Apa yang Sebenarnya Menghambat Pilot AI Agentic Anda – dan Bagaimana Memperbaikinya

Tekanan untuk segera mengintegrasikan AI ke dalam sistem warisan Anda dapat sangat menghambat. Dan jika Anda berpikir bahwa permintaan konsisten dari C-suite untuk menambahkan AI agentic ke dalam proses Anda mencapai puncaknya pada tahun 2025, siapkan diri Anda untuk urgensi yang lebih besar pada tahun 2026.

Dengan dorongan untuk menambahkan AI agentic secepat mungkin, sangat wajar untuk terburu-buru ke dalam pilot baru tanpa benar-benar memahami persyaratan penuh dari upaya tersebut. Itulah mengapa sebagian besar perusahaan saat ini sedang mengejar pilot AI, tetapi hanya sebagian kecil dari pilot tersebut yang pernah diterapkan.

Hampir 100 persen pilot AI gagal. Itu bukanlah eksagerasi.

Mengapa urgensi? Karena AI agentic dapat benar-benar mengubah bisnis Anda. Dalam kasus layanan pelanggan, pilot AI menunjukkan perusahaan efisiensi yang meningkat, mengubah dukungan menjadi aset strategis bukan pusat biaya. Sementara AI menangani pertanyaan berulang, agen dapat memberikan perhatian penuh mereka pada masalah dukungan yang sulit dan kompleks. AI tidak hanya membantu agen dukungan dan membantu mereka mencapai kebahagiaan pelanggan yang lebih besar, tetapi juga memungkinkan perusahaan untuk mengalihkan sumber daya ke kegiatan yang menghasilkan pendapatan.

Bangun Fondasi yang Kuat untuk Integrasi

Mari kita pikirkan tentang pilot AI agentic seperti membangun sebuah rumah. Sebagai gantinya, Anda melakukan pembersihan dan menuangkan fondasi yang kuat. Anda tidak dapat melemparkan bata AI ke atas sistem warisan yang dibangun dengan teknologi yang ketinggalan zaman dan sumber data yang buruk. Untuk berfungsi dengan baik, AI memerlukan integrasi yang bersih, data yang dapat diakses, dan API modern. Pilot AI mengungkap di mana modernisasi sangat dibutuhkan, dan mereka baik mempercepat pengeluaran, membenarkan peningkatan dalam blok bangunan yang dibutuhkan di sekitar sistem yang AI butuhkan untuk diakses, atau mereka hanya gagal.

Ada jurang yang luas antara pilot yang gagal dan penerapan yang sukses. Sangat penting bahwa solusi Anda terintegrasi dengan alur kerja dan alat yang ada tanpa gangguan. Itu karena AI agentic bukan hanya alat lain; jika diintegrasikan dengan benar, AI menyentuh semua bagian perusahaan Anda. Mengapa? Mari kita kembali ke contoh layanan pelanggan: AI perlu belajar secara real-time untuk mencocokkan suara perusahaan sambil memprioritaskan privasi, terutama di industri seperti kesehatan atau keuangan, di mana kepercayaan sangat kritis. Berpindah dari chatbot ke AI agentic, tim dukungan Anda beralih dari model pasif, permintaan dan tunggu, ke layanan interaktif dan otonom.

Identifikasi Tantangan Data, Konteks, dan Alur Kerja yang Potensial

AI agentic berjalan dengan data, dan tantangan besar yang dihadapi perusahaan berasal dari kematangan data: informasi sensitif, darah hidup perusahaan, tidak siap untuk AI. Informasi ini dapat berkualitas rendah atau sulit diakses; sistem internal mungkin memiliki pengawasan yang buruk, yang mengarah ke pengungkapan data pribadi yang sensitif.

Dua tantangan tambahan terkait dengan konteks dan kejelasan alur kerja. Dalam hal ini, konteks adalah apa yang Anda izinkan AI untuk diakses. Untuk berfungsi secara efektif, proses agentic Anda perlu mengonsumsi lebih dari sekedar sampel kecil dari data Anda; itu perlu semuanya. Untuk banyak organisasi, itu menciptakan masalah kepercayaan. Solusinya? Bawa AI Anda ke dalam rumah untuk menjaga data sensitif di tempat.

