Ada banyak optimisme tentang masa depan agen karena berjanji untuk mempromosikan tingkat transformasi digital yang lebih tinggi dengan tugas -tugas kompleks manipulasi otonom dan dalam berbagai langkah dengan akurasi, kecepatan, dan skalabilitas.
Sebagian besar buzz di sekitar agen AI adalah karena kemampuan mereka untuk membuat keputusan tanpa intervensi manusia, melepaskan bakat khusus untuk pekerjaan strategis dan memanjat pengambilan keputusan tanpa menambah hitungan.
Yang mengatakan, bagaimana perusahaan bisa melampaui bombo untuk lebih memahami bagaimana Agentica dapat mengarah pada efisiensi yang lebih tinggi dan pengembalian investasi?
Menurut PWC, ada minat yang tumbuh yang diterjemahkan menjadi investasi TI pada agen. Dalam survei Mei 2025, 88% responden mengatakan bahwa tim mereka atau lini bisnis datar untuk meningkatkan anggaran terkait AI tahun depan karena agen tersebut.
Penginjil Teknologi di PFU America, Inc.
Dan 79% melaporkan bahwa agen AI sudah diadopsi di perusahaan mereka dan, dari agen yang telah mengadopsi, dua pertiga (66%) mengatakan mereka memberikan nilai yang dapat diukur melalui produktivitas yang lebih besar.
Tetapi ada beberapa awan di cakrawala: Gartner mengantisipasi bahwa lebih dari 40% proyek agen AI akan dibatalkan pada akhir 2027 karena meningkatnya biaya, nilai bisnis yang tidak jelas atau kontrol risiko yang tidak memadai.
Namun, baik dan dengan persiapan yang tepat, Agentica memiliki potensi jauh lebih mengganggu daripada IA generatif karena dampak langsungnya pada KPI bisnis seperti pengurangan biaya, pengambilan keputusan yang lebih cepat dan tugas.
Agen yang mendorong transformasi kesehatan
Kasus Penggunaan Pengadopsi Awal sudah menunjukkan janji. Ambil contoh nvidia. Inovatif AI sedang mengembangkan platform AI bisnis untuk membuat agen AI spesifik untuk tugas, termasuk satu untuk Rumah Sakit Ottawa, yang akan mengelola pertanyaan pra operasi pasien 24 jam sehari.
Ini termasuk memberikan rincian tentang cara mempersiapkan operasi dan pemulihan dan rehabilitasi pasca operasi. Menurut Kimberly Powell, wakil presiden dan direktur jenderal perawatan kesehatan di NVIDIA, agen AI dapat menghemat waktu dan uang dari pemasok, sambil meningkatkan pengalaman pasien.
Namun, investasi dalam agen adalah buang -buang waktu, uang, dan sumber daya jika model entri menerima data usang, kualitas buruk atau tidak akurat. Dalam kasus Agen Rumah Sakit Ottawa dalam pengembangan, ini didasarkan pada informasi yang diatur dengan baik, akurat dan diperbarui dari pasien untuk mempromosikan tugas pengambilan keputusan dan mengotomatisasi.
Perawatan kesehatan hanyalah kasus potensi penggunaan untuk agen IA. Perusahaan di hampir semua industri mendapat manfaat dari peningkatan efisiensi dengan mengotomatisasi tugas, mengurangi kesalahan manusia dan pengurangan pengambilan keputusan dalam aplikasi mulai dari layanan pelanggan, perekrutan, operasi komputer dan banyak lagi.
Dokumen Data dan Kualitas Tentukan Efektivitas Agen AI
Tidak seperti Genaai, alat pembuatan konten yang sangat berguna, agen AI bertindak secara mandiri, itulah sebabnya kualitas data dan dokumen bahkan lebih penting. LLM dari nukleus agen membutuhkan data yang bersih, divalidasi, dan aman karena tindakan agen dan pembuat keputusan sama baiknya dengan data dan aturan yang diberikan.
Agen AI didasarkan pada data terstruktur dan dokumen digital untuk keputusan, memicu aliran kerja, atau menghasilkan acara. Baris latar belakang: data usang, usang atau tidak lengkap dilepaskan langsung dari logika yang digunakan IA untuk bertindak.
Salah satu skenario yang menggambarkan bagaimana agen dapat disalahartikan -adalah dalam aplikasi untuk pinjaman bank. Jika data keuangan dari formulir pemindaian atau input lain sudah usang, itu dapat menyebabkan IA menyetujui pelamar risiko tinggi, meningkatkan potensi kehilangan bank.
