Majoritatea inteligenței artificiale nu este de fapt inteligență artificială. Acest lucru va deveni important în curând.

Locul în care inteligența artificială nu are unde să se ascundă

Un rezultat al screeningului pentru cancerul de colon ajunge la o clinică prin fax, unde 88% din profesioniștii din sănătate spun că întârzierile legate de fax afectează negativ îngrijirea pacienților. Este marcat pozitiv. Trăiește în interiorul unui PDF. Nimeni nu îl vede, cu excepția cazului în care cineva deschide manual documentul, îl citește și decide ce urmează să se întâmple. Între timp, pacientul așteaptă. Următoarea etapă nu are loc. Decalajul de îngrijire se lărgește.

Acesta nu este un eșec tehnologic în sensul convențional. Faxul a fost primit. Documentul a fost stocat. Prin majoritatea definițiilor, sistemul a funcționat. Ceea ce a eșuat a fost tot ceea ce trebuia să se întâmple după, și niciun instrument de inteligență artificială din fluxul de lucru nu a fost responsabil pentru a face acest lucru să se întâmple.

Am petrecut mai mult de un deceniu în domeniul tehnologiei sănătății, și acesta este ceea ce face ca sănătatea să fie cel mai clar obiectiv pentru evaluarea inteligenței artificiale: fiecare blocaj are un cost uman, și acel cost este imposibil de ignorat.

Sănătatea este locul în care standardul real pentru inteligența artificială se stabilește mai întâi. Și ceea ce este vizibil aici vine pentru toate industriile.

Până în 2027, organizațiile care s-au mișcat cel mai repede vor rula o arhitectură complet diferită. Câștigătorii vor fi cei cu o integrare adevărată, așa cum prognozează Gartner că peste 40% din proiectele de inteligență artificială agențială ar putea fi anulate din cauza lipsei de valoare reală. În loc de a stivui soluții punctuale SaaS și de a se baza pe personal pentru a le conecta, acestea vor avea straturi autonome care stau direct deasupra sistemelor de înregistrare, executând fluxuri de lucru de la capăt la capăt fără coordonare umană la fiecare predare. Produsele SaaS care nu pot fi absorbite în acest model sau nu își pot justifica locul lângă el se confruntă cu ceva mai rău decât o conversație dificilă de reînnoire. Se confruntă cu învechirea.

Nu toată „inteligența artificială” este inteligență artificială

SaaS a petrecut doi ani numind trei lucruri diferite cu același nume. Această confuzie are consecințe. În timp ce unele produse sunt cu adevărat agențiale, altele sunt pur și simplu straturi de inteligență artificială pe tehnologie veche, o distincție din ce în ce mai recunoscută pe măsură ce agenții de inteligență artificială restructurează piețele SaaS.

Prima categorie este inteligența artificială doar în nume. Acestea sunt produse SaaS existente cu un strat subțire adăugat: o funcție de rezumare aici, un instrument de clasificare acolo. Planul de drum nu s-a schimbat. Produsul nu s-a schimbat. Singurul lucru care s-a schimbat este ceea ce spune site-ul web. Inteligența artificială este un cadru de marketing. Direcția de dezvoltare nu s-a mișcat.

A doua este inteligența artificială ca termen generic. Furnizorii împachetează machine learning, GenAI, setări de flux de lucru și capabilități agențiale genuină împreună și numesc totul inteligență artificială. Întrebarea care merită să fie pusă este dacă inteligența artificială conduce viziunea produsului sau încadrează în primul rând conversația de vânzări. În majoritatea cazurilor, dacă este presat suficient de tare, este cel din urmă.

A treia este inteligența artificială agențială genuină. Aceste sisteme acționează flexibil în parametri, interpretează intrările și iau măsuri fără a aștepta ca o persoană să decidă ce se întâmplă mai departe. Acesta este cel mai apropiat lucru de inteligență artificială autonomă disponibilă astăzi și reprezintă un salt real de capabilitate. Dar capacitatea nu este același lucru cu finalizarea. Chiar și cele mai bune sisteme agențiale de pe piață se opresc mult înainte de a deține un flux de lucru de la capăt la capăt.

