Większość sztucznej inteligencji nie jest prawdziwą sztuczną inteligencją. To wkrótce będzie miało znaczenie.

Miejsce, w którym sztuczna inteligencja nie ma gdzie się ukryć

Wynik badania raka jelita grubego przychodzi do kliniki za pomocą faksu, gdzie 88% praktyków zdrowotnych twierdzi, że opóźnienia związane z faksami negatywnie wpływają na opiekę nad pacjentem. Jest on oznaczony jako pozytywny. Żyje wewnątrz pliku PDF. Nikt go nie zobaczy, chyba że ktoś ręcznie otworzy dokument, przeczyta go i zdecyduje, co dalej. Tymczasem pacjent czeka. Nie ma następnego kroku. Przerwa w opiece się powiększa.

To nie jest awaria technologiczna w klasycznym sensie. Faks został odebrany. Dokument został przechwycony. Według większości definicji system działał. To, co zawiodło, to wszystko, co musiało się wydarzyć następnie, a żadne narzędzie AI w procesie nie było odpowiedzialne za to, aby to się wydarzyło.

Spędziłem ponad dekadę w branży technologii zdrowotnej, a to jest to, co sprawia, że opieka zdrowotna jest najwyraźniejszym punktem widzenia dla oceny AI: każde zawężenie ma koszt ludzki, a ten koszt jest niemożliwy do zignorowania.

Opieka zdrowotna to miejsce, w którym ustanawiany jest prawdziwy standard dla AI. To, co jest widoczne tutaj, wkrótce dotknie każdej branży.

Do 2027 roku organizacje, które poruszały się najszybciej, będą działały w ramach całkowicie innej architektury. Zwycięzcy będą tymi, którzy mają prawdziwą integrację, ponieważ Gartner przewiduje, że ponad 40% projektów agentic AI może zostać anulowanych z powodu braku prawdziwej wartości. Zamiast stosowania punktowych rozwiązań SaaS i polegania na personelu w celu połączenia ich, będą one miały warstwy autonomiczne umieszczone bezpośrednio na systemach rejestracyjnych, wykonujące procesy pracy od końca do końca bez koordynacji ludzkiej na każdym przekazie. Produkty SaaS, które nie mogą być wchłonięte przez ten model lub uzasadnić swojej pozycji obok niego, napotkają coś gorszego niż trudną rozmowę o odnowieniu. Napotkają na przestarzałość.

Nie wszystko, co nazywa się „AI”, jest AI

SaaS spędził dwa lata nazywając trzy różne rzeczy tym samym nazwą. To zatarcie ma konsekwencje. Podczas gdy niektóre produkty są prawdziwie agentic, inne są po prostu warstwami AI na starej technologii, co jest coraz częściej rozpoznawane jako agenci AI zmieniają rynki SaaS.

Pierwsza kategoria to AI tylko z nazwy. Są to istniejące produkty SaaS z dodaną cienką warstwą: funkcją podsumowującą, narzędziem klasyfikacyjnym. Droga rozwoju nie uległa zmianie. Produkt nie uległ zmianie. Jedyną rzeczą, która uległa zmianie, jest to, co jest napisane na stronie internetowej. AI jest ramą marketingową. Kierunek rozwoju nie uległ zmianie.

Druga to AI jako termin zbiorczy. Dostawcy łączą maszynowe uczenie, GenAI, ustawienia procesów i prawdziwe agenticzne możliwości razem i nazywają to wszystko AI. Pytanie, które warto zadać, to czy AI napędza wizję produktu, czy głównie ramę rozmowy sprzedażowej. W większości przypadków, jeśli naciśnięty wystarczająco mocno, jest to to drugie.

Trzecia to prawdziwa agenticzna AI. Te systemy działają elastycznie w ramach parametrów, interpretują dane wejściowe i podejmują działania bez czekania na decyzję człowieka, co się stanie następnie. To jest najbliższa rzecz do autonomicznej AI dostępnej dzisiaj i reprezentuje prawdziwy skok możliwości. Ale możliwość nie jest tym samym, co ukończenie. Nawet najlepsze agenticzne systemy na rynku zatrzymują się znacznie przed pełnym ukończeniem procesu.

Łuk adopcyjny z ostatnich kilku lat opowiada tę samą historię w pętli. 2022 rok był prowadzony przez planowanie szczepień i cyfrowe drzwi wejściowe. 2024 rok był dominowany przez zarządzanie cyklem przychodów (RCM) i automatyzację kodowania. 2025 rok przyniósł AI scribes i narzędzia nasłuchiwania. 2026 rok to rok agenticznego głosu, kiedy firmy zdrowotne prezentują ROI i agenticzne możliwości na wydarzeniach branżowych, takich jak HIMSS. W każdym cyklu branża znajduje nową kategorię, deklaruje ją jako przełomową i przechodzi dalej. Podstawowy problem pozostaje dokładnie tam, gdzie był: praca nadal zależy od ludzi, aby ją przenosić.

