AI ארגוני
למה 95% מפיילוטים של AI ארגוני נכשלים (ואיך לתקן את זה)
הבעיה היא לא ה-AI שלך. זו התשתית שאתה בונה עליו.
מחקר Project NANDA של MIT מראה ש-95% מפיילוטים של AI ארגוני לא מגיעים לפרודקשן. לא כי ה-AI לא מסוגל - המודלים של היום יכולים לנתח נתונים, לכתוב תוכן ולבצע אוטומציה של תהליכים טוב מתמיד.
הם נכשלים כי ארגונים בונים סוכני AI על תשתית שתוכננה לבני אדם, לא למערכות אוטונומיות.
אם הפיילוט שלך תקוע בלימבו של "הוכחת היתכנות", אתה לא לבד. הנה למה זה קורה - ואיך לתקן.
3 פערי התשתית שהורגים פיילוטים של AI
דיברנו עם עשרות ארגונים שמתקשים להעביר AI מדמו לפריסה. אותן שלוש בעיות עולות בכל פעם.
פער 1: אין זיכרון קבוע
כל שיחה מתחילה מאפס. סוכן ה-AI שלך מנתח חשבון לקוח ביום שני, ואז שוכח הכל ביום שלישי. הוא לא יכול לבנות על עבודה קודמת, ללמוד מהחלטות עבר, או לתאם עם סוכנים אחרים.
סוכנים שעונים על אותן שאלות שוב ושוב, מבזבזים tokens על גילוי מחדש של הקשר, ולעולם לא צוברים אינטליגנציה.
פער 2: אין פיקוח אנושי
AI נע פי 100 מהר יותר מבני אדם. ללא גדרות, הוא עושה טעויות בקנה מידה גדול. תבנית אימייל אחת גרועה מגיעה ל-10,000 לקוחות. עדכון נתונים שגוי אחד מקלקל את כל ה-CRM.
ארגונים משאירים AI ב"מצב דמו" כי הם לא יכולים לסמוך עליו עם עבודה אמיתית. או גרוע יותר - הם פורסים ומתמודדים עם ניקיון יקר.
פער 3: אין שכבת שיתוף פעולה
סוכני ה-AI שלך עובדים בסילוסים. סוכן המכירות לא יכול לראות מה סוכן התמיכה למד. סוכן הדוחות לא יכול לגשת לממצאי סוכן המחקר. אין סביבת עבודה משותפת שבה סוכנים ובני אדם בונים על העבודה של זה.
אתה לא בונה צוות AI - אתה בונה צ'אטבוטים מבודדים שבמקרה חולקים שם חברה.
מה משותף לפריסות AI מוצלחות
ל-5% מפיילוטים של AI שמצליחים יש תבנית משותפת. הם לא רק מחברים AI ל-APIs - הם בונים תשתית שמתייחסת לסוכנים כמו לעובדים.
הם נותנים לסוכנים סביבת עבודה
הם בונים נקודות בקרה אנושיות
הם מאפשרים שיתוף פעולה בין סוכנים
הם מתחברים לכלים קיימים
רשימת בדיקת התשתית
לפני הפיילוט הבא שלך, שאל את השאלות האלה:
אם ענית "לא" על אחת מאלה, מצאת את נקודת הכשלון שלך.
איך Lazarus פותר את כל שלושת הפערים
בנינו את Lazarus במיוחד עבור ארגונים שממשיכים לפגוש את הקירות האלה.
| פער | פתרון Lazarus |
|---|---|
| אין זיכרון קבוע | סביבת עבודה משותפת עם קבצים, מסדי נתונים והקשר שנשמר |
| אין פיקוח אנושי | תהליכי אישור מובנים באימייל, Slack, Discord או צ'אט |
| אין שכבת שיתוף פעולה | מספר סוכנים + בני אדם עובדים באותה סביבת עבודה |
| מורכבות אינטגרציה | התחבר ל-CRM, גיליונות וכלים שאתה כבר משתמש |
ה-AI שלך כבר מסוגל. תן לו את התשתית להצליח.