Memasukkan AI ke dalam alur kerja yang diketahui sangat rendah -dampak cara untuk mendapatkan ROI dari AI. Sementara leverage terbesar dari AI datang ketika itu menangani alur kerja baru yang tidak mungkin sebelum AI, seperti menawarkan dukungan kontekstual di dalam produk, cara tercepat untuk mengintegrasikan AI ke dalam perusahaan adalah dengan memasukkannya ke dalam alat dan alur kerja yang ada, dan membiarkannya menghubungkan titik-titik di balik layar. Ini juga sangat penting bahwa nilai sebenarnya dari pilot AI Anda dipahami dalam alur kerja Anda. Setiap orang dari C-suite hingga bawah harus memahami manfaat dan penggunaan AI, di mana AI dapat dan tidak dapat menambah nilai pada kehidupan sehari-hari mereka. AI tidak dapat menjadi kotak hitam yang tidak ada yang tahu … mereka perlu memahaminya.

Akhirnya, perangkat lunak AI agentic memerlukan arsitektur keamanan yang lebih ketat karena sistem ini menggali perilaku pengguna, terus belajar dari informasi tersebut dan sebenarnya mengambil tindakan berdasarkan pembelajaran. Dukungan layanan pelanggan AI yang sebenarnya memeriksa masalah, mempertimbangkan semua data yang tersedia, untuk mengembangkan solusi yang tahan lama yang berbasis resolusi.

Informasi perlu dilindungi tetapi tidak dihalangi. Selama perusahaan menghalangi aliran informasi ke AI, mereka akan terus underachieving dan melihat pilot yang gagal. Namun, tim keamanan tidak akan membiarkan beberapa data dan API dibagikan dengan vendor cloud, karena itu memperluas perimeter keamanan perusahaan ke vendor di mana mereka tidak memiliki kontrol.

Buang Buku Pedoman Perubahan Lama

AI agentic terus berubah, terus mengubah bisnis Anda. Itu berarti manajemen perubahan tradisional, yang datang dengan titik akhir, perlu diperbarui. Dengan pembaruan model yang terus-menerus, AI agentic memaksa perusahaan untuk keluar dari siklus pemeliharaan pasca-implementasi yang lelah. Fleksibilitas dan kemampuan untuk beradaptasi dengan cepat dengan pembaruan baru adalah kunci.

Dengan proses yang terus diperbarui, keamanan perlu solid. Sementara Anda mengatasi infrastruktur sebelumnya di pilot, Anda perlu terus memperbarui pengguna tentang model baru untuk memastikan semuanya digunakan secara tepat.

Ini berarti sangat penting untuk mempersingkat jendela integrasi untuk memastikan pengguna memiliki waktu yang cukup untuk mempelajari proses baru dan melatih dengan tepat. Cari pilot AI yang tidak memerlukan pekerjaan teknik yang signifikan untuk menghubungkan setiap sumber data. Dengan desain integrasi nol, beberapa pilot dapat diterapkan tidak dalam bulan, tetapi secara harfiah dalam jam. Ini memberikan perusahaan ROI yang jauh lebih dapat dicapai.

Dan ingat, AI agentic hanya bekerja ketika dapat mengambil tindakan: mengquery database, memicu alur kerja, dan mengakses catatan pelanggan. Itu memerlukan integrasi yang dalam dengan sistem yang sensitif, yang dapat menjadi prospek yang mengkhawatirkan. Keamanan adalah salah satu alasan pendekatan AI cloud-first tidak akan berkembang. Tahun ini, harapkan lebih banyak perusahaan untuk melihat ke dalam penerapan self-hosted dan private-cloud, yang akan segera menjadi default untuk setiap perusahaan yang serius tentang operasi otonom. Ini adalah fondasi yang solid dan kunci untuk membangun struktur yang tahan lama.