Missä aloittaa agentic AI: viitekehys liiketoimintajohtajille

Viimeisen kymmenen vuoden aikana on kehittynyt kaksi rinnakkaista matkaa, jotka ovat muokanneet yritysten muodonnuksen: prosessimatka ja data-matka.

Prosessimatka eli työn suorittamisen tapa on kehittynyt Lean Sigma Sixista robotiikan prosessiautomaatioon (RPA) ja digitaalisiin työnkulkuun, kaikki tehokkuuden, rakenteen ja mittakaavan tavoittelun vuoksi. Toisaalta data-matka eli päätöksenteon tapa on kehittynyt perinteisestä liiketoimintatiedosta koneoppimiseen perustuvaan ennustavaan älykkyyteen ja nyt generatiiviseen älykkyyteen (gen AI). Molemmat polut ovat voimakkaita, mutta todellinen läpimurto tulee, kun ne molemmat yhdistyvät. Tervetuloa, agentic AI.

Agentic AI on käännekohta, jossa agentit eivät ainoastaan ymmärrä dataa, vaan myös tiedä, miten toimia järjestelmissä ja työnkuluissa suuremman dataohjatun automaation vuoksi. Tutkimus osoittaa, että 96 %:lla yritysten IT-johtajilla on aikomus lisätä agenttien käyttöä seuraavan 12 kuukauden aikana. Kuitenkin, kun organisaatiot yrittävät laajentaa agentic AI -aloitteitaan, he usein kamppailevat siitä, mistä ja miten aloittaa.

Teknisten johtajien, jotka haluavat hyödyntää agentic AI:ta, on pohdittava agentic-työnkulkuja päätöksenteon ja suorittamisen yhdistymisenä, upottamalla analyyttista älykkyyttä suoraan työnkulkuihin suuremman tehokkuuden vuoksi. Vasta kun yrityksen laajuinen älykkyyskerros on saavutettu, voivat autonomiset agentit sulkea silmukkaa tiedon ja tekemisen välillä.

Agentic AI:n määrittely: mitä tarkoittaa olla agentic-yritys

Monet organisaatiot aloittavat agentic AI -matkansa ennen kuin he ymmärtävät, mitä agentic AI on. Ajattele agentic-yritystä vilkkaana kansainvälisenä lentokenttänä. Lentokoneet ovat AI-agenteja, joille on annettu tehtävä. He tietävät tavoitteensa ja toimivat itsenäisesti, lähtien matkaan ja lentäen kohti määränpäätään – kaiken aikaa lentokenttä toimii täysin toimivasti. Mutta se, mikä tekee lentokentästä agenticin, on lentokentän korkeamman tason tavoite eikä yksittäisten lentokoneiden liikkeitä. Ilmaliikennevalvojat ovat orkestraattorit, jotka tekevät lentokentän toiminnan sujuvaksi – valitsevat, mitkä lentokoneet laukaisevat, milloin ja mihin, ohjaavat maakontrollia huoltoon ja tankkaamiseen ja konsertoi kaiken tehokkaimmalla tavalla koko järjestelmän kannalta. Jokainen lentokone on itsenäinen, mutta se, mikä tekee lentokentästä onnistuneen turvallisuuden ja tehokkuuden kannalta, on lentokoneiden lähtöjen ja laskeutumisten koordinointi.

Agentic-yritys ei ole sellainen, joka toteuttaa yksinkertaisia reaktiivisia agenteja tai perusbotteja, jotka on parannettu suorittamaan tehtävä. Sen sijaan agentic-yritys orkestraatioi älykkäiden agenttien verkostoa, joka on suunniteltu käsittelemään monimutkaisia, monivaiheisia tehtäviä itsenäisesti. Ne menevät pidemmälle kuin ennalta määritellyt säännöt, jotta agentit voivat tehdä päätöksiä, jotka ovat linjassa strategisten tavoitteiden kanssa, ja sopeutua ja parantaa ajan myötä, vievät yrityksen oppimista seuraavaan tasoon.

Tämä erottaa myös agentic AI:n gen AI:sta. Gen AI vastaa kysymyksiin, kun taas agentic AI tekee itsenäisiä toimia tavoitteiden saavuttamiseksi, oppii ja sopeutuu matkalla. Nämä moniagenttijärjestelmät liittyvät eri yritysohjelmiin ja toimivat strategisen eteenpäin katseella auttaakseen päätöksentekoa, automatisoimaan prosesseja ja toimittamaan arvoa koko organisaatiolle.

On tärkeää muistaa, että tämä on matka. Jokaisella agentilla on oma kypsymätön aikansa ja monimutkaisuutensa, jonka se voi käsitellä. Agentic-yritykseksi tulemisessa vaaditaan holistinen suunnittelu, koordinointi ja jatkuva evoluutio agenttien ekosysteemin, jossa on selkeät tavoitteet, älykkäät palautekytkennät ja asiantuntija ihmiset upotettuina siinä määrin ja tavoin, joka on tarkoituksenmukainen kohde tulokselle.

