สิ่งที่แท้จริงที่ขัดขวางการทำงานของ Agentic AI Pilot ของคุณ — และวิธีการแก้ไข

แรงกดดันที่จะรวม AI เข้ากับระบบที่มีอยู่อาจทำให้รู้สึกอัดอั้น และหากคุณคิดว่าการขอของฝ่ายบริหารในการเพิ่ม Agentic AI ในกระบวนการของคุณถึงจุดสูงสุดในปี 2025 ก็เตรียมพร้อมสำหรับความกดดันที่มากขึ้นในปี 2026

เมื่อมีการผลักดันให้เพิ่ม Agentic AI ให้เร็วที่สุด คุณอาจรีบเร่งในการเริ่มการนำร่องใหม่โดยไม่เข้าใจถึงความต้องการที่แท้จริงของการดำเนินการนี้ ซึ่งเป็นสาเหตุที่ทำให้ธุรกิจส่วนใหญ่กำลังดำเนินการนำร่อง AI แต่มีเพียงเศษเสี้ยวของการนำร่องเหล่านั้นที่ได้รับการติดตั้ง

เกือบ 100 เปอร์เซ็นต์ ของการนำร่อง AI ล้มเหลว นั่นไม่ใช่การ誇張

ทำไมจึงมีความกดดัน? เนื่องจาก Agentic AI สามารถเปลี่ยนแปลงธุรกิจของคุณได้จริงๆ ในกรณีของการบริการลูกค้า การนำร่อง AI แสดงให้เห็นว่าบริษัทมีประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น โดยเปลี่ยนการสนับสนุนให้เป็นทรัพย์สินเชิงกลยุทธ์แทนศูนย์ต้นทุน ในขณะที่ AI จัดการคำถามที่ซ้ำๆ กัน ตัวแทนสามารถให้ความสนใจเต็มที่กับปัญหาการสนับสนุนที่ซับซ้อน AI ไม่เพียงแต่ช่วยเหลือตัวแทนสนับสนุนและช่วยให้พวกเขาบรรลุความสุขของลูกค้ามากขึ้น แต่ยังช่วยให้บริษัทสามารถเปลี่ยนแหล่งข้อมูลไปสู่กิจกรรมที่สร้างรายได้

วางรากฐานที่มั่นคงสำหรับการรวมระบบ

ลองนึกถึงการนำร่อง Agentic AI เหมือนกับการสร้างบ้าน แทนที่จะเริ่มการก่อสร้างบนพื้นที่ที่มีอยู่ คุณทำการล้างพื้นที่และเทรากฐานที่แข็งแกร่ง คุณไม่สามารถวางอิฐ AI บนระบบที่มีอยู่ที่สร้างขึ้นด้วยเทคโนโลยีที่ล้าสมัยและแหล่งข้อมูลที่ไม่ดี AI ต้องการการรวมระบบที่สะอาด แหล่งข้อมูลที่สามารถเข้าถึงได้ และ API ที่ทันสมัย การนำร่อง AI เปิดเผยถึงจุดที่ต้องการการปรับปรุงอย่างมาก และจะเร่งการใช้จ่ายหรือล้มเหลว

มีช่องว่างที่กว้างมากระหว่างการนำร่องที่ล้มเหลวกับการติดตั้งที่ประสบความสำเร็จ มันสำคัญที่วิธีแก้ปัญหาของคุณจะต้องรวมเข้ากับกระบวนการและเครื่องมือที่มีอยู่โดยไม่หยุดชะงัก เนื่องจาก Agentic AI ไม่ใช่เพียงเครื่องมืออื่น แต่ถ้าได้รับการรวมอย่างถูกต้อง AI จะสัมผัสทุกส่วนของบริษัทของคุณ

ระบุความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นเกี่ยวกับข้อมูล บริบท และกระบวนการ

Agentic AI ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และความท้าทายที่สำคัญที่ธุรกิจต้องเผชิญคือความไม่เต็มที่ของข้อมูล: ข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ซึ่งเป็นเลือดที่วิ่งผ่านเส้นเลือดของบริษัทใดๆ อาจไม่พร้อมสำหรับ AI ข้อมูลนี้อาจมีคุณภาพต่ำหรือยากที่จะเข้าถึง ระบบภายในอาจมีการกำกับดูแลที่ไม่ดี ซึ่งนำไปสู่การเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อน

ความท้าทายอีกสองประการเกี่ยวข้องกับบริบทและความชัดเจนของกระบวนการ ในกรณีนี้ บริบทคือข้อมูลที่คุณอนุญาตให้ AI เข้าถึงได้ เพื่อให้กระบวนการ Agentic ของคุณทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ มันจำเป็นต้องใช้ข้อมูลมากกว่าแค่ตัวอย่างเล็กๆ ของข้อมูลของคุณ มันจำเป็นต้องใช้ทั้งหมด สำหรับหลายองค์กร สิ่งนี้สร้างปัญหาเรื่องความไว้วางใจ วิธีแก้ปัญหา? นำ AI ของคุณเข้ามาในองค์กรเพื่อรักษาข้อมูลที่ละเอียดอ่อนไว้ภายใน

