什么真正阻碍了您的代理人AI试点项目——以及如何解决它

将AI立即集成到遗留系统中的压力可能会让人感到不知所措。并且，如果您认为在2025年，C级高管要求将代理人AI添加到流程中的请求已经达到高潮，那么请准备好在2026年面临更大的紧迫感。

在这种情况下，代理人AI试点项目的压力可能会导致您在没有真正理解此类项目的全部要求的情况下仓促地开始一个新的试点项目。这就是为什么大多数企业目前正在进行AI试点项目，但只有很小一部分试点项目最终会部署的原因。

几乎100%的AI试点项目都失败了。这不是夸张的说法。

为什么会有这种紧迫感？这是因为代理人AI可以真正改变您的业务。在客户服务方面，AI试点项目显示出公司的效率提高，支持变成了战略资产，而不是成本中心。当AI处理重复性查询时，代理人可以全身心地投入到复杂的支持问题中。AI不仅可以帮助支持代理人实现更大的客户满意度，还可以让公司将资源重新分配到产生收入的活动中。

为集成打造坚实的基础

让我们把代理人AI试点项目想象成建造一栋房子。与其在现有的基础上直接开始建造，不如先进行一些清理工作，并打造一个坚实的基础。你不能直接在遗留系统上添加AI砖块，遗留系统是由过时的技术栈和糟糕的数据源构建的。为了正常运行，AI需要干净的集成、可访问的数据和现代化的API。AI试点项目会暴露出现代化的必要性，并加速对周围系统的投资，或者它们会简单地失败。

成功部署和失败的试点项目之间存在着巨大的差距。确保您的解决方案与现有的工作流程和工具无缝集成至关重要。这是因为代理人AI不仅仅是一个工具；如果集成正确，AI会影响公司的所有方面。为什么？让我们回到客户服务的例子：AI需要实时学习以匹配公司的声音，同时优先考虑隐私，特别是在医疗保健或金融等行业中，信任至关重要。从聊天机器人转向代理人AI，您的支持团队正在从被动的请求和等待模型转向交互式的自治服务。

识别潜在的数据、上下文和工作流挑战

代理人AI依赖于数据，大型企业面临的挑战之一是数据不成熟：敏感信息是任何公司的生命线，但它并不适合AI。这类信息可能质量低下或难以访问；内部系统可能存在糟糕的治理，导致私人敏感数据暴露。

另外两个挑战与上下文和工作流清晰度有关。在这种情况下，上下文只是您允许AI访问的信息。为了有效地运行，您的代理人过程需要消耗的不仅仅是您数据的一个小样本；它需要全部数据。对于许多组织来说，这会产生信任问题。解决方案？将您的AI带回内部，以便在本地保留敏感数据。

将AI嵌入已知的工作流程中，是一种低影响的方式，可以获得AI的投资回报率。虽然AI最大的杠杆作用来自于处理以前不可能的新流程，例如在产品中提供上下文支持，但将AI集成到企业的最快方式是将其嵌入现有的工具和工作流程中，并让其在幕后连接点。同时，理解AI试点项目的真正价值在工作流程中的重要性至关重要。从C级高管到下属，每个人都应该理解AI的好处和用途，以及它可以和不能为他们的日常生活带来价值。AI不能是一个黑盒子，没人知道它在做什么……他们需要了解它。

最后，代理人AI软件需要更严格的安全架构，因为这些系统会深入挖掘用户行为，不断从中学习，并根据这些学习成果采取行动。最好的AI客户服务支持会真正检查问题，考虑所有可用的数据，并开发出基于解决方案的持久解决方案。

信息需要被保护，但不能被封锁。只要公司阻碍信息流向AI，它们就会继续低效并看到失败的试点项目。然而，安全团队不会允许某些数据和API与云供应商共享，因为这会将公司的安全边界扩展到他们无法控制的供应商那里。

抛弃旧的变革管理手册

代理人AI不断变化，持续地改变您的业务。这意味着传统的变革管理需要更新，因为它具有终点。具有连续模型更新的代理人AI迫使企业打破枯燥的后实施维护周期。灵活性和快速适应新更新的能力至关重要。

在不断更新的过程中，安全性需要是坚实的。虽然您早些时候在试点项目中解决了基础设施问题，但您需要不断地更新用户关于新模型的信息，以确保一切都被适当地使用。

这意味着缩短集成窗口至关重要，以确保用户有足够的时间来学习新流程并进行适当的培训。找到一个不需要大量工程工作来连接每个数据源的AI试点项目。具有零集成设计的试点项目可以在几个月内甚至几小时内部署。这为企业提供了更可实现的投资回报率。

并且记住，代理人AI只有在能够采取行动时才会起作用：查询数据库，触发工作流程，访问客户记录。这需要与敏感系统进行深度集成，这可能是一个令人担忧的前景。安全性只是云优先的AI方法不会扩展的原因之一。今年，预计更多企业将研究自托管和私有云部署，这将成为任何认真对待自治运营的企业的默认选择。这是一个坚实的基础，也是建立一个持久结构的关键。