大多数 AI 都不是真正的 AI，这很快就会变得重要

AI 无处隐藏的地方

结肠直肠癌筛查结果通过传真发送到诊所，88% 的医疗保健从业者 表示，传真相关的延迟对患者护理产生了负面影响。它被标记为阳性。它存在于 PDF 中。除非有人手动打开文档，阅读并决定下一步该怎么做，否则没有人会看到它。与此同时，患者正在等待。随访没有发生。护理差距正在扩大。

这不是传统意义上的技术故障。传真已收到。文档已存储。根据大多数定义，系统正常运行。失败的是需要发生的所有事情，没有 AI 工具在工作流中负责使其发生。

我在医疗技术领域工作了十多年，这就是为什么医疗保健是评估 AI 的最清晰的视角：每个瓶颈都有人类成本，而且这个成本不可能被忽视。

医疗保健是真正的 AI 标准首先在这里设定的。这里可见的东西即将来到每个行业。

到 2027 年，行动最快的组织将运行一个完全不同的架构。赢家将是那些具有真正集成的组织，因为 Gartner 预测，超过 40% 的代理 AI 项目 可能会由于缺乏真正的价值而被取消。他们不会像以前那样堆叠 SaaS 点解决方案，并依赖员工将它们连接起来，而是会在系统记录的基础上直接拥有自主层，执行从端到端的工作流，而无需在每个交接点进行人工协调。无法被吸收到该模型中的 SaaS 产品或无法证明其与该模型并存的价值将面临比硬性续约对话更糟糕的东西：它们将面临过时。

并非所有“AI”都是 AI

SaaS 花了两年时间将三个非常不同的东西称为同一个名字。这种混淆有后果。虽然一些产品是真正的代理，但其他产品只是旧技术上的 AI 层，这种区别越来越被认可 作为 AI 代理重塑 SaaS 市场。

第一类是只有名称上的 AI。 这些是现有的 SaaS 产品，添加了一个薄层：这里有一个总结功能，那里有一个分类工具。路线图没有改变。产品没有改变。唯一改变的是网站上的内容。AI 是一个营销框架。开发方向没有移动。

第二是 AI 作为一个总称。 供应商将机器学习、GenAI、设置工作流和真正的代理能力捆绑在一起，并称整个东西为 AI。值得问的问题是，是否 AI 驱动产品的愿景，还是主要是框定销售对话。在大多数情况下，如果被问得足够硬，它是后者。

第三是真正的代理 AI。 这些系统在参数内灵活地作用，解释输入并在没有人等待下一步发生之前采取行动。这是今天可用的最接近自主 AI 的东西，并且它代表了真正的能力飞跃。但是，能力与完成不同。即使市场上最好的代理系统也远远没有拥有从端到端的工作流。

过去几年的采用曲线讲述了同样的故事。2022 年是疫苗预约和数字前门的年份。2024 年是收入周期管理（RCM）和编码自动化的年份。2025 年带来了 AI 书记员和环境监听工具。2026 年是代理语音的年份，当时 医疗保健公司在 HIMSS 等行业活动中展示 ROI 和代理能力。每个周期，行业都会找到一个新类别，宣布它是变革性的，然后继续前进。根本问题仍然存在：工作仍然依赖于人们来完成它。

称它为它是什么：大多数 AI 投资并没有改变工作的完成方式。买家最终会从完全错误的类别中选择，相信他们正在购买变革，而实际上他们正在购买一个升级的收件箱。企业 AI 采用已经扩大，但大多数系统 仍然没有将 AI 集成到运营工作流中。问题存在于路线图中。信息只是模糊了它。

对于买家来说，误读分类法有特定的成本。它锁定了协调费用，这些费用会随着时间的推移而增加。投资于前两类的组织正在为 AI 支付费用，同时仍然为相同的运营负担提供人员。需要将工作流连接起来的人员数量不会减少。它只是变得更加昂贵来证明它的合理性。

好的 AI，错误的“完成”定义

以传真工作流为例。这是一个有用的说明，展示了当前的标准以及它的发展速度。

最差的系统解析传真，显示内容并将其留给员工采取行动。这是一个更好的收件箱。好的系统更进一步：它们提取可执行的下一步并执行它们，路由转介，触发患者外联，安排预约。这是真正的任务执行，几年前它会感觉像一个重大的飞跃。

下一阶段甚至使其看起来不完整。正在出现的标准是系统是否能够拥有整个下游旅程：跟进患者，跟进转介临床医生，直到访问实际发生，关闭循环，在未被要求的情况下标记异常。没有交接。中间没有人管理它。