การฝัง AI ในกระบวนการที่ทราบ กระบวนการ เป็นวิธีที่มีผลกระทบต่ำในการรับผลตอบแทนจากการลงทุนของ AI ในขณะที่การเพิ่มประสิทธิภาพที่ใหญ่ที่สุดของ AI เกิดขึ้นเมื่อมันจัดการกระแสงานใหม่ที่ไม่สามารถทำได้ก่อน AI เช่น การให้การสนับสนุนที่มีบริบทภายในผลิตภัณฑ์ วิธีที่เร็วที่สุดในการรวม AI เข้ากับองค์กรคือการฝัง AI ในเครื่องมือและกระบวนการที่มีอยู่ และปล่อยให้ AI เชื่อมต่อจุดต่างๆ ด้านหลังฉาก มันสำคัญที่สุดว่าคุณต้องเข้าใจคุณค่าแท้จริงของการนำร่อง AI ของคุณภายในกระบวนการของคุณ ทุกคนตั้งแต่ฝ่ายบริหารลงไปควรเข้าใจถึงประโยชน์และการใช้ AI ที่ไหนและไม่สามารถเพิ่มคุณค่าให้กับชีวิตประจำวันของพวกเขา AI ไม่สามารถเป็นกล่องดำที่ไม่มีใครรู้ … พวกเขาต้องเข้าใจมัน

สุดท้าย ซอฟต์แวร์ Agentic AI ต้องการโครงสร้างความปลอดภัยที่เข้มงวดมากขึ้น เนื่องจากระบบเหล่านี้เจาะลึกพฤติกรรมของผู้ใช้ เรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากข้อมูลนั้น และดำเนินการตามความเข้าใจนั้น การสนับสนุนลูกค้า AI ที่ดีที่สุดจริงๆ ตรวจสอบปัญหา โดยพิจารณาจากข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมด เพื่อพัฒนาวิธีแก้ปัญหาที่ยั่งยืนซึ่งอิงจากการแก้ปัญหา

ทิ้งหนังสือเล่มเก่าของการเปลี่ยนแปลง

Agentic AI เปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง และเปลี่ยนแปลงธุรกิจของคุณอย่างต่อเนื่อง ซึ่งหมายความว่าการเปลี่ยนแปลงแบบดั้งเดิมซึ่งมีจุดสิ้นสุดจำเป็นต้องได้รับการปรับปรุง ด้วยการอัปเดตแบบจำลองอย่างต่อเนื่อง Agentic AI บังคับให้องค์กรต่างๆ พ้นจากวงจรการบำรุงรักษาหลังการติดตั้งที่น่าเบื่อ ความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับการอัปเดตใหม่ๆ มีความสำคัญ

เมื่อมีการอัปเดตกระบวนการอย่างต่อเนื่อง ความปลอดภัยจำเป็นต้องมีความแข็งแกร่ง ในขณะที่คุณได้กล่าวถึงโครงสร้างพื้นฐานก่อนหน้านี้ในการนำร่อง คุณจำเป็นต้องอัปเดตผู้ใช้ใหม่ๆ เกี่ยวกับแบบจำลองใหม่ๆ เพื่อให้แน่ใจว่าทุกอย่างถูกใช้อย่างเหมาะสม

สิ่งนี้ทำให้จำเป็นต้องย่อช่วงเวลาการรวมระบบให้สั้นลง เพื่อให้ผู้ใช้มีเวลามากพอที่จะเรียนรู้กระบวนการใหม่ๆ และฝึกอบรมอย่างเหมาะสม หาการนำร่อง AI ที่ไม่ต้องการงานวิศวกรรมที่สำคัญในการเชื่อมต่อทุกแหล่งข้อมูล ด้วยการออกแบบที่ไม่ต้องมีการรวมระบบ บางการนำร่องสามารถติดตั้งได้ไม่ใช่ในเดือน แต่ในเวลาเพียงไม่กี่ชั่วโมง สิ่งนี้ทำให้องค์กรต่างๆ มี ROI ที่เป็นไปได้มากขึ้น

และจำไว้ว่า Agentic AI ทำงานเฉพาะเมื่อมันสามารถดำเนินการ: การสืบค้นฐานข้อมูล การกระตุ้นกระบวนการ และการเข้าถึงบันทึกลูกค้า ซึ่งต้องมีการรวมระบบที่ลึกซึ้งกับระบบที่ละเอียดอ่อน ซึ่งอาจเป็นเรื่องที่ทำให้เกิดความวิตกกังวล ความปลอดภัยเป็นเพียงเหตุผลเดียวที่แนวทาง AI ที่มุ่งเน้นไปที่คลาวด์จะไม่ขยายตัว ในปีนี้ คาดว่าองค์กรต่างๆ จะหันเหความสนใจไปสู่การนำร่องที่ติดตั้งเองและคลาวด์ส่วนตัว ซึ่งจะกลายเป็นมาตรฐานสำหรับองค์กรใดๆ ที่จริงจังเกี่ยวกับการดำเนินการที่เป็นอิสระ มันเป็นรากฐานที่มั่นคงและเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างโครงสร้างที่ยั่งยืน