真的阻碍您采用主动式 AI 的是什么——以及如何解决它

将 AI 立即集成到您的传统系统中的压力可能会让人感到不知所措。并且，如果您认为 2025 年 C 层对将主动式 AI 集成到流程中的要求已经达到了高潮，那么请准备好在 2026 年面临更大的紧迫感。

在这种情况下，推动尽快添加主动式 AI 的压力可能会导致您在没有完全理解此类项目的全部要求的情况下仓促地开始一个新的试点项目。这就是为什么绝大多数企业目前正在进行 AI 试点项目，但只有很小一部分试点项目最终得以部署的原因。

几乎 100% 的 AI 试点项目都失败了。这并不是夸张的说法。

为什么会有这样的紧迫感？这是因为主动式 AI 真的可以改变您的业务。以客户服务为例，AI 试点项目显示，公司可以提高效率，将支持转变为战略资产，而不是成本中心。当 AI 处理重复性查询时，代理可以全身心地解决棘手的复杂支持问题。AI 不仅可以协助支持代理，帮助他们实现更大的客户满意度，而且还可以让公司将资源转移到产生收入的活动中。

为集成打下坚实的基础

让我们把主动式 AI 试点项目想象成建造一栋房子。与其简单地在现有的基础上开始建造，不如先进行一些清理工作，打下坚实的基础。你不能把 AI 砖块直接放在由过时的技术栈和糟糕的数据源构建的传统系统上。要正常运行，AI 需要干净的集成、可访问的数据和现代化的 API。AI 试点项目暴露了现代化的必要性，并加速了对围绕 AI 代理所需系统的构建块的支出，或者它们就是失败了。

在失败的试点项目和成功的部署之间存在着巨大的差距。确保您的解决方案与现有的工作流程和工具无缝集成至关重要。这是因为主动式 AI 不仅仅是另一个工具；如果集成正确，AI 会影响公司的所有方面。为什么？让我们回到客户服务的例子：AI 需要实时学习，以匹配公司的声音，同时优先考虑隐私，特别是在医疗保健或金融等行业中，信任至关重要。从聊天机器人转向主动式 AI，您的支持团队正在从被动的请求和等待模型转向交互式的自主服务。

识别潜在的数据、上下文和工作流挑战

主动式 AI 运行在数据之上，企业面临的重大挑战之一是数据不成熟：敏感信息，任何公司的生命线，并不适合 AI。这可能是由于信息质量差或难以访问；内部系统可能具有糟糕的治理监督，导致私人敏感数据暴露。

另外两个挑战与上下文和工作流清晰度有关。在这种情况下，上下文只是您允许 AI 访问的信息。为了有效地运行，您的主动式流程需要消耗的不仅仅是您数据的一个小样本；它需要全部数据。对于许多组织来说，这会产生信任问题。解决方案？将您的 AI 内部化，以便在本地保留敏感数据。

将 AI 嵌入已知的工作流中，是一种低影响的方式，可以获得 AI 的投资回报率。虽然 AI 最大的杠杆作用来自于处理以前不可能的新流程，例如在产品中提供上下文支持，但将 AI 集成到企业中的最快方式是将其嵌入现有的工具和工作流中，并让它在幕后连接点。同时，了解 AI 试点项目的真正价值对于您的工作流至关重要。从 C 层到下属，每个人都应该了解 AI 的好处和用途，以及它可以和不能为他们的日常生活带来价值。AI 不能是一个黑盒子，没人知道它在做什么；他们需要了解它。

最后，主动式 AI 软件需要更严格的安全架构，因为这些系统会深入用户行为，不断从中学习，并根据学习结果采取行动。最好的 AI 客户服务支持真正检查问题，考虑所有可用的数据，并开发出基于解决方案的持久解决方案。

信息需要受到保护，但不能被封锁。只要公司阻碍信息流向 AI，它们就会继续低效运作，看到失败的试点项目。然而，安全团队根本不会允许某些数据和 API 与云供应商共享，因为这会将公司的安全边界扩展到他们无法控制的供应商那里。

抛弃旧的变革管理手册

主动式 AI 不断变化，不断地改变您的业务。这意味着传统的变革管理，具有终点，需要更新。随着持续的模型更新，主动式 AI迫使企业打破疲惫的后实施维护周期。灵活性和快速适应新更新的能力是关键。

在不断更新的过程中，安全性需要是坚实的。虽然您早些时候在试点项目中解决了基础设施问题，但您需要不断地向用户更新新的模型，以确保一切都被适当地使用。

这意味着缩短集成窗口以确保用户有足够的时间来学习新流程并进行适当的培训至关重要。找到一个不需要大量工程工作来连接每个数据源的 AI 试点项目。具有零集成设计的试点项目可以在数小时内部署，而不是数月。这使企业能够获得更可实现的投资回报率。

并且请记住，主动式 AI 只有在能够采取行动时才会起作用：查询数据库，触发工作流，并访问客户记录。这需要与敏感系统进行深度集成，这可能是一个令人担忧的前景。安全只是云优先的 AI 方法无法扩展的一个原因。今年，预计更多企业将研究自托管和私有云部署，这将成为任何认真对待自主运营的企业的默认选择。这是一个坚实的基础，也是构建持久结构的关键。安全只是云优先的 AI 方法无法扩展的一个原因。今年，预计更多企业将研究自托管和私有云部署，这将成为任何认真对待自主运营的企业的默认选择。这是一个坚实的基础，也是构建持久结构的关键。安全是仅仅一个原因，云优先的 AI 方法不会扩展。这一年，更多的企业将会去探索自托管和私有云部署，这将会成为任何认真对待自主运营的企业的默认选择。这是一个坚实的基础，也是构建持久结构的关键。安全是仅仅一个原因，云优先的 AI 方法不会扩展。这一年，更多的企业将会去探索自托管和私有云部署，这将会成为任何认真对待自主运营的企业的默认选择。这是一个坚实的基础，也是构建持久结构的关键。安全是仅仅一个原因，云优先的 AI 方法不会扩展。这一年，更多的企业将会去探索自托管和私有云部署，这将会成为任何认真对待自主运营的企业的默认选择。这是一个坚实的基础，也是构建持久结构的关键。安全只是一个原因，云优先的 AI 方法不会扩展。这一年，更多的企业将会去探索自托管和私有云部署，这将会成为任何认真对待自主运营的企业的默认选择。这是一个坚实的基础，也是构建持久结构的关键。安全只是一个原因，云优先的 AI 方法不会扩展。这一年，更多的企业将会去探索自托管和私有云部署，这将会成为任何认真对待自主运营的企业的默认选择。这是一个坚实的基础，也是构建持久结构的关键。安全只是一个原因，云优先的 AI 方法不会扩展。这一年，更多的企业将会去探索自托管和私有云部署，这将会成为任何认真对待自主运营的企业的默认选择。这是一个坚实的基础，也是构建持久结构的关键。安全只是一个原因，云优先的 AI 方法不会扩展。这一年，更多的企业将会去探索自托管和私有云部署，这将会成为任何认真对待自主运营的企业的默认选择。这是一个坚实的基础，也是构建持久结构的关键。安全只是一个原因，云优先的 AI 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