Cosa sta veramente rallentando il tuo progetto pilota di AI Agentic — e come risolvere il problema

La pressione per integrare immediatamente l’AI nei tuoi sistemi legacy può essere schiacciante. E se pensavi che le richieste costanti della C-suite di aggiungere AI agentic ai tuoi processi avessero raggiunto un picco febbrile nel 2025, preparati a un’urgenza ancora maggiore nel 2026.

Con questo impulso ad aggiungere AI agentic il più presto possibile, è solo naturale precipitarsi in un nuovo progetto pilota senza comprendere veramente i requisiti completi di un tale impegno. È per questo che la stragrande maggioranza delle imprese sta attualmente perseguendo progetti pilota di AI, ma solo una piccola parte di quei progetti pilota viene effettivamente distribuita.

Quasi il 100 percento dei progetti pilota di AI falliscono. Non è un’esagerazione.

Perché l’urgenza? È perché l’AI agentic può veramente trasformare il tuo business. Nel caso del servizio clienti, i progetti pilota di AI mostrano alle aziende un aumento dell’efficienza, trasformando il supporto in un asset strategico invece di un centro di costo. Mentre l’AI gestisce le query ripetitive, gli agenti possono dedicare la loro attenzione completa ai problemi di supporto complicati e complessi. L’AI non solo assiste gli agenti di supporto e li aiuta a raggiungere una maggiore felicità del cliente, ma consente anche alle aziende di ridirigere le risorse verso attività generatrici di entrate.

Creare una solida base per l’integrazione

Pensiamo a un progetto pilota di AI agentic come costruire una casa. Invece di iniziare semplicemente la costruzione su ciò che già esiste, si fa un po’ di pulizia e si versa una solida fondazione. Non si possono gettare mattoni di AI su un sistema legacy costruito con stack tecnologici obsoleti e fonti di dati scadenti. Per funzionare correttamente, l’AI ha bisogno di integrazioni pulite, dati accessibili e API moderne. I progetti pilota di AI espongono dove la modernizzazione è disperatamente necessaria e accelerano la spesa, giustificando un aumento dei blocchi di costruzione necessari intorno ai sistemi che gli agenti di AI devono accedere, o semplicemente falliscono.

C’è un vasto abisso tra progetti pilota falliti e distribuzioni di successo. È cruciale che la tua soluzione si integri con i flussi di lavoro e gli strumenti esistenti senza interruzioni. È perché l’AI agentic non è semplicemente un altro strumento; se integrata correttamente, l’AI tocca tutte le parti della tua azienda. Perché? Torniamo all’esempio del servizio clienti: l’AI deve imparare in tempo reale per corrispondere alla voce di un’azienda, priorizzando la privacy, specialmente in settori come la sanità o la finanza, dove la fiducia è fondamentale. Passando dai chatbot all’AI agentic, il tuo team di supporto sta passando da un modello passivo, di richiesta e attesa, a un servizio interattivo e autonomo.

Identificare le potenziali sfide relative ai dati, al contesto e ai flussi di lavoro

L’AI agentic funziona con i dati e una grande sfida che le imprese affrontano deriva dall’immaturità dei dati: le informazioni sensibili, il sangue vitale di qualsiasi azienda, semplicemente non sono pronte per l’AI. Queste informazioni possono essere di bassa qualità o difficili da accedere; i sistemi interni potrebbero avere una scarsa governance di controllo, portando all’esposizione di dati privati e sensibili.

Due sfide aggiuntive hanno a che fare con il contesto e la chiarezza del flusso di lavoro. In questo caso, il contesto è semplicemente quale informazione si consente all’AI di accedere. Per funzionare efficacemente, il tuo processo agentic deve consumare molto più di un piccolo campione dei tuoi dati; deve averli tutti. Per molte organizzazioni, ciò crea un problema di fiducia. La soluzione? Porta la tua AI in casa per tenere i dati sensibili on-prem.

Incorporare l’AI in flussi di lavoro noti è un modo a basso impatto per ottenere il ROI dell’AI. Mentre il maggior vantaggio dell’AI deriva quando gestisce nuovi flussi che non erano possibili prima dell’AI, come offrire supporto contestuale all’interno di un prodotto, il modo più veloce per integrare l’AI in un’azienda è incorporarla negli strumenti e nei flussi di lavoro esistenti e lasciare che si connetta i punti dietro le quinte. È anche estremamente importante che il vero valore del tuo progetto pilota di AI sia compreso all’interno del tuo flusso di lavoro. Tutti, dalla C-suite in giù, dovrebbero comprendere i benefici e gli usi dell’AI, dove può e non può aggiungere valore alla loro vita quotidiana. L’AI non può essere una scatola nera che nessuno conosce… devono comprenderla.

Infine, il software di AI agentic richiede un’architettura di sicurezza più stringente semplicemente perché questi sistemi scavano nel comportamento degli utenti, imparando continuamente da quelle informazioni e agendo effettivamente in base a quelle conoscenze. Il miglior supporto di servizio clienti di AI esamina veramente il problema, considerando tutte le informazioni disponibili, per sviluppare soluzioni durature che sono basate sulla risoluzione.

Le informazioni devono essere protette ma non bloccate. Finché le aziende ostacolano il flusso di informazioni all’AI, continueranno a sottovalutare e a vedere progetti pilota falliti. Eppure, i team di sicurezza semplicemente non permetteranno che alcuni dati e API siano condivisi con i vendor cloud, perché ciò espande il perimetro di sicurezza dell’azienda a un fornitore con cui non hanno il controllo.

Buttare via il vecchio libro di gestione del cambiamento

L’AI agentic sta costantemente cambiando, trasformando continuamente il tuo business. Ciò significa che la gestione del cambiamento tradizionale, che ha un punto di arrivo, deve essere aggiornata. Con aggiornamenti continui del modello, l’AI agentic costringe le aziende a uscire dal ciclo di manutenzione post-implementazione stanco. La flessibilità e la capacità di adattarsi rapidamente ai nuovi aggiornamenti sono fondamentali.

Con un processo in costante aggiornamento, la sicurezza deve essere solida. Mentre hai affrontato l’infrastruttura in precedenza nel progetto pilota, è necessario costantemente aggiornare gli utenti sui nuovi modelli per assicurarsi che tutto venga utilizzato in modo appropriato.

Ciò significa che è cruciale accorciare la finestra di integrazione per assicurarsi che gli utenti abbiano sufficiente tempo per imparare nuovi processi e formarsi in modo appropriato. Trova un progetto pilota di AI che non richieda un lavoro di ingegneria significativo per collegare ogni fonte di dati. Con una progettazione a zero-integrazione, alcuni progetti pilota potrebbero essere distribuiti non in mesi, ma letteralmente in ore. Ciò dà alle aziende un ROI molto più raggiungibile.

E ricorda, l’AI agentic funziona solo quando può agire: interrogare database, attivare flussi di lavoro e accedere ai record dei clienti. Ciò richiede un’integrazione profonda con sistemi sensibili, che può essere una prospettiva ansiosogena. La sicurezza è solo una delle ragioni per cui un approccio cloud-first all’AI non scalerà. Quest’anno, aspettati che più aziende guardino alle distribuzioni self-hosted e private-cloud, che presto diventeranno il default per qualsiasi azienda seria sulle operazioni autonome. È una solida base e la chiave per costruire una struttura che duri.