Em 2024, menos de 1% dos aplicativos de software corporativo incorporaram a IA Agentic, mas, de acordo com o Gartner, esse número deve atingir 33% até 2028. Compreensivelmente, as empresas industriais mostraram um interesse crescente em IA agêntica, esperando alavancar essa tecnologia transformadora para aplicações de negócios do mundo real.
Embora ansiosos para adotar a próxima fase da inovação de IA, muitos estão enfrentando um temido “Purgatório de prova de conceito (POC)”, não Ferramentas da AI Além dos estágios piloto.
Para a maioria, a questão principal não é se a IA Agentic pode melhorar suas operações, mas a rapidez com que ele oferecerá valor tangível – e o POC Purgatory os está impedindo.
Vamos explorar algumas das principais razões para esse gargalo, as barreiras para desbloquear o potencial e as estratégias da IA Agentic para superá -las.
Caux Bob
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Por que as empresas industriais estão ficando presas no POC Purgatory?
A transição dos pilotos do POC para a implantação em larga escala não é uma jornada direta. A adoção da IA agêntica é diferente de qualquer outra adoção tecnológica antes dela, e é provável que vários desafios surjam à medida que as empresas industriais trabalham para dar o próximo passo em direção à implementação escalável, incluindo:
1. Preocupações de gerenciamento de mudanças : As empresas industriais geralmente relutam em adotar mudanças significativas, especialmente ao adotar tecnologias que alteram drasticamente suas operações. Esse medo decorre de preocupações sobre a perda do controle sobre os principais processos de negócios e a incerteza de como essas mudanças podem afetar seus fluxos de trabalho. Como resultado, eles podem adiar ou abandonar as iniciativas devido à apreensão vinculada a desafios desconhecidos e possíveis interrupções que vêm com o controle de controle de sistemas automatizados, como agentes.
2. Falta de métricas claras de sucesso : Sem métricas de sucesso bem definidas, é difícil para as empresas avaliar a eficácia das ferramentas emergentes. Determinar como a IA agêntica afetará os principais resultados dos negócios, como produtividade redução de custos ou eficiência operacional, não é uma tarefa simples. Essa falta de clareza pode afetar a tomada de decisões e atrasar os esforços de implementação.
3. Avaliação de caso de uso apropriada : Identificar os casos de uso corretos para tecnologias orientadas por agentes e entender quais processos complexos eles podem efetivamente gerenciar apresenta um desafio significativo. Para fazer isso, as empresas precisam de conhecimento profundo do domínio e uma compreensão clara de suas operações internas. Sem esse insight, eles correm o risco de ficar presos em uma fase de teste, onde apenas cenários simples e não representativos são experimentados, dificultando o potencial de alavancar os agentes para tarefas mais impactantes e complexas.
4. A necessidade de uma estrutura de dados robusta : Enquanto 86% das organizações reconhecem dados Prontidão como crucial para o sucesso da IA, apenas 23% construíram a base necessária para que isso aconteça. Para as empresas industriais, o desafio é ainda maior, pois a tecnologia desatualizada, dados fragmentados e sistemas herdados complicam a implantação da IA - e os agentes de escala apenas complicaem ainda mais as coisas. A IA Agentic requer uma estrutura poderosa que possa apoiar um exército de agentes, criando vastas quantidades de dados em tempo real, tornando o processo mais complexo e intensivo em recursos.
5. Resistência à força de trabalho : Como a AI Agentic automatiza totalmente determinadas tarefas dos seres humanos, funcionário A resistência aos papéis crescentes dos agentes é quase garantida com base na reação precoce vista de chatbots . Embora permita que as pessoas se concentrem em itens de alto valor e se envolvam apenas com agentes em itens que precisam de aprovação ou são alinhados com incerteza, uma quantidade razoável de autonomia em torno do trabalho e como isso é feito deve ser renunciado, o que pode ser desconfortável.
Que etapas as empresas industriais podem tomar para alcançar a implantação da IA em escala?
