Половина компаній не довіряють власним AI-агентам. Причина – погані дані.

Ключові моменти

• AI-агенти на даний момент мають доступ до середнього значення 45% даних компанії в опитаних організаціях, що знижується до 30% або менше серед найслабших виконавців.
• Лише близько половини з 300 опитаних керівників довіряють рішенням, які приймають їхні AI-агенти, згідно з звітом.
• 100% так званих "лідерів у роботі з даними" довіряють рішенням своїх агентів, порівняно з широко поширеною недовірою серед колег, які все ще використовують старіші системи обробки даних.
• Дві третини організацій, що відстають у розвитку, говорять, що старіші системи перешкоджають їхнім агентам у масштабуванні або прийнятті швидких рішень; лише 8% лідерів у роботі з даними повідомляють про ту саму проблему.
• Усі респонденти планують використовувати AI-агенти протягом двох років, при цьому 69% очікують використовувати їх широко по всьому бізнесу.

AI-агенти – це програмні продукти, які можуть самостійно виконувати завдання з декількома етапами, такі як обробка рахунків, виявлення проблем у ланцюгу поставок або перевірка заявок на працевлаштування без того, щоб людина натискала кожен крок. Компанії швидко їх впроваджують. Проблема в тому, що багато агентів працюють вполовину сліпими.

Новий звіт, вперше опублікований дослідницьким підрозділом MIT Technology Review, опитав 300 керівників у сфері даних та технологій і виявив помітний розрив між тим, що обіцяють агентам, і тим, що вони насправді отримують.

Що ж йде не так?

Основна проблема – застаріла інфраструктура даних. Старі системи, навіть оновлені кілька років тому, були розроблені для відповідей на запитання, а не для виконання дій. Агент, якому потрібно перевірити рівні запасів, витягти історію замовлень клієнта та одночасно оновити запис про доставку, вимагає чогось, для чого ці системи ніколи не були розроблені.

У середньому AI-агенти мають доступ лише до 45% даних компанії. В організаціях, які звіт називає "відстаючими в роботі з даними", це число падає нижче 30%. Це як найняти нового працівника та заблокувати половину картотек перед його початком роботи.

Наслідки мають практичний характер. Близько 66% організацій, що відстають у розвитку, говорять, що їхні старі системи перешкоджають агентам у масштабуванні по всьому бізнесу. Близько 68% говорять, що ті самі системи перешкоджають агентам приймати рішення достатньо швидко, щоб бути корисними.

Хто робить це правильно?

Менша група, "лідери у роботі з даними" за версією звіту, подолала більшість із цих перешкод. Ці організації надають агентам доступ до понад 70% своїх даних, структуровані цифри, такі як обсяги продажів, поряд з неструктурованими матеріалами, такими як електронні листи та документи. Кожен окремий лідер у роботі з даними в опитуванні довіряє рішенням своїх агентів. Серед усіх інших, лише близько половини.

Ця різниця в довірі має значення. Агент, якому ваша команда не довіряє, – це агент, якого ваша команда ігнорує.

Лідери у роботі з даними також активно зосереджуються на автоматизації управління самими даними, щоб утримувати інформацію в чистоті, з позначками та доступною без потреби в малій армії аналітиків.

Що це означає для звичайних бізнесів?

Gartner, дослідницька фірма, передбачає, що AI-агенти будуть обробляти або допомагати в 50% бізнес-рішень до 2027 року. Кожен опитаний керівник планує використовувати агентів протягом двох років. Правильне налаштування основи даних до цього часу – це не просто IT-проблема в тилу: це різниця між агентом, який допомагає, та агентом, який потихеньку приймає погані рішення.

Основна рекомендація звіту є простою: розширити доступ агентів до даних та переконатися, що ці дані містять достатньо бізнес-контексту (наприклад, які продукти сезонні або які клієнти мають спеціальні умови) для розумного діяння агента.

Розрив між лідерами у роботі з даними та всіма іншими є великим, але він не таємничий. Він зводиться до того, чи провела організація невеличку роботу з з'єднання своїх систем даних перед тим, як просити програмне забезпечення працювати поверх них.