Untuk dokumentasi non -digital, copy hard yang telah dipindai melalui peralatan resolusi rendah dan kualitas gambar yang buruk dapat membingungkan sistem pengenalan optik (OCR) dan pemrosesan bahasa alami (NLP), membuat agen menafsirkan konten yang salah.
Pemindai berkecepatan tinggi dan berkecepatan tinggi yang memutar dokumen miring, menawarkan resolusi 300 DPI dan menggunakan ambang adaptif untuk meningkatkan karakter, menghilangkan bintik -bintik, air dan kebisingan latar belakang sangat ideal untuk pengakuan yang tepat dari OCR, dan hasil yang lebih akurat.
Persiapan data membuat seluruh perbedaan
Untuk mencegah agen yang dipikirkan sendiri dari “berhalusinasi” atau membuat keputusan yang buruk yang dapat mempengaruhi efisiensi operasional, organisasi harus mengikuti praktik manajemen data terbaik dan retensi industri untuk menyiapkan set data sebelumnya diperkenalkan ke LLM, termasuk:
- Data pra -persiapan dan pembersihan – Tanpa terus -menerus melakukan data “crumb cleaning”, bahkan AI akan bertarung dan akan kurang efektif. Sangat penting untuk menghapus dokumen dan data duplikat, versi usang dan file korup. Gunakan AI untuk klasifikasi dokumen, ringkasan dan bersihkan secara signifikan mempercepat proses sambil mengurangi upaya manual. Bahkan memperbaiki jenis jenis, masalah format dan struktur yang tidak konsisten dalam dokumen yang dipindai dan PDF akan meningkatkan input AI, meminimalkan potensi “sampah, sampah”.
- Menyortir dan menandai dokumen – Setelah data telah dibersihkan dan diproses, menerapkan label metadata, seperti “presentasi penjualan” atau “manual pelatihan sumber daya manusia” – untuk dokumen untuk identifikasi yang lebih mudah dan kemudian mengatur konten dalam kategori semantik yang relevan dengan proses bisnis. Memberikan struktur dokumen memungkinkan agen untuk lebih memahami konteks dan relevansi.
- Menjaga kerahasiaan data – Sangat penting bahwa semua sistem AI hanya memiliki akses ke data dan dokumen yang mereka butuhkan, dan tidak lebih. Ini juga berlaku untuk penggunaan seledri atau alat eksternal. Data pribadi yang sensitif dan pribadi yang tidak lagi dibutuhkan harus didesinfeksi dan dihapus secara permanen untuk meminimalkan risiko yang terkait dengan privasi data, kebocoran atau pelanggaran kepatuhan.
- Menguji dan menganalisis – Akhirnya, jalankan tes untuk arah sampel menggunakan makalah dokumen yang lebih kecil, dan kemudian menganalisis output. Menggunakan loop umpan balik dan sumber data yang sempurna dan format sebelum itu terjadi. Langkah penting ini akan memungkinkan peralatan komputer untuk menangkap masalah format, halusinasi atau interpretasi data yang salah.
Keharusan kualitas dan masa depan agen AI
Ada banyak menunggang kuda dengan janji -janji IA otonom dengan pengeluaran yang diharapkan untuk mencapai $ 155 juta pada tahun 2030. Namun, sehingga AI Agentica tepat, andal dan mendukung, organisasi harus memprioritaskan data dan kualitas dokumen.
Mengadopsi praktik baik yang memprioritaskan data yang bersih dan diatur dengan baik dan dokumentasi yang jelas, organisasi dapat memastikan bahwa agen dalam penggunaan penggunaan kerja dengan akurasi dan integritas. Dalam bentuk sistem otonom di masa depan, informasi berkualitas tinggi bukan hanya aset, tetapi juga merupakan prasyarat untuk output dan outlet agen yang efektif.
Kami telah menyajikan penyimpanan dokumen cloud terbaik.
Artikel ini terjadi sebagai bagian dari saluran informasi ahli TechRadarPro, di mana kami memiliki pikiran terbaik dan paling cerdas dalam industri teknologi saat ini. Pendapat yang diungkapkan di sini adalah pendapat penulis dan tidak harus dari TechRadarPro atau Future Plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi pada informasi lebih lanjut di sini:
