Hvor å starte med Agentic AI: En ramme for bedriftsledere

Over de siste ti årene har to parallele reiser utviklet seg og formet bedriftstransformasjon i tandem: prosessreisen og datareisen.

Prosessreisen, eller hvordan arbeid blir gjort, har utviklet seg fra Lean Sigma Six til å omfatte robotisk prosessautomatisering (RPA) og digitale arbeidsflyter, alt i jakten på effisiens, struktur og skala. På den andre siden har datareisen, eller hvordan beslutninger blir tatt, utviklet seg fra tradisjonell business intelligence til maskinlæring-drevet prediktiv intelligens og nå, generativ AI (gen AI). Begge veier er kraftfulle, men det sanne gjennombruddet kommer når de begge konvergerer. Velkommen, agentic AI.

Agentic AI er infleksjonspunktet der agenter ikke bare forstår data, men også vet hvordan de skal handle innen systemer og arbeidsflyter for større data-drevet automatisering. Forskning viser at 96% av bedriftens IT-ledere planlegger å øke bruken av agenter i løpet av de neste 12 månedene. Imidlertid, når organisasjoner ser på å skalerer agentic AI-initiativer, har de ofte problemer med å identifisere hvor og hvordan de skal begynne.

For tekniske ledere som ønsker å utnytte agentic AI, må de tenke på agentic arbeidsflyter som en fusjon av beslutning og eksekvering, ved å innbygge analytisk intelligens direkte i arbeidsflyter for større effisiens. Først når det er oppnådd et bedriftsvidt lag av intelligens, vil autonome agenter kunne lukke loopet mellom å vite og å gjøre.

Definere agentic AI: hva det betyr å være et agentic bedrift

Mange organisasjoner begynner sin agentic AI-reise før de forstår hva agentic AI er. Tenk på et agentic bedrift som en travel internasjonal flyplass. Flyene er AI-agenter hver med en oppgave. De vet sitt mål og handler uavhengig, tar av og flyr til deres bestemmelsessted – samtidig som flyplassen forblir fullt funksjonsdyktig. Men det er det høyere målet for flyplassen snarere enn den individuelle bevegelsen av fly som gjør det agentic. Flykontrollørerne er orkestratorene som gjør flyplassoperasjonene smidige – velger hvilke fly som skal deployeres når og hvor, dirigerer bakkekontroll for vedlikehold og drivstoff, og konserterer det hele på den mest effektive måten for hele systemet. Hvert fly eksisterer på egen hånd, men det er koordineringen av alle avganger og ankomster som gjør flyplassen suksessfull i forhold til sikkerhet og effisiens.

Et agentic bedrift er ikke ett som implementerer enkle refleksagenter, eller grunnleggende boter som er forbedret til å utføre en oppgave. Snarere orkestrerer et agentic bedrift et nettverk av intelligente agenter designet for å håndtere komplekse, multi-stegsoppgaver uavhengig. De går langt utenfor forhåndsdefinerte regler til hvor agenter kan ta beslutninger som stemmer overens med strategiske mål, og tilpasse og forbedre seg over tid, tar bedriftslæring til neste nivå.

Dette er også hva skiller agentic AI fra gen AI. Gen AI responderer på forespørsler, mens agentic AI tar autonome handlinger for å oppnå mål, lærer og tilpasser seg mens det går. Disse multi-agentsystemer kobler seg til ulike bedriftsapper, og opererer med strategisk forsiktighet for å hjelpe med å drive beslutning, automatisere prosesser og levere verdi på tvers av organisasjonen.

Det er viktig å huske at dette er en reise. Hvert agent vil ha sin egen modning og kompleksitet det kan håndtere. Å bli et agentic bedrift krever en helhetlig design, koordinering og kontinuerlig utvikling av et økosystem av agenter, med klare mål, intelligente tilbakemeldingsløkker og ekspertmennesker innbygget hvor og hvordan det har mening for målet.

Identifisere agentic AI-bruksområder: hvorfor driving verdi betyr

For ofte feiler agentic AI-bruksområder på grunn av dårlig valg av bruksområde. Faktisk forutser Gartner over 40% av agentic AI-prosjekter vil bli kansellert innen utgangen av 2027. Disse vil ikke være fra teknologiens feil, men snarere bedrifter som ikke velger de riktige bruksområdene for å deployere agentene.

For å unngå en slik skjebne, må organisasjoner identifisere hvor agentic AI kan ha størst innvirkning ved å vurdere både verdiøkning og hastighet til resultat.

På verdi-siden, bør bedrifter først spørre hvilke domener inneholder de største kundepunktene – internt og eksternt – og i tur, har mest løfte for innvirkning. Deretter må de vurdere hva prosessomfanget og etterspørselen ser ut til å være. En hint? Agentic AI leverer mer tangibile fordeler for områder som har høyt komplekse prosesser, store arbeidsflyter og et behov for strategisk, dynamisk beslutning. Det er ikke å understreke at agentic AI bør implementeres i områder som har høyt vekstpotensiale, med tanke på skalerbarhet og tilpasning til skiftende etterspørsel og volum over tid.

Like viktig er å vurdere hastighet til verdi, som kan gjøres ved å undersøke data for tilgjengelighet, kvalitet og styring. Enkelt uttrykt, bedre data fører til bedre AI-ytelse. Uansett hvor agentic AI aktiveres, er det kritisk å faktorisere inn potensielle reguleringer som kan påvirke adopsjonstider. Dette er ikke et område å kutte hjørner. Å starte med human-in-the-loop-systemer hjelper å sikre ansvarlig og etisk implementering, som kan senere gi bedrifter mer tillit til autonomien til AI-agenter.

Bygge agentic AI-teknologi-stakk: hvordan å oppnå ønskede resultater

Organisasjoner som er klare til å adoptere agentic AI, må bygge den riktige teknologiske infrastrukturen som muliggjør skalerbarhet til å vokse, fleksibilitet til å integrere og sikkerhet til å beskytte.

For å komme i gang, må bedriftsledere sikre at både strukturerte og ustrukturerte data er integrert innen samme system for å bygge en sterk data-grunn, som er kritisk for effektiv og bærekraftig adopsjon. Data-tilgjengelighet og -styring er grunnleggende for agentic AI. Dette steget er også kritisk for å bygge oppgave- og domene-spesifikke språkmodeller.

Når data-grunnen er satt og språkmodellene er etablert, bør bedrifter utnytte AI-plattformer, verktøy og tjenester for å akselerere AI-agent-adoptsjon og modulæritet. Ved å starte med en pilot i en kontrollert miljø, kan organisasjoner trene og deployere agenter som utfører spesifikke oppgaver og leverer på forretningsresultater, sikre menneskelig tilsyn og kontinuerlig overvåke ytelse gjennom en kontroll-lag som stemmer overens med forretnings-KPI-er.

Lede veien

Agentic AI representerer en grunnleggende endring i måten bedrifter opererer. Bedrifter som oppstår som vinnere, vil være de som bruker det som en mulighet til å tenke om sine driftsmodeller og forretningspraksis fra bunnen av. Nøkkelen er å eksperimentere viselig og iterere, bygge og samarbeide med intensjon, og deretter skalerer med tillit.