アジェンティクAIのパイロットが本当に何を妨げているのか——そしてそれをどう解決するか

レガシーシステムにAIをすぐに統合する圧力は圧倒的なものになり得ます。2025年にAgentic AIをプロセスに追加するC-suiteからの要求が最高潮に達したと考えていたなら、2026年にはさらに緊急性が高まるでしょう。

Agentic AIをできるだけ早く追加する圧力により、Agentic AIパイロットを開始する前に、その取り組みの完全な要件を真正に理解することなく、パイロットを急いで開始することになります。那もたらされる結果は、ほとんどの企業が現在AIパイロットを追求しているものの、わずかな割合のみが実際にデプロイされるというものです。

ほぼ100パーセントのAIパイロットが失敗しています。那は誇張ではありません。

なぜそのような緊急性があるのか。Agentic AIは実際にあなたのビジネスを変革することができるからです。顧客サポートの場合、AIパイロットは企業に効率性の向上をもたらし、サポートをコストセンターではなく戦略的資産に変えます。AIが繰り返しの問い合わせを処理する間、エージェントは複雑なサポート問題に全ての注意を集中できます。AIはサポートエージェントを支援し、顧客の幸せを高めるのを助けます。また、企業は収益を生み出す活動にリソースを再配分することもできます。

統合のための堅実な基盤を築く

Agentic AIパイロットについて考える際には、家を建てることに例えることができます。すでにあるものの上に建設を開始するのではなく、まず土地を整理し、強固な基盤を築きます。AIのレンガを古いテクノロジーで構築されたレガシーシステムの上に積み上げることはできません。AIが正しく機能するには、クリーンな統合、利用可能なデータ、および最新のAPIが必要です。AIパイロットは、モダERN化が切実に必要な場所を暴露し、システムの周りの建物ブロックの増加を促進するか、または単に失敗します。

失敗したパイロットと成功したデプロイの間には、大きな溝があります。ソリューションが既存のワークフローとツールに中断せずに統合されることが重要です。那は、Agentic AIが単なる別のツールではないからです。正しく統合された場合、AIは会社のすべての部分に触れます。なぜなら、顧客サポートの例に戻ると、AIは会社の声にリアルタイムで学習する必要があり、特にヘルスケアや金融などの業界では、プライバシーを優先する必要があるからです。チャットボットからAgentic AIへの移行により、サポートチームは受動的なリクエストと待機のモデルから、インタラクティブな自律的なサービスに移行します。

潜在的なデータ、コンテキスト、ワークフローの課題を特定する

Agentic AIはデータで動作し、企業が直面する大きな課題の1つは、データの未熟さに起因します。機密情報は、会社の生命線ですが、AIのために準備されていません。那は、低品質であるか、利用が困難であるか、内部システムが貧弱なガバナンス監視をしているか、プライベートな機密情報の公開につながる可能性があるかです。

コンテキストとワークフローの明確性に関する2つの追加の課題があります。この場合、コンテキストとは、AIがアクセスを許可する情報のことです。有効に機能するには、Agenticプロセスはデータの小さなサンプルだけではなく、すべてのデータを消費する必要があります。多くの組織にとって、それは信頼の問題を生じさせます。解決策は、機密情報をオンプレミスに保つために、AIを社内に持ち込むことです。

既知のワークフローにAIを埋め込むことは、AIのROIを得るための低影響の方法です。AIが新しいフローを処理できるようにすることで最大のレバレッジが得られるのは事実ですが、AIが可能にする以前には不可能だったコンテキストサポートを提供することなど、最も迅速な方法は、AIを既存のツールとワークフローに埋め込み、バックエンドでドットを結ぶことを許可することです。また、AIパイロットの真の価値がワークフロー内で理解されることも非常に重要です。C-suiteから下まで、すべての人がAIの利点と使用法を理解する必要があります。AIは、誰もが何をできるかできないかを理解できないブラックボックスにはなり得ません。

最後に、Agentic AIソフトウェアは、ユーザーの行動に根ざし、継続的に学習し、学習に基づいて行動するシステムを扱うため、より厳格なセキュリティアーキテクチャを必要とします。最高のAI顧客サポートは、問題を検討し、利用可能なすべてのデータを考慮して、解決策を開発します。

情報は保護される必要がありますが、遮断されるべきではありません。企業がAIへの情報の流れを妨げ続ける限り、低調なパフォーマンスと失敗したパイロットを続けるでしょう。しかし、セキュリティチームは、企業のセキュリティパーシメーターを制御できないベンダーにデータとAPIを共有することを許可しません。

古い変更管理のプレイブックを捨てる

Agentic AIは不断に変化し、ビジネスを変革し続けています。那は、エンドポイントを持つ従来の変更管理を更新する必要があることを意味します。継続的なモデル更新により、Agentic AIは企業を、退行的なポスト実装メンテナンスサイクルから脱却させる必要があります。柔軟性と、新しい更新に迅速に適応する能力が重要です。

継続的に更新されるプロセスでは、セキュリティが堅実である必要があります。インフラストラクチャについてはパイロットの早い段階で対処しましたが、新しいモデルについてユーザーを継続的に更新して、すべてが適切に使用されることを確認する必要があります。

これは、統合ウィンドウを短縮して、ユーザーが新しいプロセスを学び、適切にトレーニングを受ける時間を確保する必要があることを意味します。データソースを接続するために大量のエンジニアリング作業を必要としないAIパイロットを見つけます。ゼロ統合設計を使用すると、一部のパイロットは数ヶ月ではなく、数時間でデプロイできます。那により、企業はより達成可能なROIを得ることができます。

また、Agentic AIは、データベースの照会、ワークフローのトリガー、顧客レコードのアクセスを実行できる場合にのみ機能することを覚えておいてください。那には、機密システムとの深い統合が必要です。那は、心配を引き起こす可能性のある展開です。セキュリティは、クラウドファーストのAIアプローチが拡大しない理由の1つです。この年、企業は、セルフホステッドおよびプライベートクラウドの展開を検討し、それらはまもなく、自律運用に真剣に取り組む企業のデフォルトになります。那は、堅実な基盤であり、持続する構造を構築するための鍵です。