Var man börja med Agentic AI: En ram för företagsledare

Under det senaste decenniet har två parallella resor uppstått och format företagsomvandling i tandem: processresan och dataresan.

Processresan, eller hur arbetet utförs, utvecklades från Lean Sigma Six till att omfatta robotiserad processautomatisering (RPA) och digitala arbetsflöden, allt i syfte att uppnå effektivitet, struktur och skala. Å andra sidan utvecklades dataresan, eller hur beslut fattas, från traditionell business intelligence till maskinlärningsbaserad prediktiv intelligens och nu, generativ AI (gen AI). Båda vägarna är kraftfulla, men den verkliga genombrottet kommer när de båda konvergerar. Välkommen, agentic AI.

Agentic AI är den vändpunkt där agenter inte bara förstår data utan också vet hur de ska agera inom system och arbetsflöden för större datadriven automatisering. Forskning visar att 96% av företags IT-chefer planerar att öka sin användning av agenter under de kommande 12 månaderna. Men när organisationer försöker skala upp agentic AI-initiativ, kämpar de ofta med att identifiera var och hur de ska börja.

För tekniska ledare som vill utnyttja agentic AI, måste de tänka på agentic arbetsflöden som en sammanslagning av beslut och utförande, och införliva analytisk intelligens direkt i arbetsflöden för ökad effektivitet. Först när det företagsomfattande lagret av intelligens uppnås, kommer autonoma agenter att kunna stänga looparna mellan att veta och göra.

Definierar agentic AI: vad det innebär att vara ett agentic företag

Många organisationer börjar sin agentic AI-resa innan de förstår vad agentic AI är. Tänk på ett agentic företag som en stor internationell flygplats. Flygplanen är AI-agenter, var och en med ett uppdrag. De vet sitt mål och agerar oberoende, tar av och flyger till sin destination – allt medan flygplatsen förblir fullt fungerande. Men det är det övergripande målet för flygplatsen, snarare än de enskilda rörelserna, som gör den agentic. Flygledarna är orkestratörerna som ser till att flygplatsens verksamhet fungerar smidigt – de väljer vilka plan som ska skickas iväg när och var, dirigerar markkontroll för underhåll och bränsle, och samordnar allt på det mest effektiva sättet för hela systemet. Varje plan existerar på egen hand, men det är samordningen av alla starter och landningar som gör flygplatsen framgångsrik i fråga om säkerhet och effektivitet.

Ett agentic företag är inte ett som implementerar enkla reflexagenter eller grundläggande botar som har förbättrats för att utföra en uppgift. Snarare orkestrerar ett agentic företag ett nätverk av intelligenta agenter som är utformade för att hantera komplexa, flerstegs-uppgifter oberoende. De går långt utöver fördefinierade regler till att agenter kan fatta beslut som överensstämmer med strategiska mål, och anpassa och förbättra sig över tid, och ta företagslärande till nästa nivå.

Detta är också vad som skiljer agentic AI från gen AI. Gen AI svarar på uppmaningar, medan agentic AI tar autonoma åtgärder för att uppnå mål, lär och anpassar sig allteftersom. Dessa multi-agentsystem ansluter till olika företagsapplikationer och fungerar med strategiskt förutseende för att hjälpa till att fatta beslut, automatisera processer och leverera värde över hela organisationen.

Det är viktigt att komma ihåg att detta är en resa. Varje agent kommer att ha sin egen mognad och komplexitet som den kan hantera. Att bli ett agentic företag kräver den holistiska designen, samordningen och den kontinuerliga utvecklingen av ett ekosystem av agenter, med tydliga mål, intelligenta återkopplingsloopar och experthumana inslag där och hur det är meningsfullt för målet.

Identifierar agentic AI-användningsfall: varför värdeskapande är viktigt

Alltför ofta misslyckas agentic AI-användningsfall på grund av dålig användningsfallsval. Faktum är att Gartner förutspår över 40% av agentic AI-projekt kommer att avbrytas senast 2027. Detta beror inte på att tekniken misslyckas, utan snarare att företagen inte väljer rätt användningsfall för att distribuera agenterna.

För att undvika ett sådant öde måste organisationer identifiera var agentic AI kan ha den största påverkan genom att bedöma både värdehöjningen och hastigheten till resultat.

På värdesidan bör företagen först fråga sig vilka domäner som har de största kundsmärtorna – interna och externa – och i sin tur har den största potentialen för påverkan. Sedan måste de överväga vad processomfånget och efterfrågan ser ut. En antydan? Agentic AI ger mer påtagliga fördelar för områden som har högt komplexa processer, stora arbetsflöden och ett behov av strategiskt, dynamiskt beslutsfattande. Det är inte att underskatta att agentic AI bör implementeras i områden som har hög tillväxtpotential, med tanke på dess skalbarhet och anpassningsförmåga till förändrade krav och volym över tid.

Lika viktigt är att utvärdera hastigheten till värde, vilket kan göras genom att undersöka data för tillgänglighet, kvalitet och styrning. Enkelt uttryckt leder bättre data till bättre AI-prestanda. Oavsett var agentic AI aktiveras är det kritiskt att tillhandahålla säkerhetsgarantier, särskilt när känsliga data är inblandade. För att göra detta effektivt måste företagen ta hänsyn till potentiella regulatoriska begränsningar som kan påverka antagandetider. Detta är inte ett område att skära hörntänder på. Att börja med människa-i-slingan-system hjälper till att säkerställa ansvarsfull och etisk implementering, vilket kan ge företagen mer förtroende för autonomi hos AI-agenter.

Bygger agentic AI-teknikstacken: hur man uppnår önskade resultat

Organisationer som är redo att anta agentic AI behöver bygga rätt teknisk infrastruktur som möjliggör skalbarhet för tillväxt, flexibilitet för integration och säkerhet för skydd.

För att komma igång måste företagsledare se till att både strukturerad och ostrukturerad data integreras inom samma system för att bygga en stark datagrund, vilket är avgörande för effektiv och hållbar antagande. Dataåtkomst och hantering är grundläggande för agentic AI. Detta steg är också avgörande för att bygga uppgifts- och domänspecifika språkmodeller.

När datagrunden är etablerad och språkmodellerna är etablerade, bör företagen utnyttja AI-plattformar, verktyg och tjänster för att påskynda AI-agentantagande och modularitet. Genom att börja med en pilot i en kontrollerad miljö kan organisationer träna och distribuera agenter som utför specifika uppgifter och levererar affärsresultat, säkerställande mänsklig övervakning och kontinuerlig övervakning av prestanda genom ett kontrollskikt som överensstämmer med affärsnyckeltal.

Ledar vägen

Agentic AI representerar en grundläggande förändring i hur företag opererar. Företagen som kommer att lyckas kommer att vara de som använder det som en möjlighet att ompröva sina affärsmodeller och verksamhetspraxis från grunden. Nyckeln är att experimentera klokt och iterera, bygga och samarbeta med avsikt och sedan skala med förtroende. Agentic AI utgör en grundläggande förändring i hur företag opererar. Företag som kommer att lyckas kommer att vara de som använder det som en möjlighet att ompröva sina affärsmodeller och verksamhetspraxis från grunden. Nyckeln är att experimentera klokt och iterera, bygga och samarbeta med avsikt och sedan skala med förtroende.