vaikuttavuudelle ja johtavat pettymykseen.
  2. Automaation ja AI:n käsittely eri urakoina: Monet organisaatiot eivät näe niitä saman jatkumon osina. Niiden yhdessä käsittely mahdollistaa asteittaisen kypsymisen, jossa Agentic AI rakentuu olemassa olevan automaation päälle.
  3. Toiminnan ylilajittelu: Vaikka yrityksillä on oikeutettu syy ottaa Agentic AI käyttöön, he yrittävät usein soveltaa sitä jokaiseen työnkulkuun. Kaikki prosessit eivät oikeuta Agentic-automatiikan kustannuksia tai monimutkaisuutta. Oikeiden käyttötapauksien priorisointi on välttämätöntä suojelemaan tuottoa.
  4. Prosessin arvioinnin ohittaminen: Ilman nykyisten työnkulkujen arviointia ja Agentic AI:n arvon lisäämisen määrittelyä yritykset altistavat epäsovituksille. Jotkut prosessit ovat paremmin soveltuvia perinteiseen automaatioon, kun taas toiset hyötyvät enemmän Agentic-lähestymistavoista. Yhtä tärkeää on sisällyttää hallinto ja vastuullinen AI-käytäntö alusta alkaen. Turvallisuuden, vaatimustenmukaisuuden tai valvonnan laiminlyönti heikentää luottamusta ja hidastaa käyttöönottoa.

Miten skaalata tarkoituksenmukaisesti

Oikeiden käyttötapauksien tunnistaminen on avainasemassa – lyhennä luettelo kolmeen tai viiteen arvokkaaseen prosessiin, joissa viiveet johtuvat päätöksistä ja poikkeamista. Määrittele tulokset ennen rakentamisen aloittamista. Toteuta vaiheittain: käytä olemassa olevaa automaatiota järjestelmätoimille, lisää AI:ta havaintotehtäviin, kuten asiakirjojen ymmärtämiseen ja luokitteluun, ja sovella agenteille orkestraatiota, jossa asiayhteys on tulkittava ja toimia on ehdotettava. Ylläpidä valvontaa linjan ja poikkeamien tarkastelupisteissä, asiakirjoitettuina hyväksymismenettelyinä ja omistajuutena, ja suorita rajoitettu pilotti parantumisen ja vaatimustenmukaisuuden vahvistamiseksi.

Alkuvaiheen jälkeen siirry yksittäisistä käyttöönotoista uudelleen käytettävään ja johdettuun kykyyn. Tarjoa jaettuja liittymiä ydinjärjestelmiin, orkestraatiokerros agenteille, malli- ja datanhallinta, seuranta ja audit-reitit sekä pääsyoikeudet riskiin sopivasti. Perusta säännöllinen toimintarytmi muutoksen hallintaan, koulutukseen ja suoritusarviointeihin, jotta tiimit voivat sopeutua vähäisellä konfiguraatiolla. Laajenna muihin työnkulkuun, jotka voivat uudelleen käyttää samoja komponentteja ja varusteita, ja rahoita laajentumista vain vahvistettujen tuloksien perusteella, jotta momentum ja luottamus säilyvät.

Yritysautomaation tulevaisuus

Agentic AI ei ole pelkästään automaation uusi kerros eikä ainoastaan automaatiota itsessään. Vaikka se muodostuu yritysten toimintamalliksi, automaatio ja AI on yhdistettävä luodakseen järjestelmiä, jotka pystyvät päättämään, toimimaan ja parantamaan. Menestys riippuu myös hallinnon, turvallisuuden ja eettisen valvonnan sisällyttämisestä, varmistaen, että skaalaus saavutetaan luottamuksella ja vastuulla.

Organisaatiot, jotka käsittelevät Agentic AI:ta strategisena vipuna joustavuudelle ja ketteryydelle, ohittavat ne, jotka ottavat sen käyttöön vain muodin vuoksi. Valinta on selvä: yritykset, jotka skaalautuvat kurinalaisuuden, selkeuden ja mittaamien tuloksien kanssa, määrittävät, miten työ tehdään tulevina vuosina. Prosessi on edelleen kuningas.

Amit Bhutani on Corporate Vice President - Intelligent Automation Persistent Systemsissa, jossa hän johtaa käytännön asiakasyritysten avustamiseksi heidän yritystransformaatiomatkoillaan tekoälyvoimaisen automaation kautta. Osoittamalla vahvan myyntitiimien rakentamisen ja uusien käytäntöjen perustamisen arvojohtavien ratkaisujen toimittamiseksi asiakkaille, Amit tuo syvää asiantuntemusta johtajuusrooleista Workatossa, Automation Anywhere, Software AG, HCLTech, muun muassa. Hänen strateginen visio ja asiakaslähtöinen lähestymistapa ovat mahdollistaneet globaalien organisaatioiden toteuttaa kohdeobjektiivit ja lukittaa skaalautuva kasvu älykkäiden teknologioiden kautta.