Arcul de adoptare din ultimii ani spune aceeași poveste în buclă. 2022 a fost condus de programarea vaccinării și ușile digitale. 2024 a fost dominat de managementul ciclului de venituri (RCM) și automatizarea codării. 2025 a adus scribi de inteligență artificială și unelte de ascultare ambientală. 2026 este anul vocii agențiale, când companiile de sănătate prezintă ROI și capabilități agențiale la evenimente din industrie, cum ar fi HIMSS. Fiecare ciclu, industria găsește o nouă categorie, o declară transformatoare și se mută mai departe. Problema de bază rămâne exact acolo unde a fost: munca depinde încă de oameni pentru a o duce mai departe.

Numiți-l pe ceea ce este: majoritatea investițiilor în inteligență artificială nu schimbă modul în care se realizează munca. Cumpărătorii ajung să selecteze din categoria greșită, convinși că cumpără transformare atunci când cumpără un buzunar îmbunătățit. Adoptarea inteligenței artificiale la nivel de întreprindere s-a extins masiv, dar majoritatea sistemelor nu au integrat încă inteligența artificială în fluxurile de lucru operaționale la scară largă. Problema trăiește în planul de drum. Mesajul doar o ascunde.

Pentru cumpărători, citirea greșită a taxonomiei are un cost specific. Blochează cheltuielile de coordonare care se cumulează în timp. Organizațiile care investesc în primele două categorii plătesc pentru inteligență artificială, dar încă suportă aceeași povară operațională. Numărul de personal necesar pentru a ține fluxul de lucru împreună nu scade. Doar devine mai scump de justificat.

Inteligență artificială bună, definiție greșită a „finalizat”

Luați fluxul de lucru al faxului. Este o ilustrare utilă a standardului de astăzi și a vitezei cu care se mișcă.

Sistemele proaste analizează faxul, prezintă conținutul și îl lasă pentru personal să acționeze. Acesta este un buzunar mai bun. Sistemele bune merg mai departe: extrag pași de urmat și îi execută, direcționează trimiterea, declanșează contactarea pacientului, programează întâlnirea. Acesta este un executant real de sarcini, și cu câțiva ani în urmă ar fi părut un salt semnificativ.

Următoarea etapă face ca și acesta să pară incomplet. Standardul care apare este dacă un sistem poate deține întreaga călătorie în aval: contactarea pacientului, contactarea clinicianului care a făcut trimiterea, persistarea până la realizarea efectivă a vizitei, închiderea buclei, semnalizarea excepțiilor fără a fi solicitat. Fără predări. Fără nimeni care să o gestioneze între timp.

Majoritatea sistemelor actuale, chiar și cele agențiale genuină, funcționează la faza de mijloc. Execută o sarcină. Încă depind de oameni pentru a coordona între sarcini. Acesta este standardul pe care piața este pe cale să îl depășească.

Executarea sarcinilor individuale, unde oamenii coordonează între ele, nu va mai fi standardul. Coordonarea autonomă deplină pe tot fluxul de lucru, de la prima intrare la rezultat confirmat, este încotro se îndreaptă așteptările în următorul an.

Ieșirea nu este executare. Executarea sarcinilor nu este deținerea fluxului de lucru. Industria abia începe să se confrunte cu a doua jumătate a acestei distincții.

Pentru constructori, acesta este locul în care avantajul competitiv începe deja să se separe. Sistemele care se opresc la ieșiri devin mai ușor de comparat, mai ușor de a fi transformate în marfă și mai greu de apărat la reînnoire. Sistemele care execută sarcini fără a deține fluxul de lucru complet sunt doar cu o etapă înainte. Poziția defensivă aparține sistemelor care pot executa un flux de lucru de la început la sfârșit confirmat, autonom, pe sisteme, în timp.

Ce arată realmente următoarea etapă

Cu câțiva ani în urmă, aș fi descris categoria de inteligență artificială agențială și aș fi numit-o destinația. Nu este. Este un punct de drum. Următoarea etapă va fi definită de sisteme care iau responsabilitatea pentru finalizarea muncii în sistemele de înregistrare. Îmbunătățirea unui pas într-un sistem este bara veche.