Що насправді утримує ваш пілотний проєкт Agentic AI — і як це виправити

Тиск на негайне інтеграцію штучного інтелекту в ваші спадкові системи може бути приголомшливим. І якщо ви думали, що постійні прохання керівництва до додавання агентного штучного інтелекту в ваші процеси досягли апогею в 2025 році, то будьте готові до ще більшої терміновості в 2026 році.

З цим тиском на додавання агентного штучного інтелекту якомога скоріше, цілком природно поспішати з новим пілотним проєктом, не повністю розуміючи всіх вимог такого підприємства. Саме тому більша частина підприємств зараз реалізовує пілотні проєкти штучного інтелекту, але тільки мала частина цих проєктів коли-небудь розгортається.

Близько 100 відсотків пілотних проєктів штучного інтелекту закінчуються невдачею. Це не перебільшення.

Чому така терміновість? Це тому, що агентний штучний інтелект може真正 змінити ваш бізнес. У випадку з сервісом підтримки клієнтів пілотні проєкти штучного інтелекту демонструють компаніям підвищення ефективності, перетворюючи підтримку на стратегічний актив замість центру витрат. Оскільки штучний інтелект обробляє повторювані запити, агенти можуть приділяти повну увагу складним підтримкам. Штучний інтелект не тільки допомагає агентам підтримки досягати більшої задоволеності клієнтів, але також дозволяє компаніям перенаправляти ресурси на діяльність, що генерує доходи.

Збудуйте солідний фундамент для інтеграції

Давайте подумаємо про пілотний проєкт агентного штучного інтелекту, як про будівництво будинку. Замість того, щоб просто почати будівництво на тому, що вже є, ви робите деяку підготовчу роботу і закладаєте міцний фундамент. Ви не можете просто покласти штучний інтелект на спадковий систему, побудований з застарілими технологічними стеками і поганими джерелами даних. Штучний інтелект потребує чистих інтеграцій, доступних даних і сучасних API. Пілотні проєкти штучного інтелекту показують, де модернізація особливо необхідна, і вони або прискорюють витрати, виправдовуючи збільшення будівельних блоків, необхідних навколо систем, до яких агенти штучного інтелекту повинні мати доступ, або просто закінчуються невдачею.

Є велика пропасть між невдалими пілотними проєктами і успішними розгортаннями. Надзвичайно важливо, щоб ваше рішення інтегрувалося з існуючими робочими процесами і інструментами без порушення. Це тому, що агентний штучний інтелект не просто ще один інструмент; якщо інтегрований правильно, штучний інтелект торкається всіх частин вашої компанії. Чому? Давайте повернемось до прикладу з сервісом підтримки клієнтів: штучний інтелект повинен навчатися в реальному часі, щоб відповідати голосу компанії, одночасно пріоритезуючи конфіденційність, особливо в галузях, таких як охорона здоров’я або фінанси, де довіра є критичною. Переходячи від чат-ботів до агентного штучного інтелекту, ваша команда підтримки переходить від пасивної, запит-і-чекаючої моделі до інтерактивної, автономної служби.

Визначте потенційні дані, контекстні та робочі виклики

Агентний штучний інтелект працює на даних, і великий виклик, з яким стикаються підприємства, полягає в недозрілості даних: чутливі відомості, життєво важливі для будь-якої компанії, просто не готові до штучного інтелекту. Ці відомості можуть бути низької якості або важко доступними; внутрішні системи можуть мати поганий нагляд, що призводить до викриття приватних, чутливих даних.

Два додаткові виклики пов’язані з контекстом і ясністю робочого процесу. У цьому випадку контекст — це просто те, якому інформації ви дозволяєте доступ штучного інтелекту. Щоб функціонувати ефективно, ваш агентський процес повинен споживати набагато більше, ніж невеликий вибірок ваших даних; йому потрібно все. Для багатьох організацій це створює проблему довіри. Рішення? Приведіть свій штучний інтелект всередину, щоб зберегти чутливі дані на місці.

Вбудовування штучного інтелекту в відомі робочі процеси — це дуже низький спосіб отримати віддачу від штучного інтелекту. Хоча найбільший вплив від штучного інтелекту відбувається, коли він обробляє нові потоки, які раніше були неможливі без штучного інтелекту, такі як надання контекстної підтримки всередині продукту, найшвидший спосіб інтегрувати штучний інтелект в підприємство — це вбудувати його в існуючі інструменти і робочі процеси, і дозволити йому з’єднати точки позаду сцени. Це також надзвичайно важливо, щоб справжня вартість вашого пілотного проєкту штучного інтелекту була зрозуміла всередині вашого робочого процесу. Кожен, від керівництва до низових працівників, повинен зрозуміти переваги і застосування штучного інтелекту, де він може і не може додати вартість до їхнього щоденного життя. Штучний інтелект не може бути чорною скринькою, якої ніхто не знає … вони повинні її зрозуміти.

Нарешті, програмне забезпечення агентного штучного інтелекту вимагає більш суворої архітектури безпеки просто тому, що ці системи впроваджуються в поведінку користувачів, постійно вчаться з цієї інформації і фактично діють на основі цих знань. Найкраща підтримка клієнтів штучного інтелекту真正 вивчає питання, розглядаючи всі доступні дані, щоб розробити тривалі рішення, засновані на розв’язанні.

Відомості повинні бути захищені, але не ізольовані. Як довго компанії перешкоджають потоку інформації до штучного інтелекту, вони будуть продовжувати недосягати успіху і бачити невдачі пілотних проєктів. Однак команди безпеки просто не дозволять деяким даним і API бути спільними з постачальниками хмарних послуг, оскільки це розширює периметр безпеки компанії до постачальника, де вони не мають контролю.

Викиньте стару книгу з управління змінами

Агентний штучний інтелект постійно змінюється, постійно трансформуючи ваш бізнес. Це означає, що традиційне управління змінами, яке має кінцеву точку, повинно бути оновлено. З постійними оновленнями моделей агентний штучний інтелект змушує підприємства вийти з втомленого циклу післяімплементаційного обслуговування. Гнучкість і здатність швидко адаптуватися до нових оновлень є ключовими.

З постійно оновлюваним процесом безпеки потрібно бути твердо встановленою. Хоча ви вже розглянули інфраструктуру раніше в пілотному проєкті, вам потрібно постійно інформувати користувачів про нові моделі, щоб забезпечити правильне використання всього.

Це означає, що важливо скоротити вікно інтеграції, щоб користувачі мали достатньо часу, щоб вивчити нові процеси і правильно тренуватися. Знайдіть пілотний проєкт штучного інтелекту, який не вимагає значної інженерної роботи для підключення кожного джерела даних. З нульовою інтеграцією деякі пілотні проєкти можуть бути розгорнуті не за місяці, а буквально за години. Це дає підприємствам набагато більш досяжну віддачу від інвестицій.

І пам’ятайте, агентний штучний інтелект працює тільки тоді, коли він може діяти: запитувати бази даних, запускати робочі процеси і доступ до записів клієнтів. Це вимагає глибокої інтеграції з чутливими системами, що може бути тривожною перспективою. Безпека — це тільки одна причина, чому хмарний підхід до штучного інтелекту не буде масштабуватися. Цього року очікуйте, що більше підприємств будуть вивчати самохостовані та приватно-хмарні розгортання, які скоро стануть стандартом для будь-якого підприємства, яке серйозно ставиться до автономних операцій. Це солідний фундамент і ключ до будівництва структури, яка триває.