AI-agentit ovat tällä hetkellä yksi yritysmaailman puhutuimmista teknologioista. Agentteihin sysätään resursseja, ensimmäiset demot syntyvät nopeasti ja teknologia näyttää usein vakuuttavalta jo muutamassa päivässä.

Silti merkittävä osa hankkeista ei koskaan päädy tuotantokäyttöön.

Teknologia ei yleensä ole ongelma

Tämä saattaa tuntua yllättävältä aikana, jolloin tekoälymallit ovat kehittyneet valtavasti ja uusia agenttialustoja julkaistaan jatkuvasti. Useimmiten ongelma ei kuitenkaan liity itse teknologiaan. Syyt löytyvät paljon lähempää.

Epäselvä tavoite johtaa epäselviin tuloksiin

Moni projekti käynnistyy teknologia edellä. Organisaatio haluaa selvittää, mitä AI-agentit voisivat tehdä, mutta varsinaista ongelmaa ei ole vielä määritelty. Tällöin keskustelu keskittyy helposti ominaisuuksiin, integraatioihin ja mahdollisuuksiin sen sijaan, että mietittäisiin mitä konkreettista liiketoiminnan haastetta ollaan ratkaisemassa.

Kun tavoite jää epäselväksi, myös onnistumisen arviointi muuttuu vaikeaksi. Jos agentti otetaan käyttöön ilman selkeää käsitystä siitä, mitä sen pitäisi parantaa, ei lopulta tiedetä tuottiko ratkaisu arvoa vai ei.

Agentti ei voi hyödyntää tietoa, jota yritys ei itse hallitse

Toinen yleinen haaste liittyy dataan. Agentit näyttävät usein erittäin kyvykkäiltä demoissa, koska ne toimivat tarkasti rajatussa ympäristössä. Tuotantokäytössä niiden pitäisi kuitenkin hyödyntää yrityksen todellista tietoa.

Tällöin vastaan tulevat samat ongelmat, jotka ovat hidastaneet monia datahankkeita jo vuosien ajan.

Tietoa löytyy useista järjestelmistä, dokumenteista, sähköposteista ja tietokannoista. Osa tiedosta on vanhentunutta, osa ristiriitaista ja osa vaikeasti löydettävissä. Kun ihmisilläkin on vaikeuksia löytää oikeaa tietoa, on epärealistista odottaa agentin onnistuvan siinä automaattisesti.

Tästä syystä moni AI-agenttihanke muuttuu lopulta dataprojektiksi.

Kunnianhimo on usein suurempi riski kuin teknologia

Kolmas kompastuskivi liittyy odotuksiin. Ensimmäisestä agentista halutaan helposti rakentaa ratkaisu, joka ymmärtää asiakkaiden tarpeita, hakee tietoa useista järjestelmistä, käsittelee poikkeustilanteita ja tekee päätöksiä itsenäisesti.

Mitä laajempi vastuu agentille annetaan, sitä enemmän syntyy tilanteita, joita ei ole ennakoitu. Jokainen uusi integraatio, tietolähde ja toimintamalli lisää monimutkaisuutta.

Siksi onnistuneet käyttöönotot ovat usein huomattavasti yksinkertaisempia kuin alun perin suunniteltiin.

Vaikutuksia pitää pystyä mittaamaan

Yksi vähiten puhutuista syistä projektien pysähtymiseen on mittaamisen puute. Teknologian toimivuutta voidaan arvioida monin tavoin, mutta liiketoiminnassa ratkaisevaa on vaikutus.

Kun tavoitteena on esimerkiksi vähentää tiedon etsimiseen kuluvaa aikaa, nopeuttaa asiakaspalvelua tai parantaa prosessien läpimenoaikoja, vaikutuksia voidaan seurata konkreettisesti.

Tuotantoon pääsevät projektit ratkaisevat aidon ongelman

AI-agenttien yleistyminen ei tarkoita sitä, että jokainen projekti onnistuu automaattisesti.

Tuotantoon pääsevät hankkeet eivät yleensä erotu teknologiallaan. Ne erottaa siitä, että ne ratkaisevat aidon ongelman, hyödyntävät luotettavaa tietoa ja tuottavat vaikutuksia, joita voidaan mitata.

Lopulta juuri nämä tekijät ratkaisevat, syntyykö AI-agentista liiketoimintahyötyä vai jääkö se yhdeksi kiinnostavaksi demoksi muiden joukkoon.

Miten ensimmäisestä ideasta päästään tuotantoon?

Kun sopiva käyttökohde on tunnistettu, seuraava haaste on rakentaa AI-agentti osaksi yrityksen todellista toimintaympäristöä. Se tarkoittaa käytännössä integraatioita olemassa oleviin järjestelmiin, pääsyä luotettavaan dataan sekä toimintamalleja, joiden avulla agenttia voidaan käyttää turvallisesti myös tuotannossa.

Näihin kysymyksiin olemme rakentaneet Skillwell AI Platformin, jonka avulla yrityksille voidaan toteuttaa AI-agentteja, jotka hyödyntävät organisaation omaa dataa ja toimivat osana olemassa olevia liiketoimintaprosesseja.

→ Tutustu Skillwell AI Platformiin