Лидеры мнений
Как Agentic AI возводит автоматизацию в стратегию предприятия
Большое предприятие недавно завершило многолетнюю программу автоматизации с помощью RPA, платформ с низким кодом и ранних пилотных проектов ИИ. На бумаге результаты выглядели впечатляющими, но рабочие процессы все еще сильно полагались на ручные проверки. Урок был ясен: автоматизация изолированных задач в отдельных областях не меняет способ выполнения работы. К сожалению, это реальность для многих организаций. McKinsey сообщает, что 78 процентов компаний сейчас используют генеративный ИИ хотя бы в одной функции, по сравнению с 55 процентами год назад. Однако внедрение не привело к企业-wide воздействию. Ответ лежит в переосмыслении дизайна автоматизации через Agentic AI.
Например, крупный американский страховщик объединил существующие автоматизации с рабочим процессом документной интеллекта, основанного на ИИ, в подписании и операциях по политикам. Время обработки улучшилось, ручные проверки уменьшились, и качество принятия решений стало более последовательным, с сохранением человеческого участия в исключениях и на ключевых контрольных точках для надзора. Результат показал, что сочетание автоматизации с ИИ дает результаты на уровне всего предприятия, которых не могут достичь инициативы, специфичные для инструментов.
Почему старый способ не работает
Во многих предприятиях автоматизация проводится в изоляции, с другими инструментами автоматизации, такими как RPA, отдельно от платформ с низким кодом и ИИ, размещенных в самостоятельном Центре совершенства (CoE). Это разделение дублирует усилия, увеличивает сложность и ограничивает автоматизацию на уровне всего предприятия, тем самым препятствуя эффективности на уровне предприятия. Автоматизация и ИИ идут рука об руку, и подход, ориентированный на процесс, рассматривает их как взаимодополняющие, развертывая их вместе для каждого рабочего процесса и усиливая их воздействие. Например, при обработке счетов RPA обычно автоматизирует часть шагов. Добавление ИИ-обоснованной обработки документов повышает покрытие, но исключения все равно требуют ручной проверки. Введение Agentic AI, которое развертывает агентов, которые рассуждают, учатся и действуют в системах, еще больше снижает ручное вмешательство и увеличивает общую автоматизацию. Этот пример показывает, почему объединенный, процессно-ориентированный подход более эффективен, чем отдельные программы.
Как Agentic AI меняет игру
Agentic AI представляет собой следующий шаг в эволюции автоматизации, предоставляя новый инструмент для увеличения Straight Through Processing (STP) чисел. Он смещает автоматизацию с выполнения задач на доставку результатов. Хотя системы, основанные на правилах, обеспечивают базовую эффективность, агенты добавляют адаптивность, соединяясь через функции, интерпретируя структурированные и неструктурированные данные и предлагая следующие лучшие действия. Рутинные случаи могут продолжаться с минимальным надзором, в то время как исключения, шаги, чувствительные к политике, и неоднозначные ситуации все еще могут быть направлены на проверку человеком. В обслуживании клиентов агенты составляют ответы и следующие действия для команд на утверждение и эскалацию сложных запросов по мере необходимости. В финансах они готовят сверки, флагируют аномалии и рекомендуют корректировки для утверждения. В операциях они прогнозируют сбои и предлагают изменения рабочей нагрузки, которые подтверждают руководители. Результатом является снижение человеческого вмешательства на случай, более быстрые циклы и улучшение опыта клиентов и сотрудников – все желаемые выгоды от автоматизации с сохранением подотчетности.
Распространенные ошибки при масштабировании Agentic-автоматизации
Несмотря на свою перспективность, организации часто сталкиваются с проблемами при масштабировании Agentic-автоматизации. Наиболее частые ошибки включают:
- Отсутствие четкого “почему”: Некоторые предприятия принимают Agentic AI, чтобы следовать тенденции, а не решить определенную бизнес-задачу. Без ясности в отношении целей реализации рискует иметь низкое воздействие и привести к разочарованию.
- Отделение автоматизации и ИИ в отдельные направления: Многие организации не видят их как части одного и того же континуума. Рассматривая их вместе, обеспечивается фазовая зрелость, при которой Agentic AI строится на существующей автоматизации.
- Переоценка объема: Даже когда предприятия имеют обоснованную причину для принятия Agentic AI, они иногда пытаются применить его ко всем рабочим процессам. Не все процессы оправдывают стоимость или сложность Agentic-автоматизации. Приоритизация правильных случаев использования имеет решающее значение для защиты ROI.
- Пропуск оценки процесса: Без оценки текущих рабочих процессов и определения того, где Agentic AI добавляет наибольшую ценность, предприятия рискует несоответствием. Некоторые процессы лучше подходят для традиционной автоматизации, в то время как другие выигрывают больше от Agentic-подходов. Не менее важно внедрение управления и ответственных практик ИИ с самого начала. Игнорирование безопасности, соблюдения или надзора подрывает доверие и замедляет внедрение.
Как масштабировать с намерением
Определение правильных случаев использования является ключом – составьте короткий список из трех-пяти высокоценных процессов, где задержки возникают из-за решений и исключений. Затем определите результаты до начала строительства. Реализуйте поэтапно: используйте существующую автоматизацию для системных действий, добавьте ИИ для задач восприятия, таких как понимание и классификация документов, и примените агентскую оркестровку, где контекст должен быть интерпретирован и предлагаемые действия. Сохраняйте надзор на контрольных точках политики и исключений, с задокументированными путями утверждения и владением, и запустите ограниченный пилотный проект для проверки улучшений и соблюдения.
После первых побед перейдите от отдельных развертываний к многократно используемой и управляемой возможностью. Предоставьте общие соединители с основными системами, слой оркестровки для агентов, управление моделью и данными, мониторинг и аудиторские следы, а также контроли доступа, соответствующие риску. Установите регулярный ритм эксплуатации для управления изменениями, обучения и проверки производительности, чтобы команды могли адаптироваться с минимальной конфигурацией. Масштабируйте до смежных рабочих процессов, которые могут повторно использовать одни и те же компоненты и ограждения, и финансируйте расширение только на основе проверенных результатов, чтобы поддерживать импульс и доверие.
Будущее企业-автоматизации
Agentic AI не является просто еще одним слоем автоматизации, ни полностью автоматизацией сама по себе. Хотя она становится операционной моделью для предприятий, автоматизация и ИИ должны сходиться, чтобы создать системы, которые решают, действуют и улучшаются. Успех также будет зависеть от внедрения управления, безопасности и этического надзора, обеспечивая, что масштаб достигается с доверием и подотчетностью.
Организации, которые рассматривают Agentic AI как стратегический рычаг для устойчивости и гибкости, обгонят те, которые принимают его как проходящую тенденцию. Выбор ясен: предприятия, которые масштабируются с дисциплиной, ясностью и измеримыми результатами, определят, как будет выполняться работа в будущем. Процесс все еще является королем.
