ENTERPRISE AI
Varför 95% av Enterprise AI-piloter misslyckas (och hur du åtgärdar det)
Problemet är inte din AI. Det är vad du bygger den på.
MIT:s Project NANDA-forskning visar att 95% av enterprise AI-piloter misslyckas med att nå produktion. Inte för att AI:n inte är kapabel – dagens modeller kan analysera data, skriva innehåll och automatisera workflow bättre än någonsin.
De misslyckas för att företag bygger AI-agenter på infrastruktur designad för människor, inte autonoma system.
Om din AI-pilot har fastnat i "proof of concept"-limbo är du inte ensam. Här är varför det händer – och hur du åtgärdar det.
De 3 infrastrukturgapen som dödar AI-piloter
Vi har pratat med dussintals företag som kämpar med att flytta AI från demo till driftsättning. Samma tre problem dyker upp varje gång.
Gap 1: Inget beständigt minne
Varje konversation startar från noll. Din AI-agent analyserar ett kundkonto på måndag och har glömt allt på tisdag. Den kan inte bygga på tidigare arbete, lära sig av tidigare beslut eller samordna med andra agenter.
Agenter som svarar på samma frågor upprepade gånger, slösar tokens på att återupptäcka kontext och aldrig bygger på sin intelligens.
Gap 2: Ingen mänsklig övervakning
AI rör sig 100 gånger snabbare än människor. Utan skyddsräcken gör den misstag i stor skala. En dålig e-postmall skickas till 10 000 kunder. En felaktig datauppdatering korrumperar hela din CRM.
Företag håller AI i "demoläge" för att de inte kan lita på den med riktigt arbete. Eller värre – de driftsätter den och hanterar dyr städning.
Gap 3: Inget samarbetslager
Dina AI-agenter arbetar i silos. Säljagenten kan inte se vad supportagenten lärde sig. Rapporteringsagenten kan inte komma åt forskningsagentens resultat. Det finns ingen delad arbetsyta där agenter och människor bygger på varandras arbete.
Du bygger inte ett AI-team – du bygger isolerade chatbotar som råkar dela företagsnamn.
Vad framgångsrika AI-driftsättningar har gemensamt
De 5% av AI-piloterna som lyckas delar ett mönster. De kopplar inte bara AI till API:er – de bygger infrastruktur som behandlar agenter som anställda.
De ger agenter en arbetsyta
De bygger in mänskliga kontrollpunkter
De möjliggör agentsamarbete
De ansluter till befintliga verktyg
Infrastruktur-checklistan
Innan din nästa AI-pilot, ställ dessa frågor:
Om du svarade "nej" på någon av dessa har du hittat din felpunkt.
Hur Lazarus löser alla tre gapen
Vi byggde Lazarus specifikt för företag som fortsatte att stöta på dessa väggar.
| Gap | Lazarus-lösning |
|---|---|
| Inget beständigt minne | Delad arbetsyta med filer, databaser och kontext som består |
| Ingen mänsklig övervakning | Inbyggda godkännandeflöden via e-post, Slack, Discord eller chatt |
| Inget samarbetslager | Flera agenter + människor arbetar i samma arbetsyta |
| Integrationskomplexitet | Anslut till CRM:er, kalkylblad och verktyg du redan använder |
Din AI är redan kapabel. Ge den infrastrukturen för att lyckas.
Relaterade artiklar
Frågor?