Что на самом деле сдерживает развитие вашего пилота Agentic AI — и как это исправить?

Необходимость немедленной интеграции ИИ в устаревшие системы может быть ошеломляющей. И если вы думали, что постоянные просьбы руководителей высшего звена о внедрении агентного ИИ в ваши процессы достигли апогея в 2025 году, приготовьтесь к еще большей срочности в 2026 году.

В условиях стремления как можно скорее внедрить агентный ИИ вполне естественно спешить с запуском нового пилотного проекта, не до конца понимая все требования такого предприятия. Именно поэтому подавляющее большинство предприятий в настоящее время проводят пилотные проекты по внедрению ИИ, но лишь небольшая часть этих проектов когда-либо реализуется на практике.

Почти 100 процентов Большинство пилотов с искусственным интеллектом терпят неудачу. Это не преувеличение.

Почему такая срочность? Потому что агентный ИИ действительно может преобразить ваш бизнес. В случае с обслуживанием клиентов пилотные проекты с использованием ИИ показывают компаниям повышение эффективности, превращая поддержку в стратегический актив, а не в центр затрат. Пока ИИ обрабатывает повторяющиеся запросы, агенты могут полностью сосредоточиться на сложных и комплексных проблемах поддержки. ИИ не только помогает агентам поддержки и способствует повышению удовлетворенности клиентов, но и позволяет компаниям перенаправлять ресурсы на деятельность, приносящую доход.

Заложить прочную основу для интеграции

Давайте представим пилотный проект по внедрению ИИ-агента как строительство дома. Вместо того чтобы просто начать строительство на уже существующем фундаменте, вы проводите расчистку территории и закладываете прочный фундамент. Нельзя просто так забрасывать кирпичи ИИ на устаревшую систему, построенную на устаревших технологических стеках и с плохими источниками данных. Для корректной работы ИИ необходимы чистые интеграции, доступные данные и современные API. Пилотные проекты по внедрению ИИ выявляют области, где модернизация крайне необходима, и либо они ускоряют расходы, оправдывая увеличение количества необходимых компонентов для систем, к которым должны иметь доступ агенты ИИ, либо просто терпят неудачу.

Между неудачными пилотными проектами и успешными внедрениями существует огромная пропасть. Крайне важно, чтобы ваше решение интегрировалось с существующими рабочими процессами и инструментами без сбоев. Это потому, что агентный ИИ — это не просто еще один инструмент; при правильной интеграции ИИ затрагивает все части вашей компании. Почему? Вернемся к примеру с обслуживанием клиентов: ИИ должен обучаться в режиме реального времени, чтобы соответствовать стилю компании, уделяя при этом приоритет конфиденциальности, особенно в таких отраслях, как здравоохранение или финансы, где доверие имеет решающее значение. Переходя от чат-ботов к агентному ИИ, ваша служба поддержки переходит от пассивной модели «запрос и ожидание» к интерактивному, автономному сервису.

Выявите потенциальные проблемы, связанные с данными, контекстом и рабочим процессом.

Искусственный интеллект, основанный на агентах, работает с данными, и одной из главных проблем, с которыми сталкиваются предприятия, является незрелость данных: конфиденциальная информация, являющаяся жизненно важной для любой компании, просто не готова к использованию ИИ. Эта информация может быть низкого качества или труднодоступной; внутренние системы могут иметь плохую производительность. управление недосмотр, приводящий к утечке личных, конфиденциальных данных.

Две дополнительные проблемы связаны с контекстом и ясностью рабочего процесса. В данном случае контекст — это просто информация, к которой вы предоставляете доступ ИИ. Для эффективной работы вашему агентскому процессу необходимо обрабатывать гораздо больше, чем небольшую выборку данных; ему нужен весь объем информации. Для многих организаций это создает проблему доверия. Решение? Внедрить ИИ внутри компании, чтобы хранить конфиденциальные данные локально.

Внедрение ИИ в известные системы Рабочие процессы Это очень щадящий способ получить отдачу от инвестиций в ИИ. Хотя наибольшая польза от ИИ проявляется при обработке новых процессов, которые были невозможны до его внедрения, например, предоставление контекстной поддержки внутри продукта, самый быстрый способ интегрировать ИИ в предприятие — это встроить его в существующие инструменты и рабочие процессы и позволить ему самостоятельно решать задачи. Также крайне важно, чтобы истинная ценность вашего пилотного проекта по внедрению ИИ была понятна в рамках вашего рабочего процесса. Каждый, от высшего руководства до рядовых сотрудников, должен понимать преимущества и области применения ИИ, где он может и не может принести пользу в их повседневной жизни. ИИ не может быть «черным ящиком», который никто не знает… его нужно понимать.

Наконец, программное обеспечение на основе ИИ требует более строгой архитектуры безопасности, поскольку эти системы анализируют поведение пользователей, постоянно обучаются на основе этой информации и фактически предпринимают действия на основе полученных знаний. Лучшая служба поддержки клиентов, использующая ИИ, действительно изучает проблему, учитывая все доступные данные, чтобы разработать долгосрочные решения, направленные на устранение неполадок.

Информацию нужно защищать, но не изолировать. Пока компании препятствуют потоку информации к ИИ, они будут продолжать демонстрировать низкие результаты и сталкиваться с неудачными пилотными проектами. Однако команды безопасности просто не позволят обмениваться некоторыми данными и API с облачными провайдерами, поскольку это расширяет периметр безопасности компании на провайдера, над которым она не имеет контроля.

Забудьте о старых методах управления изменениями.

Агентный ИИ постоянно меняется и трансформирует ваш бизнес. Это означает, что традиционное управление изменениями, которое предполагает наличие конечной точки, нуждается в обновлении. Благодаря непрерывным обновлениям моделей, агентный ИИ заставляет предприятия выходить из утомительного цикла послевнедрения. Гибкость и способность быстро адаптироваться к новым обновлениям являются ключевыми факторами.

В условиях постоянного обновления системы безопасность должна быть надежной. Хотя вы уже обсуждали вопросы инфраструктуры на этапе пилотного проекта, необходимо постоянно информировать пользователей о новых моделях, чтобы убедиться в правильном использовании всех функций.

Это означает, что крайне важно сократить период интеграции, чтобы у пользователей было достаточно времени для изучения новых процессов и соответствующего обучения. Найдите пилотный проект в области ИИ, который не требует значительных инженерных работ по подключению всех источников данных. При проектировании без интеграции некоторые пилотные проекты можно развернуть не за месяцы, а буквально за часы. Это обеспечивает предприятиям гораздо более достижимую окупаемость инвестиций.

И помните, что агентный ИИ работает только тогда, когда он может предпринимать действия: запрашивать базы данных, запускать рабочие процессы и получать доступ к записям клиентов. Это требует глубокой интеграции с конфиденциальными системами, что может вызывать беспокойство. Безопасность — лишь одна из причин, по которой подход к ИИ, ориентированный на облачные технологии, не будет масштабируемым. В этом году ожидайте, что все больше предприятий будут рассматривать развертывание в собственных и частных облаках, которые вскоре станут стандартом для любого предприятия, серьезно настроенного на автономную работу. Это прочный фундамент и ключ к построению долговечной структуры.