Nazwijmy to po imieniu: większość inwestycji w AI nie zmienia, w jaki sposób wykonywana jest praca. Nabywcy kończą wybór z niewłaściwej kategorii, przekonani, że kupują transformację, kiedy kupują ulepszoną skrzynkę odbiorczą. Adopcja AI w przedsiębiorstwach rozwinęła się ogromnie, a jednak większość systemów nie zintegrowała jeszcze AI z operacyjnymi procesami pracy w skali. Problem tkwi w drodze rozwoju. Komunikacja tylko go zaciemnia.

Dla nabywców nieprawidłowe odczytanie taksonomii ma konkretny koszt. Zamyka wydatki na koordynację, które kumulują się w czasie. Organizacje, które inwestują w pierwsze dwie kategorie, płacą za AI, a jednocześnie zatrudniają personel do obsługi tego samego operacyjnego ciężaru. Liczba osób niezbędnych do utrzymania procesu nie maleje. Po prostu staje się droższe, aby go uzasadnić.

Dobra AI, złe zdefiniowanie „ukończonego”

Weźmy proces faksowy. To przydatny przykład, aby pokazać, gdzie jest obecny standard i jak szybko się on porusza.

Najgorsze systemy parsują faks, ujawniają treść i pozostawiają ją do działania personelu. To lepsza skrzynka odbiorcza. Dobre systemy idą dalej: wyodrębniają następne kroki i wykonują je, kierując odniesienie, uruchamiając kontakt z pacjentem, planując wizytę. To jest prawdziwa realizacja zadań, i kilka lat temu wydawałoby się to znacznym skokiem.

Następna faza sprawia, że nawet to wygląda na nieukończone. Standard, który się wyłania, to czy system może posiadać całą podróż w dół: kontaktowanie się z pacjentem, kontaktowanie się z lekarzem, uporczywe działanie, aż do wizyty, zamykanie pętli, oznaczanie wyjątków bez pytania. Żadnych przekazów. Nikt nie zarządza tym pomiędzy.

Większość obecnych systemów, nawet prawdziwie agenticznych, działa na poziomie fazy pośredniej. Wykonują zadanie. Nadal zależą od ludzi, aby skoordynować pomiędzy zadaniami. To jest definicja „ukończonego”, której rynek wkrótce przekroczy.

Wykonanie poszczególnych zadań, gdzie ludzie koordynują pomiędzy nimi, nie będzie standardem. Pełna autonomiczna koordynacja w procesie pracy, od pierwszego wejścia do potwierdzonego wyniku, to tam, gdzie oczekiwania zmierzają w ciągu najbliższego roku.

Wyjście nie jest wykonaniem. Wykonanie zadania nie jest posiadaniem procesu. Branża dopiero zaczyna rozliczać się z drugiej połowy tej różnicy.

Dla budowniczych to jest miejsce, w którym zaczyna się already tworzyć przewagę konkurencyjną. Systemy, które zatrzymują się na wyjściu, stają się łatwiejsze do porównania, łatwiejsze do komodyfikacji i trudniejsze do obrony przy odnowieniu. Systemy, które wykonują zadania bez posiadania pełnego wyniku, są tylko jedną fazą do przodu. Pozycja obronna należy do systemów, które mogą prowadzić proces pracy od startu do potwierdzonego zakończenia, autonomicznie przez systemy w czasie.

Co wygląda następna faza

Kilka lat temu opisałbym kategorię agentic AI i nazwałbym ją celem. Nie jest. To jest punkt pośredni. Następna faza będzie określona przez systemy, które biorą odpowiedzialność za ukończenie pracy w systemach rejestracyjnych. Ulepszanie kroku w ramach jednego systemu to stary poziom.

Stary model jest prosty: oprogramowanie wykonuje funkcję, a ludzie łączą kroki. System wyodrębnia informacje. Osoba decyduje, co z nimi zrobić. Inny system planuje wizytę. Inna osoba kontaktuje się. Obciążenie koordynacyjne żyje z personelem. Zawsze żyło z personelem. To jest model, na którym AI została nałożona, a nie model, który ją zastępuje.

Wynikający model przesuwa tę odpowiedzialność. Systemy prowadzą proces pracy. Ludzie wkraczają, gdy coś się psuje, wymaga oceny lub wykracza poza politykę. Koordynacja jest zbudowana w systemie, a nie pochłaniana przez zespół.

Do 2027 roku systemy, które będą miały znaczenie, to te, które są połączone bezpośrednio z podstawowymi systemami rejestracyjnymi, wykonując wszystko, co potrzebne do osiągnięcia wyniku bez oczekiwania na interwencję ludzką na każdym przekazie. Posiadanie wyniku od końca do końca.

Budowanie na tym poziomie ma określone wymagania: integrację w fragmentaryzowanych systemach, które nie zostały zaprojektowane do współpracy, niezawodność w środowiskach produkcyjnych, gdzie przypadki krańcowe są stałe, zgodność z regulacyjnymi ograniczeniami, które różnią się w zależności od kontekstu, oraz ciągłe posiadanie wyników w całym procesie pracy. Większość organizacji nie jest zorganizowana, aby to zbudować wewnętrznie. Dostawcy, którzy mogą, zdefiniują następną erę oprogramowania przedsiębiorstwa.

