Co czeka naprawdę Twoje pilotażowe AI Agentic — i jak to naprawić

Presja, aby natychmiast zintegrować AI z systemami legacy, może być przytłaczająca. A jeśli sądziłeś, że nieustanne prośby ze strony C-suite o dodanie AI agentic do procesów osiągnęły punkt kulminacyjny w 2025 roku, przygotuj się na jeszcze większą pilność w 2026 roku.

Wraz z tym popytem na dodanie AI agentic jak najszybciej, jest zupełnie naturalne, że spieszy się z nowym pilotażem, nie rozumiejąc w pełni wymagań takiego przedsięwzięcia. Dlatego ogromna większość przedsiębiorstw obecnie realizuje pilotaże AI, ale tylko niewielka część z nich kiedykolwiek zostaje wdrożona.

Prawie 100 procent pilotów AI kończy się niepowodzeniem. To nie jest przesada.

Dlaczego pilność? To dlatego, że AI agentic może naprawdę przekształcić Twoją firmę. W przypadku obsługi klienta pilotaże AI pokazują firmom zwiększoną wydajność, zmieniając wsparcie w strategiczny atut zamiast centrum kosztów. Podczas gdy AI obsługuje powtarzające się zapytania, agenci mogą poświęcić pełną uwagę trudnym, złożonym problemom wsparcia. AI nie tylko wspomaga agentów wsparcia i pomaga im osiągnąć większą szczęśliwość klienta, ale także pozwala firmom przekierować zasoby na działania przynoszące przychody.

Położenie solidnych fundamentów dla integracji

Zastanówmy się nad pilotażem AI agentic jak nad budową domu. Zamiast po prostu rozpocząć budowę na tym, co już istnieje, wykonuje się pewne prace ziemne i wylewa się solidne fundamenty. Nie można po prostu dorzucić cegiełek AI na system legacy zbudowany z przestarzałych stosów technologicznych i słabych źródeł danych. Aby AI działało prawidłowo, potrzebuje czystych integracji, dostępnych danych i nowoczesnych API. Pilotaże AI ujawniają, gdzie modernizacja jest desperacko potrzebna, i albo przyspieszają wydatki, uzasadniając zwiększenie bloków budowlanych potrzebnych wokół systemów, do których agenci AI muszą mieć dostęp, albo po prostu kończą się niepowodzeniem.

Istnieje ogromna przepaść między nieudanymi pilotażami a udanymi wdrożeniami. Jest to kluczowe, aby Twoje rozwiązanie integrowało się z istniejącymi przepływami pracy i narzędziami bez zakłóceń. To dlatego, że AI agentic nie jest po prostu kolejnym narzędziem; jeśli zintegrowane prawidłowo, AI dotyka wszystkich części Twojej firmy. Dlaczego? Wróćmy do przykładu obsługi klienta: AI musi uczyć się w czasie rzeczywistym, aby dopasować się do głosu firmy, jednocześnie priorytetem jest ochrona prywatności, zwłaszcza w branżach takich jak opieka zdrowotna lub finanse, gdzie zaufanie jest kluczowe. Przechodząc od chatbotów do AI agentic, Twoja drużyna wsparcia przechodzi z biernego, opartego na oczekiwaniu modelu do interaktywnego, autonomicznego serwisu.

Identyczne potencjalne wyzwania z danymi, kontekstem i przepływem pracy

AI agentic działa na danych, a jednym z dużych wyzwań, przed którymi stają przedsiębiorstwa, jest dojrzałość danych: wrażliwe informacje, życie każdej firmy, po prostu nie są gotowe do AI. Te informacje mogą być albo niskiej jakości, albo trudno dostępne; wewnętrzne systemy mogą mieć słabą nadzór z uwagi na governance, co prowadzi do ujawnienia prywatnych, wrażliwych danych.