大多数当前系统，即使是真正的代理系统，也是在中间阶段运行。它们执行任务。它们仍然依赖于人类在任务之间进行协调。这是市场即将超越的“完成”的定义。

个别任务的执行，其中人协调任务之间的工作流，将不再是标准。整个工作流的完全自主协调，从第一个输入到确认结果，这是期望在接下来的一年内发展的方向。

输出不是执行。任务执行不是工作流所有权。行业才刚刚开始处理这一区别的后半部分。

对于建设者来说，这是竞争优势已经开始分离的地方。停止在输出上的系统变得更容易比较，更容易商品化，也更难在续约时防御。仅执行任务而不拥有完整结果的系统仅领先一个阶段。防御位置属于可以从开始到确认完成运行工作流的系统，无论时间如何跨系统而自主运行。

下一阶段实际上是什么样子

几年前，我会将代理 AI 类别描述为目的地。它不是。它是一个途径。下一阶段将由负责跨系统记录完成工作的系统定义。改进一个系统内的步骤是旧标准。

旧模型很简单：软件执行一个函数，人们连接步骤。一个系统提取信息。一个人决定下一步该怎么做。另一个系统安排预约。另一个人跟进。协调负担与员工同在。它一直与员工同在。这是 AI 被叠加的模型，而不是它所取代的模型。

正在出现的模型将责任转移。系统推进工作流。人们在出现问题、需要判断或超出政策时介入。系统内置协调，而不是由团队吸收。

到 2027 年，重要的系统将是直接连接到核心系统记录的系统，执行从端到端所需的一切，而无需在每个交接点等待人工干预。从端到端拥有结果。

在这个层次上构建有特定的要求：集成跨越未设计为一起工作的分散系统，在边缘情况不断出现的生产环境中可靠，在不同上下文中变化的法规约束中遵守，并在整个工作流中持续拥有结果。大多数组织没有内部构建这一点的结构。能够做到这一点的供应商将定义企业软件的下一个时代。

无法做到这一点的供应商将发现自己处于与他们取代的 SaaS 点解决方案相同的位置：一段时间内很有用，然后就碍事了。

如果您正在构建、购买或押注 AI，这意味着什么

对于建设者

令人不舒服的真相是，大多数 AI 系统被设计为协助，而协助不会复合。它不会扩大。它不会随着时间的推移变得更难被取代。执行会。

值得围绕整个路线图重新定位的问题是：系统是否消除了工作流中的人类协调的需要？无论它们是否合格为代理是一个较低的标准，两者之间的差距是大多数建设者目前所处的位置。

要达到执行，需要首先拥有集成。建设者无法在他们不嵌入的系统中触发下游操作。在工作流中浮现建议与在工作流中运行是根本不同的能力。产品中的交接点、系统放下而人必须捡起的时刻，是建设者在这个光谱上所处位置的最明显信号。审计它们。每个人都是在一个围绕消除它们的系统而整合的市场中的责任。

如果建设者的路线图仍然围绕着使输出更智能而优化，他们正在优化一个将会赶上他们的问题。窗口正在向执行重新定位，现在是开放的。它不会无限期地保持开放。

对于买家

如果试点项目正在提供价值，请继续运行它们。问题是它们是否会带来结果。评估供应商是否可以超越单个步骤的改进。

这从路线图开始。问每个供应商他们要去哪里，并将分类法应用于所听到的内容。他们是否使用 AI 解决离散问题，还是正在建设以端到端执行为目标？仍然围绕点解决方案的供应商将继续向买家出售点解决方案。路线图在合同之前告诉买家他们正在处理哪种类型。

一旦买家知道他们要去哪里，他们就必须对指标进行压力测试。宣传 80% 自动化率或高容纳率的供应商将提供输出数据。超越它：什么百分比的工作流在端到端没有人工干预而完成？当量和复杂性增加时，这个数字如何保持？对真正的协调减少对运营成本的影响进行数学运算。

然后在扩大规模之前正确签订合同。当 AI 融入调度、接待、跟进和转介时，成本的计算方式与传统 SaaS 不同。以云计算的方式对每次 AI 协助交互的成本进行建模。相应地进行谈判，包括支出上限、分层承诺和价格保护。买家与 Azure 支出谈判的方式将开始看起来像他们与所有支出谈判的方式。当量很小时跳过这一步的组织将会在量不是很小时后悔。

对于投资者和分析师

特征深度和界面质量不再是可靠的防御性代理的代理。将在系统记录中承担结果责任的公司将扩大其运营足迹。具有辅助层产品的公司将面临利润率压力和整合风险，因为买家变得更加成熟，了解他们实际上购买了什么。当评估 AI 供应商时，问哪里有人的交接点。答案告诉投资者和分析师更多关于长期竞争地位的信息，而不是演示。

标准现在正在设定

医疗保健将向其他企业软件展示这一转变将在哪里着陆。风险太高，低效率太昂贵，输出和执行之间的差距不能保持隐形。现在行动的组织将会建立其他人正在努力赶上的东西。下一阶段属于完成工作的系统。其他一切都是开销。