Что на самом деле тормозит ваш пилотный проект Agentic AI — и как это исправить

Давление на немедленную интеграцию ИИ в ваши устаревшие системы может быть подавляющим. И если вы думали, что постоянные запросы руководства на включение агентного ИИ в ваши процессы достигли лихорадочного состояния в 2025 году, будьте готовы к еще большей срочности в 2026 году.

С таким давлением на включение агентного ИИ как можно скорее, естественно спешить с новым пилотным проектом, не полностью понимая все требования такого начинания. Вот почему подавляющее большинство предприятий в настоящее время реализуют пилотные проекты ИИ, но только небольшая часть этих пилотных проектов когда-либо развертывается.

Почти 100 процентов пилотных проектов ИИ терпят неудачу. Это не преувеличение.

Почему такая срочность? Потому что агентный ИИ может действительно трансформировать ваш бизнес. В случае с обслуживанием клиентов пилотные проекты ИИ показывают компаниям повышение эффективности, превращая поддержку в стратегический актив вместо центра затрат. Пока ИИ обрабатывает повторяющиеся запросы, агенты могут уделять все свое внимание сложным, сложным проблемам поддержки. ИИ не только помогает агентам поддержки и помогает им добиться большего счастья клиентов, но также позволяет компаниям перенаправить ресурсы на деятельность, генерирующую доход.

Уложить прочный фундамент для интеграции

Давайте подумаем о пилотном проекте агентного ИИ как о строительстве дома. Вместо того, чтобы просто начать строительство на том, что уже есть, вы делаете некоторые расчистки и заливаете прочный фундамент. Вы не можете бросить кирпичи ИИ на устаревшую систему, построенную с использованием устаревших технологических стеков и плохих источников данных. Для правильной работы ИИ нужны чистые интеграции, доступные данные и современные API. Пилотные проекты ИИ выявляют, где современизация отчаянно нужна, и они либо ускоряют расходы, оправдывая увеличение строительных блоков, необходимых вокруг систем, к которым агенты ИИ должны получить доступ, либо они просто терпят неудачу.

Огромная пропасть существует между неудавшимися пилотными проектами и успешными развертываниями. Очень важно, чтобы ваше решение интегрировалось с существующими рабочими процессами и инструментами без нарушения. Потому что агентный ИИ не является просто еще одним инструментом; если он интегрирован правильно, ИИ затрагивает все части вашей компании. Почему? Давайте вернемся к примеру обслуживания клиентов: ИИ должен учиться в реальном времени, чтобы соответствовать голосу компании, уделяя приоритетное внимание конфиденциальности, особенно в таких отраслях, как здравоохранение или финансы, где доверие имеет решающее значение. Переходя от чат-ботов к агентному ИИ, ваша команда поддержки переходит от пассивной, запросно-ожидаемой модели к интерактивной, автономной службе.

Определить потенциальные проблемы с данными, контекстом и рабочими процессами

Агентный ИИ работает на данных, и одна из больших проблем, с которыми сталкиваются предприятия, заключается в незрелости данных: конфиденциальная информация, жизнь любого предприятия, просто не готова для ИИ. Эта информация может быть либо низкокачественной, либо трудно доступной; внутренние системы могут иметь плохой контроль надзора, что приводит к раскрытию частной, конфиденциальной информации.

Две дополнительные проблемы связаны с контекстом и ясностью рабочего процесса. В этом случае контекст — это просто та информация, к которой вы разрешаете ИИ получить доступ. Чтобы функционировать эффективно, ваш агентный процесс должен потреблять намного больше, чем небольшую выборку ваших данных; ему нужно все. Для многих организаций это создает проблему доверия. Решение? Приведите свой ИИ в компанию, чтобы сохранить конфиденциальные данные внутри компании.

Встраивание ИИ в известные рабочие процессы — это очень малозатратный способ получить доход от ИИ. Хотя наибольший эффект от ИИ возникает, когда он обрабатывает новые потоки, которые были невозможны до ИИ, такие как предложение контекстной поддержки внутри продукта, самый быстрый способ интегрировать ИИ в предприятие — встроить его в существующие инструменты и рабочие процессы и позволить ему соединить точки за кулисами. Также очень важно, чтобы истинная ценность вашего пилотного проекта ИИ была понята внутри вашего рабочего процесса. Все, от руководства и ниже, должны понимать выгоды и использование ИИ, где он может и не может добавить ценность в их повседневной жизни. ИИ не может быть черным ящиком, который никто не понимает … они должны его понять.

Наконец, программное обеспечение агентного ИИ требует более строгой архитектуры безопасности просто потому, что эти системы глубоко проникают в поведение пользователя, постоянно учась из этой информации и действительно принимая действия на основе этих знаний. Лучшая поддержка ИИ для обслуживания клиентов действительно исследует проблему, учитывая все доступные данные, чтобы разработать долгосрочные решения, основанные на решениях.

Выбросьте старую книгу управления изменениями

Агентный ИИ постоянно меняется, постоянно трансформируя ваш бизнес. Это означает, что традиционное управление изменениями, которое имеет конечную точку, должно быть обновлено. С постоянными обновлениями модели агентный ИИ заставляет предприятия выйти из устаревшего цикла технического обслуживания после реализации. Гибкость и способность быстро адаптироваться к новым обновлениям являются ключом.

С постоянно обновляющимся процессом безопасность должна быть прочной. Хотя вы ранее решали проблемы инфраструктуры в пилотном проекте, вам необходимо постоянно информировать пользователей о новых моделях, чтобы все использовалось правильно.

Это означает, что очень важно сократить окно интеграции, чтобы пользователи имели достаточно времени, чтобы изучить новые процессы и пройти соответствующую подготовку. Найдите пилотный проект ИИ, который не требует значительных инженерных работ для подключения каждого источника данных. С помощью конструкции с нулевой интеграцией некоторые пилотные проекты могут быть развернуты не за месяцы, а буквально за несколько часов. Это дает предприятиям гораздо более достижимый доход.

И помните, агентный ИИ работает только тогда, когда он может действовать: запрос данных, запуск рабочих процессов и доступ к записям клиентов. Для этого требуется глубокая интеграция с чувствительными системами, что может быть тревожной перспективой. Безопасность — это только одна причина, по которой подход ИИ с приоритетом облачных вычислений не будет масштабироваться. В этом году ожидайте, что больше предприятий будут изучать самообслуживаемые и частные облачные развертывания, которые вскоре станут стандартом для любого предприятия, серьезно настроенного на автономные операции. Это прочный фундамент и ключ к построению структуры, которая прослужит долго.