Co naprawdę hamuje Twój pilotażowy projekt Agentic AI — i jak to naprawić

Ciśnienie, aby natychmiast zintegrować sztuczną inteligencję z systemami legacy, może być przytłaczające. A jeśli pomyślałeś, że nieustanne prośby ze strony kierownictwa o dodanie agentic AI do procesów osiągnęły punkt kulminacyjny w 2025 roku, przygotuj się na jeszcze większą pilność w 2026 roku.

Z tym popytem na dodanie agentic AI jak najszybciej, jest całkiem 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 wdroży je.

Prawie 100 procent pilotaży AI kończy się niepowodzeniem. To nie jest przesadą.

Dlaczego tak pilnie? To dlatego, że agentic AI 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 zajmuje się powtarzalnymi zapytaniami, agenci mogą poświęcić pełną uwagę skomplikowanym problemom wsparcia. AI nie tylko pomaga agentom wsparcia i pomaga im osiągnąć większą satysfakcję klienta, ale także pozwala firmom przekierować zasoby na działania przynoszące przychody.

Połóż solidne podwaliny pod integrację

Zastanówmy się nad pilotażem agentic AI 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 położyć cegieł AI na systemie legacy zbudowanym z przestarzałych stosów technologicznych i złych źródeł danych. Aby działać prawidłowo, AI potrzebuje czystych integracji, dostępnych danych i nowoczesnych interfejsów 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 absolutnie niezbędne, aby Twoje rozwiązanie integrowało się z istniejącymi procesami roboczymi i narzędziami bez zakłóceń. To dlatego, że agentic AI 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, szczególnie w branżach takich jak opieka zdrowotna czy finanse, gdzie zaufanie jest kluczowe. Przechodząc od czatbotów do agentic AI, Twój zespół wsparcia przechodzi od biernego, opartego na żądaniach modelu do interaktywnej, autonomicznej obsługi.

Identyfikuj potencjalne wyzwania związane z danymi, kontekstem i procesami roboczymi

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

Dwa dodatkowe wyzwania dotyczą kontekstu i wyjaśnienia procesów roboczych. W tym przypadku kontekst to po prostu te informacje, których AI jest w stanie uzyskać. Aby działać skutecznie, Twój proces agentic potrzebuje spożytkować znacznie więcej niż tylko niewielką próbkę Twoich danych; potrzebuje wszystkiego. Dla wielu organizacji to tworzy problem zaufania. Rozwiązanie? Przynieś swoje AI do domu, aby zachować wrażliwe dane na miejscu.

Wbudowanie AI w znane procesy robocze to bardzo niskiego ryzyka sposób, aby uzyskać zwrot z inwestycji w AI. Podczas gdy największe korzyści z AI pochodzą, gdy zajmuje się nowymi procesami, które nie były możliwe przed AI, takimi jak oferowanie kontekstowego wsparcia wewnątrz produktu, najszybszym sposobem integracji AI z przedsiębiorstwem jest wbudowanie go w istniejące narzędzia i procesy robocze, i pozwolenie mu na połączenie kropek za kulisami. Jest to również niezwykle ważne, aby prawdziwa wartość Twojego pilotażu AI była zrozumiana w ramach Twojego procesu roboczego. Każdy, od kierownictwa na dole, 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 agentic AI wymaga bardziej rygorystycznej architektury bezpieczeństwa, ponieważ te systemy zagłębiają się w zachowania użytkowników, ciągle ucząc się z tych informacji i podejmując działania na podstawie tych informacji. Najlepsze wsparcie AI dla obsługi klienta naprawdę bada problem, biorąc pod uwagę wszystkie dostępne dane, aby rozwinąć trwałe rozwiązania oparte na rozwiązaniach.

Informacje muszą być chronione, ale nie zablokowane. Dopóki firmy utrudniają przepływ informacji do AI, będą nadal osiągać słabe wyniki i widzieć nieudane pilotaże. Jednak zespoły bezpieczeństwa po prostu nie zezwalają na udostępnianie niektórych danych i interfejsów API dostawcom chmury, ponieważ rozszerza to granice bezpieczeństwa firmy do dostawcy, nad którym nie mają kontroli.

Wyrzuć stary podręcznik zarządzania zmianą

Agentic AI jest w ciągłym rozwoju, nieustannie przekształcając Twoją firmę. To oznacza, że tradycyjne zarządzanie zmianą, które ma punkt końcowy, musi zostać zaktualizowane. Z ciągłymi aktualizacjami modelu, agentic AI zmusza przedsiębiorstwa do wyjścia z nudnego cyklu konserwacji po wdrożeniu. Elastyczność i zdolność do szybkiej adaptacji do nowych aktualizacji są kluczowe.

Przy ciągle aktualizowanym procesie bezpieczeństwo musi być solidne. Podczas gdy wcześniej zajmowałeś się infrastrukturą w pilotażu, musisz teraz nieustannie informować użytkowników o nowych modelach, aby upewnić się, że wszystko jest używane odpowiednio.

To oznacza, że jest absolutnie niezbędne, aby skrócić okno integracji, aby zapewnić użytkownikom wystarczająco dużo czasu na naukę nowych procesów i odpowiednie szkolenie. Znajdź pilotaż AI, który nie wymaga znaczących prac inżynierskich, 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, agentic AI działa tylko wtedy, gdy może podejmować działania: wysyłanie zapytań do baz danych, uruchamianie procesów roboczych i dostęp do rekordów klientów. To wymaga głębokiej integracji z wrażliwymi systemami, co może być niepokojącym perspektywą. Bezpieczeństwo jest tylko jednym z powodów, dla których podejście chmury-pierwsze nie będzie skalować. W tym roku spodziewaj się, że więcej przedsiębiorstw będzie badać wdrożenia hostowane samodzielnie i w chmurze prywatnej, które wkrótce staną się domyślnymi dla każdego przedsiębiorstwa poważnego o autonomię. To solidne podwaliny i klucz do budowy struktury, która wytrzyma.