Dwa dodatkowe wyzwania dotyczą kontekstu i klarowności przepływu pracy. W tym przypadku kontekst to po prostu informacje, do których AI ma dostęp. Aby działać skutecznie, Twój proces agentic musi spożytkować znacznie więcej niż tylko niewielką próbkę Twoich danych; musi mieć do nich pełny dostęp. Dla wielu organizacji to tworzy problem zaufania. Rozwiązanie? Przynieś AI do domu, aby zachować wrażliwe dane na-prem.

Wbudowanie AI w znane przepływy pracy jest bardzo niskim wpływem na uzyskanie zwrotu z inwestycji w AI. Podczas gdy największe korzyści z AI pochodzą, gdy obsługuje nowe przepływy, które nie były możliwe wcześniej, takie jak oferowanie kontekstowego wsparcia wewnątrz produktu, najszybszym sposobem integracji AI z przedsiębiorstwem jest wbudowanie go w istniejące narzędzia i przepływy pracy, i pozwolenie mu na połączenie kropki między nimi. Jest to również niezwykle ważne, aby prawdziwa wartość Twojego pilotażu AI była zrozumiana w ramach Twojego przepływu pracy. Każdy, od C-suite w dół, powinien zrozumieć korzyści i zastosowania AI, gdzie może i nie może dodać wartości do ich codziennego życia. AI nie może być czarną skrzynką, której nikt nie rozumie… muszą ją zrozumieć.

Wreszcie, oprogramowanie AI agentic wymaga bardziej surowej architektury bezpieczeństwa, ponieważ te systemy zagłębiają się w zachowania użytkowników, ciągle ucząc się z tych informacji i podejmując działania na podstawie tych nauk. Najlepsze wsparcie AI dla obsługi klienta naprawdę bada problem, biorąc pod uwagę wszystkie dostępne dane, aby rozwinąć trwałe rozwiązania oparte na rozwiązaniach.

Wyrzucenie starego podręcznika zarządzania zmianą

AI agentic jest nieustannie zmieniające się, nieustannie przekształcające Twoją firmę. To oznacza, że tradycyjne zarządzanie zmianą, które ma punkt końcowy, musi być zaktualizowane. Z ciągłymi aktualizacjami modelu, AI agentic zmusza przedsiębiorstwa do wyjścia z nużącego cyklu konserwacji po wdrożeniu. Elastyczność i zdolność do szybkiej adaptacji do nowych aktualizacji są kluczowe.

Z procesem ciągle aktualizującym się, bezpieczeństwo musi być solidne. Podczas gdy wcześniej w pilotażu zajmowałeś się infrastrukturą, musisz teraz nieustannie aktualizować użytkowników o nowych modelach, aby upewnić się, że wszystko jest używane odpowiednio.

To oznacza, że jest to kluczowe, aby skrócić okno integracji, aby upewnić się, że użytkownicy mają wystarczająco dużo czasu, aby nauczyć się nowych procesów i przeszkolić się odpowiednio. Znajdź pilotaż AI, który nie wymaga znaczących prac inżynieryjnych, aby połączyć każde źródło danych. Z projektem zero-integracji niektóre pilotaże mogą być wdrożone nie w miesiącach, ale dosłownie w godziny. To daje przedsiębiorstwom znacznie bardziej osiągalny zwrot z inwestycji.

I pamiętaj, AI agentic działa tylko wtedy, gdy może podejmować działania: zapytywanie baz danych, uruchamianie przepływów pracy i uzyskiwanie dostępu do rekordów klientów. To wymaga głębokiej integracji z wrażliwymi systemami, co może być niepokojącym perspektywą. Bezpieczeństwo to tylko jeden powód, dla którego podejście cloud-first do AI nie będzie skalowalne. W tym roku oczekuj, że więcej przedsiębiorstw będzie sięgać po wdrożenia self-hosted i private-cloud, które wkrótce staną się domyślnym wyborem dla każdego przedsiębiorstwa poważnie traktującego operacje autonomiczne. To solidne fundamenty i klucz do budowy struktury, która przetrwa.