NAGYVÁLLALATI AI
Miért bukik el a nagyvállalati AI pilotok 95%-a (és hogyan javítsuk)
A probléma nem az AI-jal van. Azzal, amire építi.
Az MIT Project NANDA kutatása szerint a nagyvállalati AI pilotok 95%-a nem jut el a termelési fázisig. Nem azért, mert az AI nem elég képes — a mai modellek jobban elemeznek adatokat, írnak tartalmat és automatizálnak munkafolyamatokat, mint valaha.
Azért buknak el, mert a vállalatok AI ügynököket építenek embereknek tervezett infrastruktúrára, nem autonóm rendszerekre.
Ha az AI pilotja a proof of concept limbóban ragadt, nincs egyedül. Íme, miért történik ez — és hogyan javítható.
A 3 infrastruktúra-hiányosság, ami megöli az AI pilotokat
Több tucat vállalattal beszéltünk, amelyek küzdenek az AI demóból telepítésbe juttatásával. Ugyanaz a három probléma merül fel minden alkalommal.
1. hiányosság: Nincs tartós memória
Minden beszélgetés nulláról indul. Az AI ügynök hétfőn elemzi egy ügyfél fiókját, aztán keddre mindent elfelejt. Nem tud építeni a korábbi munkára, tanulni a múltbeli döntésekből vagy koordinálni más ügynökökkel.
Ügynökök, amelyek újra és újra ugyanazokat a kérdéseket válaszolják meg, tokeneket pazarolnak a kontextus újrafelfedezésére, és soha nem halmozzák az intelligenciájukat.
2. hiányosság: Nincs emberi felügyelet
Az AI 100-szor gyorsabban dolgozik, mint az ember. Korlátok nélkül nagy léptékben követ el hibákat. Egy rossz e-mail sablon 10 000 ügyfélnek megy ki. Egy helytelen adatfrissítés megrongálja az egész CRM-et.
A vállalatok demó módban tartják az AI-t, mert nem bízhatnak benne valódi munkával. Vagy ami rosszabb — telepítik és drága helyreállítással foglalkoznak.
3. hiányosság: Nincs együttműködési réteg
Az AI ügynökei silókban dolgoznak. Az értékesítési ügynök nem látja, amit az ügyfélszolgálati ügynök megtanult. A riportolási ügynök nem fér hozzá a kutatási ügynök eredményeihez. Nincs megosztott munkaterület, ahol az ügynökök és emberek egymás munkájára építenek.
Nem AI csapatot épít — izolált chatbotokat épít, amelyek véletlenül ugyanazt a cégnevet viselik.
Mi a közös a sikeres AI telepítésekben
A sikeres AI pilotok 5%-a közös mintát mutat. Nem csak API-khoz csatlakoztatják az AI-t — infrastruktúrát építenek, amely alkalmazottként kezeli az ügynököket.
Munkaterületet adnak az ügynököknek
Beépítik az emberi ellenőrzőpontokat
Lehetővé teszik az ügynök együttműködést
Csatlakoznak a meglévő eszközökhöz
Az infrastruktúra ellenőrzőlista
A következő AI pilot előtt tegye fel ezeket a kérdéseket:
Ha bármelyikre nemmel válaszolt, megtalálta a hibapontot.
Hogyan oldja meg a Lazarus mind a három hiányosságot
A Lazarus-t kifejezetten azoknak a vállalatoknak építettük, amelyek újra és újra ezekbe a falakba ütköztek.
| Hiányosság | Lazarus megoldás |
|---|---|
| Nincs tartós memória | Megosztott munkaterület fájlokkal, adatbázisokkal és megmaradó kontextussal |
| Nincs emberi felügyelet | Beépített jóváhagyási munkafolyamatok e-mailben, Slacken, Discordon vagy chaten |
| Nincs együttműködési réteg | Több ügynök és ember dolgozik ugyanazon a munkaterületen |
| Integrációs komplexitás | Csatlakozás CRM-ekhez, táblázatokhoz és már használt eszközökhöz |
Az AI-ja már képes. Adja meg neki a sikerhez szükséges infrastruktúrát.
Kapcsolódó cikkek
Kérdései vannak?