As barreiras estabelecidas acima podem certamente ser assustador, mas superá-las está bem ao alcance das empresas de visão de futuro. Aqueles que desejam escalar seus aplicativos de IA agênticos devem começar seguindo estas cinco etapas:
1. Defina resultados e funções claras de negócios para agentes : O primeiro passo é definir claramente o negócios Os resultados que os agentes da IA pretendem alcançar e, em seguida, mapeiam esses resultados para tipos específicos de agentes. Por exemplo, um agente de monitoramento, que opera continuamente em segundo plano, pode ter um KPI focado em melhorias no tempo de atividade, enquanto um agente que automatiza um processo de ponta a ponta se concentra nos ganhos de produtividade. Ao alinhar agentes de IA com prioridades de negócios estratégicas e definir KPIs claros para cada um, as organizações podem criar uma base forte para medir o sucesso.
2. Garanta a prontidão de dados e infraestrutura : Os agentes confiam não apenas na qualidade dos dados, disponibilidade e processamento eficiente, mas também na prontidão do processo. Para ir além do POC, as empresas devem atualizar sua infraestrutura de dados e mapear seus processos. Eles também precisam ter um entendimento claro de como suas operações funcionam, fornecendo diretrizes bem definidas nas quais os agentes podem operar. 3. O estabelecimento de estruturas de governança de IA garante que as implementações atendam aos padrões de segurança, conformidade e confiabilidade, ao mesmo tempo em que fornecem aos agentes a estrutura necessária para encontrar soluções eficazes de forma autônoma.
3. Adote uma abordagem em fases para implantação : Em vez de tentar um lançamento em larga escala desde o início, as empresas devem adotar uma abordagem em fases. Comece com um agente direcionado e de alto impacto que provavelmente fornecerá resultados mensuráveis e depois refinar e escalar o modelo com base em opinião . A iteração contínua é essencial para garantir que os agentes possam se adaptar às condições do mundo real e evoluir juntamente com as necessidades de negócios. Depois que o sucesso inicial é encontrado, tipos adicionais de agentes podem ser implantados em outras iniciativas de negócios com maior facilidade.
4. Dirija o alinhamento organizacional e de força de trabalho : Com quase metade da força de trabalho em questão de que a IA possa substituir seus empregos, os líderes não podem simplesmente introduzir a IA Agentic e ir embora. À medida que os processos se tornam automatizados, os funcionários mudarão para novas tarefas, como supervisionar os resultados e fornecer a assinatura geral, em vez de executar cada etapa manualmente. As empresas devem investir em iniciativas robustas de integração, incluindo programas de treinamento e upskilling, para garantir uma transição suave. Envolver equipes multifuncionais-como operadoras, Gerenciamento de TI E os líderes empresariais – no processo ajudarão a criar um senso de propriedade e promover a colaboração em todo o negócio.
5. Medida, itera e escala com confiança : Depois que os agentes são implantados, é crucial monitorar continuamente seu escopo e desempenho contra KPIs predefinidos. Isso inclui avaliar se um agente começa com uma tarefa relativamente simples e ganha gradualmente mais autonomia ao longo do tempo ou se há áreas específicas em que o agente luta. As empresas também devem avaliar se os agentes são confiáveis para ir além dos sistemas internos da empresa, como negociação e compra de fornecedores. Ao estabelecer estruturas de toda a empresa para agentes, as organizações podem otimizar projetos futuros, melhorar o desempenho do agente e acelerar sua capacidade de escalar iniciativas de agentes em todo o negócio.
Tome a IA Agentic de pilotos sem fim para impacto no mundo real
Indo além do purgatório do POC para obter a implantação de IA agêntica em grande escala, é necessário superar vários obstáculos significativos. Abordar barreiras comuns, como medo de falha, iniciativas em silêncio e desafios de infraestrutura serão críticos para as empresas industriais desbloquearem todo o potencial dessas ferramentas autônomas.
Apesar de muitas organizações já terem lançado agentes padrão, o caminho para agentes totalmente autônomos não ficará sem desafios. Ao fazer investimentos estratégicos e adotar uma abordagem metódica não apenas para dimensionar agentes, mas também definir seus papéis específicos, as empresas industriais podem ir além dos intermináveis ensaios e começar a colher as recompensas da IA agêntica no mundo real, bem antes do aumento do aumento de 2028 do Gartner.
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Este artigo foi produzido como parte do canal especialista da TechRadarPro, onde apresentamos as melhores e mais brilhantes mentes do setor de tecnologia hoje. As opiniões expressas aqui são as do autor e não são necessariamente as do TechRadarpro ou do Future Plc. Se você estiver interessado em contribuir, descubra mais aqui: https://www.techrar.com/news/submity-your-story-to-techrar-pro