Agentic AI -käyttötapauksien tunnistaminen: miksi arvon ohjaaminen on tärkeää

Liian usein agentic AI -käyttötapaukset epäonnistuvat johtuen huonosta käyttötapauksen valinnasta. Itse asiassa Gartner ennustaa, että yli 40 % agentic AI -projekteista peruutetaan vuoden 2027 loppuun mennessä. Nämä eivät johtuisi teknologian epäonnistumisesta, vaan siitä, että yritykset eivät valitse oikein käyttötapauksia, joissa agentit otetaan käyttöön.

Välttääkseen tällaisen kohtalon organisaatioiden on tunnistettava, missä agentic AI voi olla suurimman vaikutuksen alueella arvioimalla sekä arvon nousua että nopeutta tavoitteiden saavuttamisessa.

Arvon puolesta yritysten on ensin kysyttävä, mitkä alueet sisältävät suurimmat asiakasongelmat – sisäiset ja ulkoiset – ja siinä missä on eniten mahdollisuuksia vaikuttaa. Sitten heidän on täytettävä prosessin laajuus ja kysyntä. Vihje? Agentic AI tarjoaa konkreettisempia hyötyjä alueilla, joilla on erittäin monimutkaiset prosessit, suuret työnkulut ja tarve strategiseen, dynaamiseen päätöksentekoon. Se ei ole liioiteltua sanoa, että agentic AI tulisi toteuttaa alueilla, joilla on suuri kasvupotentiaali, ottaen huomioon sen skaalautuvuuden ja sopeutumiskyvyn muuttuviin vaatimuksiin ja määrään ajan myötä.

Yhtä tärkeää on arvioida nopeutta arvon saavuttamisessa, mikä voidaan tehdä tarkastelemalla dataa saatavuuden, laadun ja hallinnan kannalta. Yksinkertaisesti sanottuna, parempi data johtaa parempaan AI-suorituskykyyn. Riippumatta siitä, missä agentic AI on aktivoitu, on turvallisuuden varmistaminen kriittistä, erityisesti silloin, kun on kyse herkkää dataa. Tämän tehdäkseen yritysten on otettava huomioon mahdolliset sääntelyrajoitukset, jotka voivat vaikuttaa käyttöönoton aikatauluun. Tässä ei ole alue, jossa voi leikata kuljettaa. Aloittaminen ihmisen silmukassa järjestelmissä auttaa varmistamaan vastuullisen ja eettisen toteuttamisen, mikä voi myöhemmin antaa yrityksille enemmän luottamusta AI-agenttien autonomiaan.

Agentic AI -teknologiapinon rakentaminen: miten saavuttaa toivottuja tuloksia

Organisaatiot, jotka ovat valmiit omaksumaan agentic AI:n, tarvitsevat oikean teknologisen infrastruktuurin, joka mahdollistaa skaalautuvuuden kasvun, joustavuuden integroimisen ja turvallisuuden suojaamisen.

Alkuun pääsemiseksi yritysjohtajien on varmistettava, että sekä rakenteiset että rakenteettomat tiedot on integroitu samassa järjestelmässä vahvan data-perustan luomiseksi, joka on kriittinen tehokkaan ja kestävän käytön kannalta. Data saatavuus ja hallinta ovat perustavanlaatuisia agentic AI:lle. Tämä vaihe on myös ratkaiseva tehtässpesifisten ja alakohtaisten kielimallien luomiselle.

Kun data-perusta on asetettu ja kielimallit on perustettu, yritysten on hyödynnettävä AI-alustoja, työkaluja ja palveluita AI-agenttien omaksumisen ja modulaarisuuden nopeuttamiseksi. Aloittamalla pilottiprojektilla kontrolloidussa ympäristössä organisaatiot voivat kouluttaa ja ottaa käyttöön agenteja, jotka suorittavat tiettyjä tehtäviä ja toimittavat liiketoimintatuloksia, varmistamalla ihmisen valvonta ja jatkuva suorituskyvyn seuranta liiketoimintaindikatorien mukaisesti.

Johtaminen

Agentic AI edustaa perustavanlaatuisen muutoksen siinä, miten yritykset toimivat. Yritykset, jotka nousevat voittajiksi, ovat ne, jotka käyttävät tätä mahdollisuutta uudelleenarvioimaan toimintamallejaan ja liiketoimintakäytäntöjään alusta alkaen. Avain on kokeilla viisaasti ja iteroida, rakentaa ja kumppanoida tarkoituksella ja sitten skaalata luottavaisesti. Tämä edustaa perustavanlaatuisen muutoksen siinä, miten yritykset toimivat. Yritykset, jotka nousevat voittajiksi, ovat ne, jotka käyttävät tätä mahdollisuutta uudelleenarvioimaan toimintamallejaan ja liiketoimintakäytäntöjään alusta alkaen. Avain on kokeilla viisaasti ja iteroida, rakentaa ja kumppanoida tarkoituksella ja sitten skaalata luottavaisesti.