Hva holder virkelig tilbake ditt Agentic AI-pilot — og hvordan du kan fikse det

PRESSet for å integrere AI i dine legacy-systemer kan være overveldende. Og hvis du trodde at de konstante forespørsler fra ledelsen om å legge til agentic AI i prosessene dine nådde et feberpunkt i 2025, må du være forberedt på enda større hastighet i 2026.

Med dette presset for å legge til agentic AI så raskt som mulig, er det bare naturlig å skynde seg inn i en ny pilot uten å virkelig forstå alle kravene til slike prosjekter. Det er derfor at de fleste bedrifter for tiden driver AI-piloter, men bare en liten del av disse pilotene blir noen gang deployert.

Nærmere 100 prosent av AI-piloter feiler. Det er ikke en overdrivelse.

Hvorfor hastigheten? Det er fordi agentic AI kan virkelig transformere din forretning. I tilfelle kundeservice viser AI-piloter at selskaper øker effektiviteten, og omdanner support til en strategisk ressurs i stedet for en kostnadsfaktor. Mens AI håndterer repetitive spørsmål, kan agenter gi full oppmerksomhet til vanskelige, komplekse støttespørsmål. AI hjelper ikke bare støtteagenter og hjelper dem å oppnå større kundetilfredshet, men lar også selskaper omgjøre ressurser til inntektsgenererende aktiviteter.

Legg en solid grunn for integrasjon

La oss tenke på en agentic AI-pilot som å bygge et hus. I stedet for å bare starte byggingen på det som allerede er der, gjør du litt rydding og heller en sterk grunn. Du kan ikke kaste AI-murstein på toppen av et legacy-system bygget med foreldede teknologistacker og dårlige datakilder. For å fungere korrekt, trenger AI rene integrasjoner, tilgjengelige data og moderne API-er. AI-piloter avdekker hvor modernisering er desperat nødvendig, og de enten akselerer utgifter, rettferdiggjør en økning i byggeklossene som trengs rundt systemene AI-agenter trenger å få tilgang til, eller de feiler simpelthen.

Det er et enormt gap mellom feilede piloter og vellykkede deployeringer. Det er avgjørende at din løsning integrerer med eksisterende arbeidsflyter og verktøy uten avbrytelse. Det er fordi agentic AI ikke bare er et annet verktøy; hvis integrert korrekt, berører AI alle deler av ditt selskap. Hvorfor? La oss gå tilbake til kundeservice-eksemplet: AI må lære i sanntid for å matche selskapets stemme samtidig som det prioriterer personvern, spesielt i bransjer som helse eller finansielle tjenester, hvor tillit er kritisk. Ved å gå fra chatboter til agentic AI, skifter ditt støtteam fra en passiv, forespørsel-og-vent-modell til en interaktiv, autonom tjeneste.

Identifiser potensielle data-, kontekst- og arbeidsflyt-utfordringer

Agentic AI kjører på data, og en stor utfordring bedrifter møter, stammer fra dataumodenhet: følsom informasjon, livsnerven i ethvert selskap, er simpelthen ikke klar for AI. Denne informasjonen kan enten være av lav kvalitet eller vanskelig å få tilgang til; interne systemer kan ha dårlig styring oversikt, noe som fører til eksponering av private, følsomme data.

To ytterligere utfordringer har å gjøre med kontekst og arbeidsflyt-klarhet. I dette tilfellet er kontekst bare den informasjonen du lar AI få tilgang til. For å fungere effektivt, trenger din agentic prosess å forbruke mye mer enn bare en liten prøve av dine data; den trenger alt. For mange organisasjoner skaper det en tillit-utfordring. Løsningen? Bring din AI inn i huset for å holde følsomme data på premisse.

Å innlemme AI i kjente arbeidsflyter er en svært lav-impakt måte å få ROI fra AI på. Mens den største gevinsten fra AI kommer når det håndterer nye flyter som ikke var mulige før AI, som å tilby kontekstuell støtte inne i et produkt, er den raskeste måten å integrere AI i et bedrift å innlemme det i eksisterende verktøy og arbeidsflyter, og la det koble punktene bak scenen. Det er også ekstremt viktig at den sanne verdien av din AI-pilot er forstått innenfor din arbeidsflyt. Alle, fra ledelsen og nedover, må forstå fordeler og bruksområder for AI, hvor det kan og ikke kan legge til verdi i deres daglige liv. AI kan ikke være en svart boks som ingen vet … de må forstå det.

Til slutt krever agentic AI-programvare strengere sikkerhetsarkitektur bare fordi disse systemene graver ned i brukeratferd, kontinuerlig lærer fra denne informasjonen og faktisk tar handling basert på læring. Den beste AI-kundeservice-støtten undersøker virkelig problemet, vurdert alle tilgjengelige data, for å utvikle varige løsninger som er basert på løsning.

Informasjon må beskyttes, men ikke blokkere. Så lenge selskaper hindrer informasjonsflyten til AI-er, vil de fortsette å underprestere og se feilede piloter. Likevel vil sikkerhetsteam ikke tillate at noen data og API-er deles med cloud-leverandører, fordi det utvider sikkerhetsperimeteren til selskapet til en leverandør hvor de ikke har noen kontroll.

Kast ut den gamle endringshåndboken

Agentic AI endrer seg kontinuerlig, transformerer kontinuerlig din forretning. Det betyr at tradisjonell endringshåndtering, som kommer med et endepunkt, må oppdateres. Med kontinuerlige modelloppdateringer, tvinger agentic AI bedrifter til å bryte ut av den tråkke post-implementeringsvedlikeholds cykelen. Fleksibilitet og evnen til å raskt tilpasse seg nye oppdateringer er nøkkel.

Med en kontinuerlig oppdateringprosess, må sikkerheten være solid. Mens du behandlet infrastruktur tidligere i piloten, må du kontinuerlig oppdatere brukere om nye modeller for å sikre at alt brukes på riktig måte.

Dette betyr at det er avgjørende å forkorte integreringsvinduet for å sikre at brukere har nok tid til å lære nye prosesser og trene på riktig måte. Finn en AI-pilot som ikke krever betydelig ingeniørarbeid for å koble hver datakilde. Med en null-integrasjonsdesign kan noen piloter deployeres ikke over måneder, men bokstavelig talt på timer. Dette gir bedrifter en mye mer oppnåelig ROI.

Og husk, agentic AI fungerer bare når det kan handle: spørre databaser, utløse arbeidsflyter og få tilgang til kunderekorder. Det krever dypt integrasjon med følsomme systemer, noe som kan være en angstfylt prospekt. Sikkerhet er bare én grunn til at en cloud-first AI-tilnærming ikke vil skala. I år kan du forvente at flere bedrifter ser på selvvertede og private cloud-deployeringer, som snart vil bli standarden for ethvert bedrift som er alvorlig om å utføre autonome operasjoner. Det er en solid grunn og nøkkelen til å bygge en struktur som varer.