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 апогея в 2025 году, приготовьтесь к еще большей срочности в 2026 году.

С таким давлением на включение агентного ИИ как можно скорее, вполне 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? Это потому, что агентный ИИ может действительно преобразовать ваш бизнес. В случае обслуживания 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, приносящую доход.

Создайте 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 очищаете площадку и заливаете прочный фундамент. Вы не можете просто положить кирпичи ИИ на устаревшую систему, построенную с помощью устаревших технологических стеков и плохих источников данных. Для правильной работы ИИ нужны чистые интеграции, доступные данные и современные API. Пилотные проекты ИИ выявляют, где модернизация необходима, и либо ускоряют расходы, оправдывая увеличение строительных блоков, необходимых вокруг систем, к которым агенты ИИ должны получить доступ, либо они просто терпят неудачу.

Между неудавшимися пилотными проектами и успешными развертываниями существует огромная пропасть. Очень важно, чтобы ваше решение интегрировалось с существующими рабочими процессами и инструментами без сбоев. Это 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.

Определите потенциальные проблемы с данными, контекстом и рабочими процессами

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

Две дополнительные проблемы связаны с контекстом и ясностью рабочего процесса. В данном случае контекст — это просто та информация, которую вы разрешаете ИИ получить. 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 конфиденциальную информацию внутри компании.

Встраивание ИИ в известные рабочие процессы — это очень низкоэффективный способ получить ROI от ИИ. Хотя наибольшая выгода от ИИ возникает, когда он обрабатывает новые потоки, которые были невозможны до ИИ, такие как предоставление 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 в вашем рабочем процессе. Все, от руководства на xuống, 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 проникают в поведение пользователей, постоянно учась из этой информации и действительно принимая решения на основе этих знаний. Лучшая поддержка ИИ для обслуживания клиентов действительно изучает проблему, учитывая все доступные данные, чтобы разработать долгосрочные решения, основанные на решениях.

Информация должна быть защищена, но не отгорожена. Пока компании препятствуют потоку информации к ИИ, они будут продолжать недооценивать и видеть неудавшиеся пилотные проекты. Однако команды безопасности просто не разрешат некоторым данным и API быть共享ены с облачными поставщиками, поскольку это расширяет периметр безопасности компании до поставщика, где у них нет контроля.

Выбросьте старую книгу по управлению изменениями

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

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 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 часы. Это дает предприятиям гораздо более достижимую отдачу от инвестиций.

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, ориентированный на облако, 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.