Dostawcy, którzy nie mogą, znajdą się w tej samej pozycji, co rozwiązania SaaS, które zastąpili: użyteczne przez jakiś czas, a potem przeszkadzające.

Co to oznacza, jeśli budujesz, kupujesz lub stawiasz na AI

Dla budowniczych

Niekomfortowa prawda jest taka, że większość systemów AI jest zaprojektowana, aby asystować, a asystowanie nie kumuluje się. Nie rozszerza. Nie staje się trudniejsze do usunięcia w czasie. Wykonanie tak.

Pytanie, wokół którego warto zreorientować całą drogę rozwoju: czy systemy eliminują potrzebę ludzkiej koordynacji w procesie pracy? Czy kwalifikują się jako agenticzne, jest niższym poziomem, a przepaść pomiędzy nimi jest tam, gdzie większość budowniczych aktualnie siedzi.

Dotarcie do wykonania wymaga posiadania integracji jako pierwszego. Budowniczy nie mogą wyzwalać działań w systemach, w których nie są osadzeni. Ujawnianie zaleceń w procesie pracy jest podstawowo inną możliwością niż działanie w jego ramach. Przekazy w produkcie, momenty, w których osoba musi podjąć to, co system odłożył, są najwyraźniejszym sygnałem, gdzie budowniczy są na tej skali. Zbadaj je. Każdy jest odpowiedzialnością na rynku, który konsoliduje się wokół systemów, które je eliminują.

Jeśli droga rozwoju budowniczego jest nadal zorientowana na robienie wyjść mądrzejszymi, optymalizują wokół problemu, który dogoni ich. Okno, aby przesunąć się w kierunku wykonania, jest otwarte teraz. Nie pozostanie otwarte na zawsze.

Dla nabywców

Jeśli pilotaż dostarcza wartość, pozostaw go w działaniu. Pytanie, czy prowadzi gdzieś. Ocenić, czy dostawca może się rozszerzyć poza ulepszanie jednego kroku.

To zaczyna się od drogi rozwoju. Zapytaj każdego dostawcę, dokąd zmierza, i zastosuj taksonomię do tego, co się słyszy. Czy rozwiązuje dyskretne problemy z AI, czy buduje w kierunku wykonania od końca do końca? Dostawca nadal zorientowany na rozwiązania punktowe będzie sprzedawał nabywcom rozwiązania punktowe. Droga rozwoju mówi nabywcom, jaki rodzaj mają do czynienia, zanim kontrakt to powie.

Gdy nabywcy wiedzą, dokąd zmierzają, muszą poddać metryki testowi. Dostawca reklamujący 80% wskaźników automatyzacji lub wysokie wyniki zawartości będzie dostarczał dane wyjściowe. Przejdź poza to: jaki procent procesów pracy jest ukończony bez interwencji ludzkiej od końca do końca? Jak ta liczba utrzymuje się, gdy wzrasta objętość i złożoność? Przejdź przez matematykę, co prawdziwa redukcja koordynacji oznaczałaby dla kosztów operacyjnych.

Następnie uzgodnij umowę przed skalowaniem. Gdy AI osadza się w planowaniu, przyjęciu, kontakcie i odniesieniach, koszty są liczone inaczej niż tradycyjne SaaS. Modeluj koszt na AI-wspomaganą interakcję w taki sam sposób, w jaki modeluje się obliczenia w chmurze. Negocjuj odpowiednio, z limitami wydatków, zobowiązaniami warstwowymi i ochroną cenową wbudowaną. Jak nabywcy negocjują swoje wydatki na Azure, tak będą negocjować wszystkie swoje wydatki. Organizacje, które pomijają ten krok, gdy objętość jest niska, będą tego żałować, gdy objętość nie jest niska.

Dla inwestorów i analityków

Głębokość funkcji i jakość interfejsu nie są już niezawodnymi wskaźnikami defensywnymi. Firmy, które będą rozszerzać swój operacyjny zasięg, to te, które biorą odpowiedzialność za wyniki w systemach rejestracyjnych. Produkty warstwy asystującej napotkają presję marży i ryzyko konsolidacji, gdy nabywcy staną się bardziej wyrafinowani w tym, co tak naprawdę kupują. Gdy oceniających dostawców AI, zapytaj, gdzie są przekazy ludzkie. Odpowiedź mówi inwestorom i analitykom więcej o długoterminowej pozycji konkurencyjnej niż demo.

Standard jest ustanawiany teraz

Opieka zdrowotna pokaże reszcie oprogramowania przedsiębiorstwa, gdzie ta zmiana się pojawi pierwsza. Stawki są zbyt wysokie, a nieefektywności zbyt kosztowne, aby przepaść pomiędzy wyjściem a wykonaniem pozostała niewidoczna. Organizacje, które poruszą się teraz, zbudują to, do czego inni będą próbowali nadążyć. Następna faza należy do systemów, które wykonują pracę. Wszystko inne to overhead.