AIの誇大宣伝から実用性まで：企業はFlash上​​のフィットを優先する必要があります

自律的な変革の時代に深く掘り下げられると、AIエージェントはビジネスの機能と価値の生成方法を再構築しています。しかし、ベンダーの海が「AIエージェント」を宣伝しているため、ノイズをふるいにかけ、これらのシステムが実際にできることを特定するのは難しいです。

自動化のためのタスクをリストし、AIエージェントをベンチマークに対してテストするほど簡単ではありません。食料品店への素早い旅行のためにジェットを選ぶのはやり過ぎです。AIを作品に統合する方法について、より批判的に考える必要があります。

私たちの仕事をAIエージェントに置き換えようとすべきではない理由

すべての組織は、顧客、パートナー、従業員に価値を提供するよう努めています。この価値は、それがサービスを提供するものの要求と欲求を考えると、組織が潜在的に作成できるもののほんの一部です。

従業員が明日のタスクのリストと、奪われなければならなかったタスクの別のリスト（対処された場合に価値が付随する可能性のあるタスク）で一日を終えると、潜在的な価値の創造と実際の価値創造の間にギャップがあることは明らかです。これにより、テーブルに未開発の値が残ります。

AIエージェントを実装するための明らかな出発点は、既存の作業とそれが生成する価値を調べることです。当面の利点を見るのは簡単です。タスクを自動化して、より速くまたはより確実に行うことです。このアプローチは変革戦略の一部として有効ですが、多くの組織に該当する落とし穴は、すでに作成している価値を高めることに焦点を当てています。これにより、以下のVenn図に示すように、潜在的な潜在能力の小さなセグメントにビジョンと投資を制限し、アドレス指定可能な値の多くが手つかずのままになります。

人間と機械には独自の長所と短所があります。ワークフローをビジネス、テクノロジー、および業界のパートナーと再設計するために協力している企業は、総価値出力を拡大することなく既存の価値を自動化することに固執している人よりも優れています。

SPARフレームワークを通じてAIエージェント機能を理解する

AIエージェントがどのように機能するかを分析するために、SPARフレームワークを開発しました：Sense、Plan、Act、および反映。このモデルは、人間が目標を追求する方法を反映し、AIエージェント操作を見るための簡単なレンズを提供します。

センシング

感覚を使って周囲を理解するのと同じように、AIエージェントは環境からデータを収集します。トリガーを検出し、適切な情報を収集し、運用上のコンテキストを監視します。

計画

センシングの後、AIエージェントは実行に突入しません。選択肢を比較検討する人間と同様に、これらのエージェントは、目標と制約に照らしてデータを分析し、目標を達成する方法について戦略的な決定を下します。

演技

アクションを実行する機能は、AIエージェントを単なる分析ツールと区別します。さまざまなツールやシステムを調整して、タスクを実行し、リアルタイムで進捗状況を監視し、必要に応じて軌道に乗るように調整できます。

反映

おそらく、最も高度な機能は、経験から学ぶ能力です。洗練されたAIエージェントは、パフォーマンスを評価し、結果を精査し、効果的なものを証明し、継続的な改善のサイクルを促進することに基づいて方法を改善できます。

AIエージェントのパワーは、これらの4つの機能のシームレスな統合にあり、それらがフィネスの成長で複雑な目標に取り組むことができます。このアプローチは、漸進的な改善が限られた利益をもたらす可能性のある既存の、しばしば最適化されたプロセスとは対照的です。価値の創造と市場開発のための新しい道を探索すると、指数関数的な成長につながる可能性があります。

AIエージェント戦略を構築するための5つのステップ

多くの技術者、コンサルタント、およびビジネスリーダーが続くAIを導入する従来の方法には、87％の故障率があります。

1. 解決する問題をリストします。
2. または：
3. データを調べます。
4. 潜在的なユースケースを選択します。
5. ROI、実現可能性、コスト、およびタイムラインのユースケースを評価します。
6. ユースケースのサブセットを選択し、その実行に投資します。

この方法は、ベストプラクティスとして広く受け入れられているため、健全に見えるかもしれませんが、証拠はそれが効果的ではないことを示唆しています。新しい戦略の時が来ました：

1. あなたのコアコンピテンシーと市場の規制および地政学的景観を考慮して、組織が顧客とパートナーに提供できる総潜在的価値をマップします。
2. 組織の現在の価値創造を評価します。
3. 新しく重要な価値を生み出し、新しい市場をオープンにする可能性のある上位5つの機会を特定します。
4. ROIのこれらの機会を評価し、AIエージェントソリューションを開発するためのROI、コスト、およびタイムラインを評価します（必要に応じて手順3と4を繰り返します）。
5. バリューケースのサブセットを選択し、実行にコミットします。

AIで新しい値を作成します

自律的な変容への旅に出ることは人種ではありません。それは戦略的な進化であり、組織の能力が技術の進歩と連携して成長します。価値を明確に理解し、野心を系統的に拡大することから始めることにより、あなたの組織はAIエージェントの時代に繁栄することができます。

ブライアンエバーグリーンは、自律的変革の著者です：人工知能の時代においてより人間的な未来を作成する

Pascal Bornetはエージェント人工知能の著者です：AIエージェントを利用してビジネス、仕事、生活を改革します

EvergreenとBornetは、Cassie Kozyrkovとともに、AIエージェントに関する新しいオンラインコースを提供しています：リーダー向けのエージェント人工知能